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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。
图像目标分割_2 FCN(Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation)
图像语义分割:给定一张图片,对图片上每一个像素点进行分类!但是与图像分类目的不同,语义分割模型要具有像素级的密集预测能力才可以。
极智AI | 比特大陆SE5边缘盒子caffe SSD量化与转换部署模型
本教程详细记录了在比特大陆 SE5 边缘盒子上对 caffe SSD 检测模型进行量化和转换部署模型的方法。
Linux下gcc编译依赖库可能出现的系列问题以及对应解决方法(以GDAL库为例)
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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。
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