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最近一直在准备学习目标跟踪,也了解了一些传统的跟踪算法,然后再继续深入学习的时候,碰到了卡尔曼滤波这个东西,这是一种非常经典的算法,即便现在的深度学习中,也常常与之相结合。最早接触卡尔曼滤波应该是我大二的时候了,这么多年已经忘了,而且那时候也不是那么的理解,现在准备进一步理解,这篇文章将尽可能的用通俗的话来说一下个人的理解。
笔记
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在前一篇文章中,已经通过继承Dataset预处理自己的数据集 ,接下来就是使用pytorch提供的DataLoader函数加载数据集。
在深度学习训练中,除了设计有效的卷积神经网络框架外,更重要的是数据的处理。在训练之前需要对训练数据进行预处理。比如在目标检测网络训练中,首先需要划分训练集和测试集,然后对标签、边界框等进行处理后才能送入网络进行训练,本文章以VOC数据集格式为例,对数据集进行预处理后送入目标检测网络进行训练。【附代码】
在深度学习训练中,除了设计有效的卷积神经网络框架外,更重要的是数据的处理。在训练之前需要对训练数据进行预处理。比如在目标检测网络训练中,首先需要划分训练集和测试集,然后对标签、边界框等进行处理后才能送入网络进行训练,本文章以VOC数据集格式为例,对数据集进行预处理后送入目标检测网络进行训练。【附代码】
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