原创 譯文：Fast RCNN
Fast R-CNN（快速的基於區域的卷積神經網絡） 摘要 本文對於目標檢測任務提出一種基於區域的快速卷積神經網絡方法（Fast R-CNN）。Fast R-CNN依據之前的工作，使用深度卷積網絡高效的給出分類目標建議。與之前的工作相
2020-06-29 03:07:39
原创 譯文：FishNet
FishNet:用於圖像、區域和像素級的多功能主幹網絡 摘要 對於預測不同層級的目標對象（如圖像級、區域級和像素級），設計卷積神經網絡（CNN）結構的基本原則具有多樣性。一般來講，專門爲圖像分類任務所設計的網絡結構，會默認作爲其他任務
2020-06-29 03:07:39
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原创 譯文：
摘要 我們提出YOLO，一種新的目標檢測算法。之前的目標檢測工作都是將其定爲分類任務後再進行檢測。與之相反，我們將目標檢測作爲解決迴歸問題，並求解目標的空間包圍框和相關類的概率。一個神經網絡模型在一次評估中直接從完整的圖像內預測目標的
2020-06-29 03:07:39
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原创 Faster-RCNN-TF測試及問題
前面僅說了如何訓練自己的數據，其實運行Faster-RCNN-TF訓練後，也會經過驗證以及測試，最後產生一個結果，具體結果就是我們常說的AP值，當然對於多分類問題程序會求出mAP值。這裏主要是記錄一下在訓練後會出現的問題，然後能讓我們進行
2018-08-27 21:31:25
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原创 YOLOv2訓練日記
源碼：https://github.com/pjreddie/darknet Makefile文件： GPU=1; 使用GPU CUDNN=1;使用cudnn對網絡加速 OPENCV=1;可以輸出圖片顯示
2018-08-27 21:31:22
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原创 基於Faster-RCNN-TF的gpu運行總結(自己準備數據集)（訓練篇）
最近經過一段對tensorflow和faster-rcnn的學習，並且親身去跑了兩個不同框架下的faster-rcnn代碼，所以就在這裏做一下總結。 這裏，我就主要記錄一下自己在跑tensorflow框架下的faster-rcnn。 首
2018-08-27 21:31:22
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