10 2022 档案
摘要：一、BN层作用 批量归一化（Batch Normalization，BN）在深度学习中常放在卷积层之后，BN层有以下优点： 减少了人为选择参数。在某些情况下可以取消 dropout 和 L2 正则项参数,或者采取更小的 L2 正则项约束参数； 减少了对学习率的要求。现在我们可以使用初始很大的学习率或
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摘要：一、逐像素比较 即比较每个像素的差异值，可选择平均绝对值误差（MAE）、均方误差（MSE)、均方根误差（RMSE）或归一化均方根误差（NRMSE）来度量。 参考：https://blog.csdn.net/weixin_37143678/article/details/103529831 二、直方图
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摘要：代码 监控脚本 MonitorGpu.py，该脚本会自动监控GPU内存和功耗情况，在满足条件情况下，可以自动运行脚本TestCuda.py import os import sys import time import platform cmd = 'python TestCuda.py' def
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摘要：DOTA数据集官网: http://captain.whu.edu.cn/DOTAweb/index.html 官网提供水平和旋转目标提交接口，可以看到检测结果实时排行榜: http://captain.whu.edu.cn/DOTAweb/results.html 一、关键节点 1.1 更多的框
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摘要：一、打印可见变量及其值 get_cmake_property(_variableNames VARIABLES) foreach (_variableName {_variableName}=${${_variableName}
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