發(fā)簡(jiǎn)信
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Convex Optimization --Stephen Boyd 英文電子版
https://web.stanford.edu/~boyd/cvxbook/bv_cvxbook.pdf
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目標(biāo)檢測(cè)模型R-CNN系列（Fast R-CNN、Faster R-CNN）梳理R-CNN 訓(xùn)練階段：1：使用Selective Search算法，生成2000個(gè)候選區(qū)域；將候選區(qū)域變換到網(wǎng)絡(luò)需要的尺寸（227×227），也...
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RNN（LSTM、GRU）機(jī)理及其應(yīng)用
李宏毅的B站視頻，不是做NLP、ASR的，個(gè)人感覺比看論文要清晰一點(diǎn)https://www.bilibili.com/video/av10590...
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Weakly Supervised Object Localization（WSOL）模型概述WSOL 弱監(jiān)督目標(biāo)定位是一種僅使用圖像級(jí)標(biāo)簽，而不包含位置注釋的目標(biāo)定位方法。常規(guī)WSOL的局限在于僅能定位目標(biāo)區(qū)分性最大的區(qū)域，而不是整個(gè)目...
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Non-local Neural Networks
參考鏈接：https://blog.csdn.net/elaine_bao/article/details/80821306論文下載：https...
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目標(biāo)檢測(cè)、實(shí)例分割部分網(wǎng)絡(luò)概述FCN 框架對(duì)于一般的分類CNN網(wǎng)絡(luò)，如VGG和Resnet，都會(huì)在網(wǎng)絡(luò)的最后加入一些全連接層，經(jīng)過softmax后就可以獲得類別概率信息。但是...
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Mask Scoring R-CNN簡(jiǎn)介Mask R-CNN算法的主要步驟為：首先，將輸入圖片送入到特征提取網(wǎng)絡(luò)得到特征圖。然后對(duì)特征圖的每一個(gè)像素位置設(shè)定固定個(gè)數(shù)的ROI（也可以叫A...
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Adaptive NMS: Refining Pedestrian Detection in a Crowd論文解析本文主要貢獻(xiàn) （1）提出adaptive-NMS，可以根據(jù)目標(biāo)密度動(dòng)態(tài)改變實(shí)例中的抑制閾值；（2）設(shè)計(jì)了一個(gè)Density-subnet用來學(xué)習(xí)...
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precision recall AP mAP APs 目標(biāo)檢測(cè)性能評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)機(jī)器學(xué)習(xí)中： 使用混淆矩陣進(jìn)行說明 精確率precision=TP/positive，即真正例占正例比重召回率recall=TP/true，即真...