深度学习 第2页

2023-05-01马春杰杰评论(0)赞(265)

NMS，即非极大值抑制（Non-Maximum Suppression），是一种常用的目标检测算法中的后处理方法，其作用是抑制多余的候选框，保留最有可能包含目标的候选框。 在目标检测任务中，通常使用一些区域提议方法（如Selective S...

2023-03-08马春杰杰评论(0)赞(377)

FPN（Feature Pyramid Network）是一种用于目标检测的神经网络架构，它的作用是提高检测算法对不同尺度目标的检测能力。 在传统的目标检测算法中，往往需要通过多次对同一图像进行处理来检测不同尺度的目标。这是因为传统算法中使...

2023-03-07马春杰杰评论(0)赞(376)

退火算法（Simulated Annealing）是一种基于概率的全局优化算法，模拟金属退火过程中温度的变化和结晶的过程。该算法通过在一个大的解空间中进行搜索，以找到一个全局最优解或接近全局最优解的解。 该算法的主要思路是以一定的概率接受一...

2023-03-06马春杰杰评论(0)赞(223)

同样的环境下，模型GFLOPs差别很大但推理时间差别很小，可能是因为以下原因： 模型结构：模型结构对计算复杂度的影响并不总是直接显而易见的。即使两个模型具有相同的层数、卷积核大小和其他参数，它们的GFLOPs也可能有很大的差异。这是因为模型...

2023-03-03马春杰杰评论(0)赞(306)

类不平衡问题是指在分类任务中，不同类别的训练样本数量不均衡，这种不平衡可能会导致模型在训练和测试时对少数类别的识别性能较差。解决类不平衡问题的方法有很多种，以下列举了一些常用的方法： 欠采样（Undersampling）：减少多数类别的样本...

2023-03-02马春杰杰评论(0)赞(260)

以下是一个简单的Python示例代码，展示了如何实现基本的NMS算法： [crayon-680b94e1b882b929738538/] 其中，bboxes是一个n×4的数组，存储了n个候选框的坐标信息；scores是一个长度为n的数组，存...

2023-02-17马春杰杰评论(0)赞(229)

打破chatGPT神话的第一步，真是笑不活了！ 这简直就是名著人物事件大串烧啊~ 本文最后更新于2023年2月17日，已超过 1 年没有更新，如果文章内容或图片资源失效，请留言反馈，我们会及时处理，谢谢！