torch-detection-学习笔记

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肉松

Pytorch 分布式训练

即进程组。默认情况下,只有一个组,一个 job 即为一个组,也即一个 world。

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肉松

深度学习Pytorch检测实战 - Notes - 第6章 单阶经典检测器:YOLO

相比起Faster RCNN的两阶结构,2015年诞生的YOLO v1创造性地使用一阶结构完成了物体检测任务,直接预测物体的类别与位置,没有RPN网络,也没有类...

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深度学习Pytorch检测实战 - Notes - 第5章 单阶多层检测器:SSD

SSD(Single Shot Multibox Detecor)算法借鉴了Faster RCNN与YOLO的思想,在一阶网络的基础上使用了固定框进行

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深度学习-Faster RCNN论文笔记

在本文中,我们展示了算法的变化——用深度卷积神经网络计算区域提议——导致了一个优雅和有效的解决方案,其中在给定检测网络计算的情况下区域提议计算接近领成本。为此,...

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深度学习-ResNet论文笔记

在深度重要性的推动下,出现了一个问题:学些更好的网络是否像堆叠更多的层一样容易?回答这个问题的一个障碍是梯度消失/爆炸这个众所周知的问题,它从一开始就阻碍了收敛...

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编译器原理 - 学习笔记

简单地说,编译器是一个程序,它读入用某种语言(源语言)编写的程序并将其翻译成一个与之等价的以另一种语言(目标语言)编写的程序。编译器能够向用户报告被编译的源程序...

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肉松

C++ 学习笔记

指针函数,简单的来说,就是一个返回指针的函数,其本质是一个函数,而该函数的返回值是一个指针。 声明格式为:*类型标识符 函数名(参数表)

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肉松

CMake学习笔记

CMake语法指定了许多变量,可用于帮助您在项目或源代码树中找到有用的目录。其中一些包括:

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深度学习Pytorch检测实战 - Notes - 第4章 两阶经典检测器:Faster RCNN

RCNN全称为Regions with CNN Features,是将深度学习应用到物体检测领域的经典之作,并凭借卷积网络出色的特征提取能力,大幅度提升了物体检...

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肉松

深度学习Pytorch检测实战 - Notes - 第3章 网络骨架

Sigmoid函数将特征压缩到了(0,1)区间,0端对应抑制状态,而1对应激活状态,中间部分梯度较大。Sigmoid函数可以用来做二分类,但其计算量较大,并且容...

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肉松

深度学习Pytorch检测实战 - Notes - 第1&2章 基础知识

物体检测技术,通常是指在一张图像中检测出物体出现的位置及对应的类别。我们要求检测器输出5个量:物体类别、

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