monk1992的博客

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经过R-CNN和Fast RCNN的积淀，Ross B. Girshick在2016年提出了新的Faster RCNN，在结构上，Faster RCNN已经将特征抽取(feature extraction)，proposal提取，bounding box regression(rect refine)，classification都整合在了一个网络中，使得综合性能有较大提高，在检测速度方面尤为明显...

医学、机器学习等等，在统计结果时时长会用到这两个指标来说明数据的特性。定义敏感性：在金标准判断有病（阳性）人群中，检测出阳性的几率。真阳性。（检测出确实有病的能力） 特异性：在金标准判断无病（阴性）人群中，检测出阴性的几率。真阴性。（检测出确实没病的能力） 假阳性率：得到了阳性结果，但这个阳性结果是假的。即在金标准判断无病（阴性）人群中，检测出为阳性的几率。（没病，但却检测结果说有病）...

回归与分类的不同1.回归问题的应用场景（预测的结果是连续的，例如预测明天的温度，23，24，25度）回归问题通常是用来预测一个值，如预测房价、未来的天气情况等等，例如一个产品的实际价格为500元，通过回归分析预测值为499元，我们认为这是一个比较好的...

从五个方面解读CVPR2016 目标检测论文YOLO: Unified, Real-Time Object Detection创新 核心思想 效果 改进 实践 1. 创新YOLO将物体检测作为回归问题求解。基于一个单独的end-to-end网络，完成从原始图像的输入到物体位置和类别的输出。从网络设计上，YOLO与rcnn、fast rcnn及faster rcnn的区别如下：[1] YOLO训练和...

作者：狗头山人七链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/25045711来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。论文笔记：You Only Look Once: Unified, Rea...

(欢迎关注“我爱计算机视觉”公众号，一个有价值有深度的公众号~)OpenCV是计算机视觉开源工具中妇孺皆知的，但Dlib绝对是这几年快速上升的一颗新星，它并不追求大而全，但它实现的每一个模块和特性，都几乎是高质量开源算法的典范。在刚刚结束的PyImageConf2018会议上，大名鼎鼎的Dlib库的创建者Davis King做了一个关于目标检测...

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