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深度学习论文阅读目标检测篇(四)中文版:YOLOv1《 You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection》
我们的统一架构非常快。我们的基础YOLO模型以45帧/秒的速度实时处理图像。FastYOLO是YOLO的一个较小版本,每秒能处理惊人的155帧图像,同时实现其它实时检测器两倍的mAP。与最先进的检测系统相比,YOLO虽然存在较多的定位错误,但很少将背景预测成假阳性(译者注:其它先进的目标检测算法将背景预测成目标的概率较大)。最后,YOLO能学习到目标非常通用的表示。当从自然图像到艺术品等其它领域泛化时,它都优于其它检测方法,包括DPM和R-CNN。
py-faster-rcnn之python引入_caffe.so
本文并不给出“编写一个c++代码,然后编译为.so文件,然后在python中引入”的hello world,需要的请参考:http://www.oschina.net/question/437227_124449 本文意在强调,python的import,引入的不仅是.
GoogleNet架构解析
GoogleNet 是 2014 年 ImageNet Challenge 图像识别比赛的冠军。从它的名字我们就 可以看出是来自谷歌的团队完成的。前面我们有介绍,GoogleNet 之所以获得冠军,是因为 它进行模型融合以后得到的效果要比 VGGNet 模型融合之后的效果要好。不过单模型比拼, 它与 VGGNet 的效果相当。
智慧交通day01-算法库03:cv.dnn
使用方便。DNN模块提供了内建的CPU和GPU加速,无需依赖第三方库,若项目中之前使用了OpenCV,那么通过DNN模块可以很方便的为原项目添加深度学习的能力。
【Deep Learning 框架】Python中各类框架区别
当我们在学习深度学习的时候,往往会看到Sklearn、Pytorch、Tensorfloiw、Keras等各种各样的框架平台,看得我们眼花缭乱,这些框架平台究竟是干什么用的呢?🤔
极智AI | 谈谈caffe框架
大家好,我是极智视界,本文介绍一下 谈谈 caffe 框架。
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