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原创 分類中解決類別不平衡問題

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原创 首發TensorFlow框架班 | 帶你掌握TF2.0模型搭建及工業化部署!

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原创 收藏 | YOLO系列綜述:從V1到V4

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原创 CVPR 2020 |商湯糰隊提出應對尺度變化的檢測新算法

【導讀】在CVPR 2020上,爲了更好的解決物體檢測中的尺度問題,商湯EIG算法中臺團隊重新設計了經典的單階段檢測器的FPN【1】以及HEAD結構,通過構造更具等變性的特徵金子塔,以提高檢測器應對尺度變化的魯棒性,可以使單階段檢測器在

原创 【損失函數】常見的損失函數(loss function)總結

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原创 這是我看過講「數據結構與算法」非常有深度的內容,分享給你。

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原创 中文版!學習TensorFlow、PyTorch、機器學習、深度學習和數據結構五件套!(附免費下載)...

編輯:深度學習衝鴨公衆號學習深度學習以及面試肯定離不開下面的5個重要的資料,更何況是中文版!獲得方式:1. 關注【深度學習衝鴨】公衆號2. 在【深度學習衝鴨】公衆號後臺回覆 五件套 即可。1. TensorFlow深度學習書籍特點   

原创 【小樣本學習】什麼是小樣本學習?這篇綜述文章用166篇參考文獻告訴你答案...

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原创 卷積神經網絡必讀的40篇經典論文,包含檢測/識別/分類/分割多個領域

轉載自:極市平臺作爲深度學習的代表算法之一,卷積神經網絡(Convolutional Neural Networks,CNN)在計算機視覺等領域上取得了當前最好的效果。1998 年,Yann LeCun提出LeNet-5,將 BP 算法

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主要內容:0-1, Hinge, Logistic, Cross Entropy, Square, Absolute, Huber簡述:損失函數刻畫了模型與訓練樣本的匹配程度。分類損失分類Loss.png1. 對於二分類問題,Y={1,

原创 《30天吃掉那隻 TensorFlow2.0 》(附下載)

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原创 博士大佬整理的機器學習算法知識手冊 | 附PDF下載

小編最近整理了自己總結的機器學習算法文章並打包成壓縮文件,感興趣的同學可下載交流。文件包含了:機器學習基礎,監督學習方法、非監督學習方法,Python數據科學和深度學習等相關知識,若初學者在自學周志華老師的西瓜書或李航老師的《統計學習方

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作者網名:船長github地址:https://github.com/Captain1986/CaptainBlackboard文字編輯:gloomyfish引言在深度學習目標檢測中,特別是人臉檢測中,小目標、小人臉的檢測由於分辨率低,