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深度学习与计算机视觉

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[Intensive Reading]目标检测(object detection)系列（二） SPP-Net：让卷积计算可以共享

.net 图像识别存储卷积神经网络编程算法

目标检测系列：目标检测(object detection)系列（一） R-CNN：CNN目标检测的开山之作目标检测(object detection)系列（二） SPP-Net：让卷积计算可以共享目标检测(object detection)系列（三） Fast R-CNN：end-to-end的愉快训练目标检测(object detection)系列（四） Faster R-CNN：有RPN的Fast R-CNN 目标检测(object detection)系列（五） YOLO：目标检测的另一种打开方式目标检测(object detection)系列（六） SSD：兼顾效率和准确性目标检测(object detection)系列（七） R-FCN：位置敏感的Faster R-CNN 目标检测(object detection)系列（八） YOLOv2：更好，更快，更强目标检测(object detection)系列（九） YOLOv3：取百家所长成一家之言目标检测(object detection)系列（十） FPN：用特征金字塔引入多尺度目标检测(object detection)系列（十一） RetinaNet：one-stage检测器巅峰之作目标检测(object detection)系列（十二） CornerNet：anchor free的开端目标检测(object detection)系列（十三） CenterNet：no Anchor，no NMS 目标检测(object detection)系列（十四）FCOS：用图像分割处理目标检测

2022-05-09

2300

OpenCV 几何变换-图像平移

这样图像将向左平移100个像素，当然，平移后的图像最右边的100个像素是黑色的，同理可以实现上下右以及各种平移操作。

2022-05-07

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error C2061: 语法错误: 标识符“_TCHAR”

error C2061: 语法错误: 标识符“_TCHAR”解决办法：标识符“_TCHAR”被定义在“tchar.h”头文件中，包含该头文件即可。

2022-05-07

2K0

[Intensive Reading]目标检测(object detection)扩展系列（三） Faster R-CNN，YOLO，SSD，YOLOv2，YOLOv3在损失函数上的区别

存储图像识别神经网络深度学习人工智能

Faster R-CNN，YOLO和SSD在通用目标检测领域有着奠基一般的作用，而YOLOv2和YOLOv3由于其灵活易用的特性，在工业界一直很受欢迎，下面这篇文章主要想从损失函数的角度集中讨论下这几个主流框架的区别。

2021-11-18

5650

目标检测(object detection)扩展系列（三） Faster R-CNN，YOLO，SSD，YOLOv2，YOLOv3在损失函数上的区别

存储图像识别神经网络深度学习人工智能

版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

2019-10-22

1.5K0

目标检测(object detection)系列（十） FPN：用特征金字塔引入多尺度

机器学习神经网络深度学习人工智能存储

SSD算法证明了多层分支对于目标检测的有效性，在此之前two-stage的目标检测方法已经优化改进过很多代，但是一直没有加入多尺度的方法。终于在FPN中，two-stage引入了多尺度，并且在SSD多层分支方法的基础上进一步改进，提出了特征金字塔网络。FPN的论文是《Feature Pyramid Networks for Object Detection》。

2019-08-29

1.6K0

数据结构-队列

数据结构存储

本文介绍了循环队列和链队列的区别，以及它们的实现细节。循环队列是一种先进先出（FIFO）的数据结构，而链队列是一种后进先出（LIFO）的数据结构。循环队列通过两个指针（一个头指针，一个尾指针）来管理队列，链队列则通过一个指针进行头尾指针的切换。在性能上，循环队列由于不需要额外的空间，因此比链队列更高效。然而，链队列在不需要考虑队列长度的情况下，可以更灵活地插入和删除元素。

2018-01-02

5270

数据结构-二叉树遍历总结

数据结构存储

2018-01-02

5470

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