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RSS订阅原创 下采样方法
AntiAliasInterpolation2d代码解读注记最近在看一些视频驱动的代码时，常见一种特殊的下采样方法，故在这里记录一下。Class AntiAliasInterpolation2d(nn.Module): ## 初始化 def __init__(self, channels, scale): ## channels ## scale: 下采样比例 取 < 1， 这里假设取0.5 super(AntiAliasInterpolation2d, self).__init
2021-12-20 20:04:29
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原创 模型结构构建
基于paddlepaddle的模型构建卷积层构建残差层构建残差网络构建FPN实现卷积层构建class ConvBNLayer(nn.Layer): def __init__( self, in_channels, ## 输入channel out_channels, ## 输出channel kernel_size, ## 卷积核大小 stride=1, ## 滑动步长
2021-11-26 15:19:02
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原创 OCR 模型记录
文章目录OCR算法检测类1. DBNet特征融合模型输出处理2. SAST3. PGNet算法原理OCR算法检测类1. DBNet属于分割类文本检测算法。其基于对模型预测出的特征图进行复制筛选的朴素思想，创新提出使用模型预测其阈值特征图，利用两者获得二值图，从而获取文本位置信息。其流程如下图：可以发现其能够处理不规则的文本，那么具体是怎么实现的呢？上图是整体网络流程，其基本架构为Backbone + FPN + DB Head,并不复杂，可能会造成疑惑的的有以下几点：特征融合的细节处理
2021-09-18 15:23:06
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转载 回归树——初识
今天我们学习了树回归，从直观上理解就是在选择最优分割特征时使用回归算法代替原来的按标签数来决定输出（我是这么理解的），使用平方差之和（损失）的大小来代替信息熵作为判别分割好坏的标准。废话不多说，上代码from numpy import *#载入数据def loadDataSet(fileName) : dataMat = [] fr = open(fileName)...
2018-03-20 08:27:03
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原创 使用Python实现梯度下降法处理回归问题
使用Python实现梯度下降法处理回归问题我们这将使用[sklearn][6] 框架和手动方式实现梯度下降法对数据的回归操作 - 使用sklearn 框架 首先我们要导入sklearn 的包，代码如下: import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt ...
2018-03-15 17:00:47
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空空如也
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