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在YOLOv5中,小目标检测的性能可以通过以下几个方面进行优化
Transformer模型简介及与视觉结合运用
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网传神经网络面试题什么是Batch Size?为什么需要Batch Size,先记录下来以备不时之需
边缘检测原理
图像处理两大特征提取算法
在训练模型时候往往要用到神经网络调优法
朴素贝叶斯和半朴素贝叶斯的区别
深度学习中的反向传播机制
PCA(Principal Component Analysis)是一种常用的数据降维方法,可以将高维的数据降维到低维,以提取关键信息和减少噪音。它通过找到数据集中最重要的方向,并将数据在这个方向上投影,从而实现降维。
SVM (Support Vector Machine) 是一种常用的机器学习算法,特别是用于二分类问题。
梯度下降算法
第一次接触jetson Nano如何使用,请看本文
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在Linux系统上安装OpenCV
CUDA编程模型线程组织
报错:module 'cv2' has no attribute 'gapi wip_ gst GStreamerPipeline'
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初识CUDA
YOLOV5关于对图像的增强可谓是下了一番功夫,在代码部分之间就做到图像增强,可以说是功能越来越自动化,人工参与程度越来越低,下面就来详细了解一下YOLOv5所用的图像增强方法。
利用光流估计进行关键点追踪
利用级联分类器进行OpenCV人脸识别项目
多scale
YOLOv3介绍
pycharm永久换源方法,一次换源以后直接安装第三方库
模型训练需要修改的几个地方
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深度学习项目不可或缺数据集标注
深度学习,数据集是必不可缺的,在收集到数据集之后,要进行数据集划分处理
Python-OpenCV边缘检测
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YOLO系列是目标检测经典算法,第一章基本参数,由于map值,recall值,precision详解
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