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探索 YOLO v3 实现细节 - 第4篇 数据和y_true
YOLO,即You Only Look Once的缩写,是一个基于卷积神经网络(CNN)的物体检测算法。而YOLO v3是YOLO的第3个版本(即YOLO、YOLO 9000、YOLO v3),检测效果,更准更强。 YOLO v3的更多细节,可以参考YOLO的官网。 本文主要分…
一个 Pillow 实现的图像填充函数
Pillow,即PIL,Python Imaging Library,中文是“枕头”。Pillow是Python平台中图像处理的标准库,功能非常强大,API简单易用。 本文分享一个Pillow实现的图像填充函数pad_image,用于预处理图像数据集。在目标检测算法中,需要把输…
推荐一个由 AI 生成 LOGO 的网站
在创建项目时,有时需要根据一些文案,设计LOGO,既要美观大方,又要突出主题。 当然,朋友较多的人,去找做UI设计的朋友来帮忙,像我这样的“孤独患者”,就只能寻求AI的帮助了... 第一步,输入品牌名称(Brand Name)和标语(Tagline),如“美图视觉技术部”和“M…
探索 YOLO v3 实现细节 - 第3篇 网络
YOLO,即You Only Look Once(你只能看一次)的缩写,是一个基于卷积神经网络(CNN)的物体检测算法。而YOLO v3是YOLO的第3个版本(即YOLO、YOLO 9000、YOLO v3),检测效果,更准更强。 YOLO v3的更多细节,可以参考YOLO的官…
探索 YOLO v3 实现细节 - 第2篇 模型
YOLO,即You Only Look Once(你只能看一次)的缩写,是一个基于卷积神经网络(CNN)的物体检测算法。而YOLO v3是YOLO的第3个版本,即YOLO、YOLO 9000、YOLO v3,检测效果,更准更强。 YOLO v3的更多细节,可以参考YOLO的官网…
探索 YOLO v3 源码 - 第1篇 训练
YOLO,即You Only Look Once(你只看一次)的缩写,是一个基于卷积神经网络(CNN)的物体检测算法。而YOLO v3是YOLO的第3个版本(即YOLO、YOLO 9000、YOLO v3),检测效果,更准更强。 更多细节,可以参考YOLO的官网。 本文介绍YO…
机器学习:通俗、有逻辑的说下Xgboost的原理,供讨论参考
——以下是抛砖引玉。 观其大略,而后深入细节,一开始扎进公式反正我是觉得效率不高,还容易打消人的积极性。 决策树是啥? 举个例子,有一堆人,我让你分出男女,你依靠头发长短将人群分为两拨,长发的为“女”,短发为“男”,你是不是依靠一个指标“头发长短”将人群进行了划分,你就形成了一…
机器学习:xgboost的原理没你想像的那么难
xgboost 已然火爆机器学习圈,相信不少朋友都使用过。要想彻底掌握xgboost,就必须搞懂其内部的模型原理。这样才能将各个参数对应到模型内部,进而理解参数的含义,根据需要进行调参。本文的目的就是让大家尽可能轻松地理解其内部原理。主要参考文献是陈天奇的这篇文章introdu…
有轻功:用3行代码让Python数据处理脚本获得4倍提速
Python是一门非常适合处理数据和自动化完成重复性工作的编程语言,我们在用数据训练机器学习模型之前,通常都需要对数据进行预处理,而Python就非常适合完成这项工作,比如需要重新调整几十万张图像的尺寸,用Python没问题!你几乎总是能找到一款可以轻松完成数据处理工作的Pyt…
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