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YOLOv4中的tricks概念总结——Bag of specials
YOLOv4中的tricks概念总结——Bag of freebies
目标检测算法——YOLOv3
一种联合分类与检测训练的方法——YOLO9000
目标检测算法——YOLOv2
目标检测算法——YOLOv1
【17】查看中间层卷积核的权重及偏置等参数
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FPN(特征金字塔)结构笔记
目标检测算法——Faster R-CNN
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生成对抗网络——CGAN
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ResNeXt结构的pytorch实现
【15】宝可梦数据集基于迁移学习训练
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【14】自定义宝可梦数据集
【13】变分自编码器(VAE)的原理介绍与pytorch实现
【12】自编码器(Auto-Encoder)的介绍与pytorch实现
生成对抗网络——GAN
【11】MINST数据集的分类与效果验证
【10】Cifar10数据集的分类及效果验证
【9】一些经典CNN结构的pytorch实现
【8】pytorch中的损失函数
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【7】nn.module使用与数据增强
【6】卷积神经网络的介绍
【5】过拟合处理的一些技巧
【4】全连接层的认识与实现
visdom安装与基本用法
【3】感知机结构与反向传播推导
【2】激活函数与Loss函数求导
【1】Pytorch基本知识
【线性回归】| Linear Regression实现示例
机器学习——聚类算法
机器学习——降维算法PCA
机器学习——降维算法LDA
机器学习——支持向量机
nltk安装
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python工具包--Matplotlib