- 博客(14)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 目标检测--边框回归损失函数(IoU, GIoU, DIoU, CIoU)原理详解及代码实现
对目标检测边框回归的IoU, GIoU, DIoU, CIoU损失函数进行原理详解及代码实现
2022-07-12 23:01:54
4779
2
原创 机器学习算法[9]--集成方法之XGBoost原理详解及XGBoost库实现
对机器学习算法-XGBoost进行总结，包括原理详解和XGBoost库的实现
2022-07-10 17:56:00
1445
1
原创 机器学习算法[7]--集成方法之AdaBoost原理详解及sklearn实现
对机器学习算法-AdaBoost进行总结，包括原理详解和sklearn的实现
2022-07-05 19:07:23
1203
原创 机器学习算法[5]--支持向量机原理详解及sklearn实现
对机器学习算法-支持向量机进行总结，包括支持向量分类和支持向量回归原理详解和sklearn的实现
2022-06-30 16:04:11
1520
原创 机器学习算法[2]--Logistic回归原理详解及sklearn实现
对机器学习算法-Logistic回归进行总结，包括原理详解和sklearn的实现
2022-06-21 23:20:56
1776
原创 机器学习算法[1]--线性回归，岭回归，Lasso回归原理详解及sklearn实现
对机器学习算法-线性回归，岭回归，Lasso回归进行总结，包括原理详解和sklearn的实现
2022-06-20 23:17:36
2462
1
原创 轻量化网络总结[2]--ShuffleNetv1/v2，OSNet，GhostNet
轻量化网络模型的核心是在保持精度的前提下，从模型大小和推理速度两方面综合对网络进行轻量化改造，使深度学习网络模型更容易部署在移动端或嵌入式设备。详细介绍轻量化网络模型ShuffleNetv1/v2，OSNet，GhostNet...............
2022-06-15 18:43:07
6179
原创 轻量化网络总结[1]--SqueezeNet，Xception，MobileNetv1~v3
轻量化网络模型的核心是在保持精度的前提下，从模型大小和推理速度两方面综合对网络进行轻量化改造，使深度学习网络模型更容易部署在移动端或嵌入式设备。详细介绍轻量化网络模型SquezeNet，Xception，MobileNetv1~v3...............
2022-06-14 09:14:06
3796
1
原创 多目标跟踪(MOT)--DeepSort原理及代码详解
对多目标跟踪(MOT)进行简要概述同时对其中DeepSort算法的总体框架、流程及各模块的实现原理、方法和代码复现进行了详细的讲解
2022-06-07 23:25:51
13597
6
空空如也
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人