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RSS订阅原创 机器视觉笔记5——前向传播函数
前向传播（Forward Propagation）官方来说，是神经网络中的一种计算过程，用于将输入数据经过各层网络的权重和激活函数进行计算，最终得到网络的输出结果。在训练过程中，前向传播是从输入数据开始，通过网络的各层逐步计算到输出结果的过程。
2024-02-29 18:58:22
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原创 机器视觉笔记4——DarkNet53模型详细解析
DarkNet53深度卷积神经网络由卷积层、池化层和残差块组成，设计灵感来源于ResNet和初代DarkNet网络，包括53个卷积层和5个池化层组成。
2024-02-25 14:24:58
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原创 机器视觉笔记3——卷积残差及代码实现
YOLOv3的改进，是在YOLOv1、v2基础上引入了残差连接（Residual Connections）作为其主干网络即backboneDarknet-53（53层的深度卷积神经网络，包含多个残差模块）。
2024-02-24 13:03:53
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原创 机器视觉笔记2——交并比IoU及代码实现
在目标检测领域，交并比（IoU,全称Intersection of Union）是目标检测和和分割任务中一个重要的衡量标准，根据名字很容易知道IoU即为两个边界框（或者是两个分割掩模）的交集区域的面积和两个边界框（或者是两个分割掩模）的并集区域的面积之比。
2024-02-22 19:13:55
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原创 机器视觉笔记1——XML标记语言生成与读取
XML通过使用标签（tag）来表示数据的结构和含义，并使用属性（attribute）来提供关于数据的额外信息。
2024-02-20 09:38:00
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原创 在google colab上搭建pytorch深度学习环境
Google Colab是一种在线的开发环境，它基于Jupyter Notebook，可以在浏览器中运行Python代码。Colab提供了一个具有CPU和GPU支持的云端运行环境，用户可以免费使用。
2024-02-16 21:17:33
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原创 远程服务器配置深度学习环境
随着AI技术越来越火，一个机械结构的也开始卷入深度学习机器视觉。由于对YOLO（You Only Look Once）比较感兴趣，参考了B站）教程搭建Yolov3基于VOC2007+12数据集的深度学习模型。由于本子太慢了，借助远程服务器进行训练。
2024-02-13 14:50:52
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空空如也
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