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原创 AI實戰:YOLK: Keras Object Detection API

YOLK YOLK爲You Only Look Keras的縮寫,是Keras的一站式對象檢測API。通過幾行代碼,可以設置性能最佳的模型之一併將其應用於自己的數據集,輕鬆地訓練自己的目標檢測模型。 Github地址 https:

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原创 22個Docker常用命令

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原创 AI實戰:Object detection之CenterNet

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原创 使用RANSAC算法擬合直線(含python實現代碼)

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原创 深度/機器學習基礎知識要點:HMM、MEMM、CRF

HMM(隱馬爾可夫模型) 核心概念: 隱含狀態鏈 可見狀態鏈 轉移概率(transition probability) 輸出概率(emission probability) HMM公式 舉例說明: 假設我手裏有三個不

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前言 目前提高CNN精度的方法,主要是通過任意增加CNN深度或寬度,或使用更大的輸入圖像分辨率進行訓練和評估。 EfficientNet的成績 EfficientNet-B7在ImageNet上實現了最先進精度的84.4%(T

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前言 最近,幾個CV相關的項目陸續暴露出識別準確率不高的問題,導致客戶反應強烈。其實在項目初期時我就指出過,只有千級的訓練數據是無法訓練出一個準確率高的模型的。 在此寫一篇博文記錄一下。 正文 《數據量不夠大,別玩深度學習》

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