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【34】文本文档分类实战(哈希编码/权重编码提取特征 + 卡方过滤 + 搭建神经网络分类)
【33】t-SNE原理介绍与对手写数字MNIST的可视化结果
Scikit-learn学习系列 | 1. sklearn的简要使用介绍与数据集获取
【聚类算法】| Kmeans算法的Python实现(以西瓜数据集为例)
目标检测的Tricks | 【Trick13】使用kmeans与遗传算法聚类anchor
目标检测的Tricks | 【Trick12】分布式训练(Multi-GPU)与DistributedParallel使用相关总结
目标检测的Tricks | 【Trick11】label的缩放与显示
目标检测的Tricks | 【Trick10】工具类文件调用(coco评价指标包、日志工具、Tensorboard工具...)
目标检测的Tricks | 【Trick9】nms非极大值抑制处理(包括变体merge-nms、and-nms、soft-nms、diou-nms等介绍)
目标检测的Tricks | 【Trick8】数据增强——随机旋转、平移、缩放、错切、hsv增强
目标检测的Tricks | 【Trick7】数据增强——Mosaic(马赛克)
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目标检测的Tricks | 【Trick5】学习率调优方法——warmup
目标检测的Tricks | 【Trick4】Multi-scale training与Multi-scale testing
目标检测的Tricks | 【Trick3】IoU loss与focal loss(包含一些变体介绍)
目标检测的Tricks | 【Trick2】自动混合精度(Automatic mixed precision)
目标检测的Tricks | 【Trick1】Label Smoothing
Yolo系列 | Yolov4v5的模型结构与正负样本匹配
Yolov3-spp系列 | yolov3spp的训练验证与测试过程
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Yolov3-spp系列 | 训练Pascal voc格式的数据集
数据增强 | 旋转、平移、缩放、错切、HSV增强
【32】多教师网络进行联合蒸馏测试
【31】yolov5的使用 | 训练Pascal voc格式的数据集
【30】yolov5的数据集准备 | 处理Pascal voc格式的数据集
【29】知识蒸馏(knowledge distillation)测试以及利用可学习参数辅助知识蒸馏训练Student模型
知识蒸馏 | 知识蒸馏的算法原理与其他拓展介绍
【28】使用hook技术获取模型的中间梯度信息与中间特征输出
【27】grad-cam的简单逻辑实现以及效果展示
【26】pytorch中的grad求导说明以及利用backward获取梯度信息
AutoML | AutoSklearn的基本分类、回归、多输出回归和多标签分类数据集的使用示例
jupyter notebook | 远程访问服务器及更换主题
Conda | Conda的常用指令
Docker | 使用docker配置深度学习pytorch环境
解决git clone与git push出现的若干问题:Failed to connect to github.com port 443: Timed out
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基于OpenCV训练口罩检测数据集并测试
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Semantic Segmentation | 评价指标与经典网络(FCN,DeepLab系列,UNet,LR-ASPP)
Unsupervised Learning | 对比学习——13篇论文综述
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python文本颜色处理——termcolor模块
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【25】模型参数量Params与计算量Flops的计算方法
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