06 2019 档案
摘要：FPN（feature pyramid networks）算法讲解 https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/72890275 FPN（feature pyramid networks）算法讲解 https://blog.csdn.net/u0
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摘要：【AI不惑境】学习率和batchsize如何影响模型的性能？ 大家好，这是专栏《AI不惑境》的第四篇文章，讲述学习率以及batchsize与模型性能的关系。 进入到不惑境界，就是向高手迈进的开始了，在这个境界需要自己独立思考。如果说学习是一个从模仿，到追随，到创造的过程，那么到这个阶段，应该跃过了模
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摘要：一张图解AlphaGo原理及弱点 声明：本文转载自（微信公众号：CKDD），作者郑宇 张钧波，仅作学习收录之用，不做商业目的。 近期AlphaGo在人机围棋比赛中连胜李世石3局，体现了人工智能在围棋领域的突破，作为人工智能领域的工作者，我们深感欣慰。其实质是深度学习网络（CNN）跟蒙特卡罗搜索树(M
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摘要：弱监督学习综述（Weak Supervision 2019） 弱监督学习综述（Weak Supervision 2019） 弱监督学习综述（Weak Supervision 2019） 弱监督学习综述（Weak Supervision 2019） 近年来，机器学习（ML）的现实影响已经突飞猛进。在很
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摘要：CornerNet 算法笔记 https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/83032273 CornerNet 算法笔记 https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/83032273 Corn
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摘要：弱监督学习下商品识别：CVPR 2018细粒度识别挑战赛获胜方案简介 弱监督学习下商品识别：CVPR 2018细粒度识别挑战赛获胜方案简介 细粒度视觉分类（FGCV，Fine-Grained Visual Categorization）即识别细分类别的任务，一般它需要同时使用全局图像信息与局部特征信
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摘要：弱监督学习总结（1） https://blog.csdn.net/helloworld_Fly/article/details/79719082 弱监督学习总结（1） https://blog.csdn.net/helloworld_Fly/article/details/79719082 弱监督学
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摘要：【机器学习】模型融合方法概述 我理解的Kaggle比赛中提高成绩主要有3个地方 特征工程 调参 模型融合 之前每次打比赛都只做了前两部分，最后的模型融合就是简单的加权平均，对于进阶的Stacking方法一直没尝试，这几天摸索了一下还是把Stacking方法给弄懂了。(本文重点讲解Stacking,B
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摘要：评价训练效果的值——精准度（precision）、召回率（recall）、准确率（accuracy）、交除并（IoU） 评价训练效果的值——精准度（precision）、召回率（recall）、准确率（accuracy）、交除并（IoU） 评价训练效果的值——精准度（precision）、召回率（r
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摘要：目标检测Anchor-free分支：基于关键点的目标检测（最新网络全面超越YOLOv3） https://blog.csdn.net/qiu931110/article/details/89430747 目标检测Anchor-free分支：基于关键点的目标检测（最新网络全面超越YOLOv3） htt
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摘要：如何理解空洞卷积（dilated convolution） 如何理解空洞卷积（dilated convolution） 如何理解空洞卷积（dilated convolution） 如何理解空洞卷积（dilated convolution） 论文：Multi-scale context aggrega
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摘要：人群计数：Single-Image Crowd Counting via Multi-Column Convolutional Neural Network(CVPR2016) https://blog.csdn.net/u011285477/article/details/51954989 人群计
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摘要：Ubuntu查看CPU占用和使用情况 Ubuntu查看CPU占用和使用情况 Ubuntu查看CPU占用和使用情况 Ubuntu查看CPU占用和使用情况 方法1：可以直接使用$:top命令来查看 方法2：建议先使用$:sudo apt-get install htop进行安装htop工具 安装后使用$
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摘要：看完这篇文章，我奶奶都懂了HTTPS原理 看完这篇文章，我奶奶都懂了HTTPS原理 HTTP 存在的问题 那我们平时上网可能会存在哪些风险呢? 泄密，个人隐私、账户密码等信息可能会被盗取。 篡改，收到的数据可能被第三方修改过，或被植入广告等。 假冒，访问的站点非目标服务器站点。如域名欺骗、域名劫持、
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摘要：EfficientNet算法笔记 https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/90812249 EfficientNet算法笔记 https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/90812249
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摘要：Soft NMS算法笔记 https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/79502197 Soft NMS算法笔记 https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/79502197 Soft NMS
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摘要：DenseNet算法详解 https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/75142664 DenseNet算法详解 https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/75142664 DenseNet
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摘要：AI竞赛服务平台—— FlyAI AI竞赛服务平台—— FlyAI AI竞赛服务平台—— FlyAI AI竞赛服务平台—— FlyAI ** AI竞赛服务平台—— FlyAI ** https://www.flyai.com/ ** 其中，与图像相关的比赛： ** 1.手部图像性别分类和生物识别 h
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摘要：Cornernet训练自己的数据 https://blog.csdn.net/weixin_40210307/article/details/90402570 Cornernet训练自己的数据 https://blog.csdn.net/weixin_40210307/article/details
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摘要：深度学习物体检测：CornerNet 深度学习物体检测：CornerNet 深度学习物体检测：CornerNet 深度学习物体检测：CornerNet https://blog.csdn.net/linmingan/article/details/82786516 很有意思的一篇文章，使用热图来预测
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摘要：目标检测新方法：CornerNet详解 https://blog.csdn.net/weixin_39290638/article/details/84594044 目标检测新方法：CornerNet详解 https://blog.csdn.net/weixin_39290638/article/d
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