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【pytorch】目标检测:一文搞懂如何利用kaggle训练
yolo
v5模型
笔者的运行环境:python3.8+pytorch2.0.1+pycharm+kaggle。
yolo
v5对python和pytorch版本是有要求的,python>=3.8,pytorch>=1.6。
yolo
v5共有5种类型n\s\l\m\x,参数量 ......
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yolov5
【CV】CSPNet:通过分层特征融合机制增强 CNN 学习能力的骨干网络
论文名称:CSPNet: A New Backbone that can Enhance Learning Capability of CNN 论文下载:https://arxiv.org/abs/1911.11929 论文年份:2019 论文被引:882(2022/ ......
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【pytorch】目标检测:新手也能彻底搞懂的
YOLO
v5详解
YOLO
v5是Glenn Jocher等人研发,它是Ultralytics公司的开源项目。
YOLO
v5根据参数量分为了n、s、m、l、x五种类型,其参数量依次上升,当然了其效果也是越来越好。从2020年6 ......
self
Conv
YOLOv5
特征
检测
【pytorch】目标检测:
YOLO
的基本原理与
YOLO
系列的网络结构
利用深度学习进行目标检测的算法可分为两类:two-stage和one-stage。two-stage类的算法,是基于Region Proposal的,它包括R-CNN,Fast R-CNN, Faster R-CNN;one-stage ......
YOLO
检测
目标
边界
置信度
【opencv】传统目标检测:Haar检测器实现人脸检测
传统目标分类器主要包括Viola Jones Detector、HOG Detector、DPM Detector,本文主要介绍VJ检测器,在VJ检测器基础上发展出了Haar检测器,Haar检测器也是更为全面、使 ......
分类器
检测
人脸
Haar
特征
使用OpenCV,Haar级联检测器进行面部、眼睛、嘴部检测
使用OpenCV,Haar级联检测器进行面部、眼睛、嘴部检测 1. 效果图2. 原理2.1 Haar级联是什么?2.2 Haar级联的问题与局限性2.3 Haar级联预训练的模型 3. 源码3.1 ......
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yolo
v5实战之模型剪枝
续
yolo
v5实战之二维码检测 目录 前沿 为什么要做轻量化 什么是剪枝 稀疏化训练 剪枝 微调 结语 模型下载 前沿 在上一篇
yolo
v5的博客中,我们用
yolo
v5训练了一 ......
model
剪枝
模型
val
loss
深度学习应用篇-计算机视觉-图像分类[2]:LeNet、AlexNet、VGG、GoogleNet、DarkNet模型结构、实现、模型特点详细介绍
深度学习应用篇-计算机视觉-图像分类[2]:LeNet、AlexNet、VGG、GoogleNet、DarkNet模型结构、实现、模型特点详细介绍 1.LeNet(1998) LeNet是最早的卷积神经网络之一[1] ......
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卷积
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paddle
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YOLO
精讲------
YOLO
V1
CV小白说
YOLO
V1 目标检测是什么? 它是在图像中对一类或多类感兴趣的目标进行查找和分类,确定它们的类别和位置。由于各类物体有不同的外观、形状和姿态,加上成像时 ......
预测
精讲
置信度
概率
YOLOV1
Yolo
v5代码解析(输入端、BackBone、Neck、输出端))
【深度学习】总目录 输入端:数据增强、锚框计算等。 backbone:进行特征提取。常用的骨干网络有VGG,ResNet,DenseNet,MobileNet,EfficientNet,CSPDarknet 53,Swin Trans ......
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V2AS = Way To Ask
V2AS 一个技术分享与创造的静土
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