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zidea
6月前
深度学习
人工智能
目标检测系列(3)—又一个 one stage 的目标检测模型—SSD(下)
前言 在深度学习学习过程,学习理论和读懂源码都是同等重要的,之前看了许多 paper,也积累了许多理论知识,不过当真的要落实到代码上,还是无从下手,还是停留在用的层面上。最近自由时间比较多,所以也想静
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zidea
6月前
人工智能
深度学习
虽然有些过时,但如果自己动手实现一遍 YOLOv1 势必会有所收获(2) 损失函数
损失函数设计的重要性可想而知,设计出一个好的目标函数,不但可以训练出一个更精准的模型,同时可以加快模型模型训练。在接触目标检测之初,对于自己一个不小的挑战就是理解损失函数,这部分内容比较繁琐。我们来简
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zidea
6月前
深度学习
人工智能
虽然有些过时,但如果自己动手实现一遍 YOLOv1 势必会有所收获(1) 网络架构
前言 动机 很多朋友看到这里,会觉得现在是什么年代了,还在聊 YOLOv1 的实现。的确最近刚刚看到 YOLOv7 已经出现了,还没有时间去看。之前自己也是一路追新的模型,新的框架,不断尝新。不过最近
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zidea
6月前
人工智能
深度学习
目标检测系列(2)—又一个 one stage 的目标检测模型—SSD(上)
前言 自从 3 年前的一次心血来潮,坚持到今天,一路走来经历了很多,也学到很多。特别是当遇到一个自己完全不了解,且有一定深度领域应该如何下手。以后有机会和大家分享一下自学机器学习的经历,希望让大家可以
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zidea
6月前
深度学习
PyTorch
做一件有趣的事,尝试学着自己动手写一个深度学习框架(1)—深入反向传播
一直一来想是实现一个深度学习框架,对于我来说这是一件很有趣的事,当然更是一件具有挑战的事。由于自己储备关于这方面知识远远不够,所以最近大部分时间都用来收集资料。希望分享有助理解深度学习框架。
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zidea
6月前
人工智能
深度学习
PyTorch
虽然有些过时,但如果自己动手实现一遍 YOLOv1 势必会有所收获(3)—加载数据集
携手创作,共同成长!这是我参与「掘金日新计划 · 8 月更文挑战」的第5天,点击查看活动详情 前言 今天是周末,难得有时间出去转一转,每天忙碌并不是自己没有可控的时间,而是最近想在短时间让自己有所提升
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zidea
6月前
人工智能
深度学习
PyTorch
自己写—YOLOv3(1)—网络架构
携手创作,共同成长!这是我参与「掘金日新计划 · 8 月更文挑战」的第6天,点击查看活动详情 前言 自从 YOLOv3 一来,网格结构基本成形,可以说 YOLO 网络结构基本确定了。随后 YOLOv4
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zidea
6月前
人工智能
深度学习
PyTorch
目标检测系列(6)—YOLOv4 让每个人都能体验深度学习给我们带来的快乐(中)
携手创作,共同成长!这是我参与「掘金日新计划 · 8 月更文挑战」的第7天,点击查看活动详情 前言 最近在看 YOLOv4 一些相关资料,不得不说 YOLOv4 是当时技术的万花筒。将神经网络当时各个
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zidea
6月前
人工智能
深度学习
PyTorch
自己写 YOLOv4 模型实现(Pytorch 版本)(1)
选择有一个有代表网络结构,然后从头到尾实现了一遍这个网络结构,这样才会对这个网络结构有一个比较深印象。对于同类其他网络结构也会有感觉。带着这种想法今天就自己动手实现一个完整 YOLOv4 的网络。
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zidea
6月前
人工智能
深度学习
PyTorch
自己写—YOLOv3(2)—加载数据集
携手创作,共同成长!这是我参与「掘金日新计划 · 8 月更文挑战」的第9天,点击查看活动详情 前言 这个类主要目的是将用于训练数据处理为模型可以接受数据格式,然后在训练过程中,不断按事先指定批量大小将
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2021-07-09
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