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RSS订阅原创 Grad-CAM学习理解的第一天（未完）
在CNN中，网络进行前向传播（一般取最后一个卷积层）得到特征图A与该类别的输出预测值，为了能够理解网络这个“小黑盒”，对输出预测值反向传播（即输出预测值对特征图A求偏导数），得到特征图A的梯度信息（得到的梯度信息就表示特征图A中每个元素对于输出预测的贡献大小），将梯度信息值在w,h上求均值就能得到对该类别特征图A每个通道的重要程度，对特征图A每个通道的数据加权求和，在经ReLU函数就可以实现Grad-CAM。选择最后一层卷积
2022-06-01 17:41:32
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原创 时空预测文章阅读1
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、pandas是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、pandas是什么？示例：pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。二、使用步骤1.引入库代.
2022-05-16 15:22:15
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labelimg安装包
labelimg安装教程，不需复杂安装，直接可以使用，还可帮忙标注数据集标签，训练相关模型提供方法，包安装，包售后，同时还有labelme的安装包，有需要可进行详细了解
2023-02-14
yolov3训练环境配置及训练教程（YOLOv5部分通用）
yolov3训练环境配置及训练教程（YOLOv部分通用），文档只是部分教程，有具体详细的问题可进行交流，方便yolo系列模型的训练，有很多适合目标检测的小方案欢迎下载前来交流。
2023-02-13
空空如也
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