摘要：连接： 目标检测评价标准mAP - 知乎 (zhihu.com) 1.混淆矩阵 真实值（true） 真实值（false） 预测值（true）TP (True Positive) FP(False Positive) 预测值（false）FN(False Negative) TN(True Negat
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12 2022 档案
摘要：https://paperswithcode.com/sota/image-classification-on-imagenet
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摘要：def iou(a, b): """ :param a:4*M*1 left,top,right,bottom :param b:4*1*N left,top,right,bottom :return: """ aleft, atop, aright, abottom = [a[i] for i i
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摘要：B站博主连接 https://www.bilibili.com/video/BV1j44y1q7k8?p=5&spm_id_from=pageDriver&vd_source=b5895d146d318218d827c3dd7336f41c
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摘要：anchor-based:这里基于fasterrcnn中选择anchor的方法 ## RPN阶段（anchor target）：1. 计算所有样本点(w x h)与9个anchor拼在一起形成w x h x 9个框，得到all_anchors（以图像为单位） - mesh_grid，featurem
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摘要：def iou(a, b): ax, ay, ar, ab = a bx, by, br, bb = b cross_x = max(ax, bx) cross_y = max(ay, by) cross_r = min(ar, br) cross_b = min(ab, bb) cross_w =
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摘要：# FasterRCNN * 原始版本 * https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn * 论文 * http://arxiv.org/abs/1506.01497 * 比较好的文章 * https://zhuanlan.zhihu.com/p/7699
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