0. 一些啰嗦 2021年了，竟然還有人寫關于Faster R-CNN的文章？我的原因主要有兩點： 根據我們在實際項目和比賽中的經驗，基于RoIAlign和FPN的Faste...
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超詳細解讀Faster R-CNN-FPN -
Corner-based對象檢測算法三連之——開山鼻祖CornerNet本文的閱讀前提是對對象檢測算法的基本概念有所了解。 概述 論文中提出的CornerNet，是一種新的對象檢測方法，其使用一個單一的卷積神經網絡將對象的邊界框檢測定義為一對關鍵...
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ssh的最佳伴侶-tmuxtmux可以干什么 ssh遠程到服務器后，執行一個費時的操作，斷開ssh后任務可以繼續執行，不會中斷 ssh到遠程服務器，可以分屏，可以多任務，可以多窗口 tmux是什么 一...
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基于深度學習的通用對象檢測算法綜述2由于平臺字數限制，本文分成兩部分，第一部分。 6. 對象表征 作為檢測器的主要組成部分之一，良好的特征表征在目標檢測中是至關重要的 [54, 83,80, 316]。過去，為...
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基于深度學習的通用對象檢測算法綜述1本文為論文《Deep Learning for Generic Object Detection: A Survey》的譯文，譯者能力有限，僅供參考。 由于平臺字數限制，本文...
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關于YOLOv3的一些細節本文是我對YOLO算法的細節理解總結，本文的閱讀前提是已讀過YOLO相關論文，文中不會談及YOLO的發展過程，不會與其他對象檢測算法進行對比，也不會介紹YOLO9000相關的...
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面試中的一個線性代數證明題
問題： 定義矩陣A的范數：，為對稱正定陣。 證明：(為的最大特征值) 證明過程： 證明：表示向量的范數，即 由以上定義得： 令，為對陣矩陣，則上式等于： ? ? ? ? ...
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為什么交叉熵可以作為機器學習的損失函數
先簡單了解信息論中信息量和信息熵的概念，再通過信息熵引出相對熵（KL散度）和交叉熵，并說明為什么交叉熵可以用于機器學習中分類任務的損失函數。 在信息論發明出來之前，人們是無法...