xiaohu的博客

Img2Col卷积：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42405819/article/details/118416675。稀疏卷积：https://zhuanlan.zhihu.com/p/383299678。

在本练习中，我们将使用支持向量机（SVM）来构建垃圾邮件分类器。 我们将从一些简单的2D数据集开始使用SVM来查看它们的工作原理。 然后，我们将对一组原始电子邮件进行一些预处理工作，并使用SVM在处理的电子邮件上构建分类器，以确定它们是否为垃圾邮件。6 Support Vector Machines6.1 Linear SVM6.1.1 load dataimport numpy as n...

论文原文：https://arxiv.org/abs/1504.08083摘要本文提出了一种快速的基于区域的卷积网络方法（fast R-CNN）用于目标检测。Fast R-CNN建立在以前使用的深卷积网络有效地分类目标的成果上。相比于之前的成果，Fast R-CNN采用了多项创新提高训练和测试速度来提高检测精度Introduction复杂性的产生是因为检测需要目标的精确定位，这就导致两个主...

import numpy as npimport tensorflow as tfnet_data = np.load("bvlc-alexnet.npy", encoding="latin1").item()def conv(input, kernel, biases, k_h, k_w, c_o, s_h, s_w, padding="VALID", group=1): ...

论文原文

论文原文：https://arxiv.org/pdf/1506.02640.pdf目标检测比较流行的算法可以分为两类基于Region Proposal的R-CNN系算法（R-CNN，Fast R-CNN, Faster R-CNN），它们是two-stage的，需要先使用启发式方法（selective search）或者CNN网络（RPN）产生Region Proposal，然后再在Regi...

论文地址：https://arxiv.org/abs/1612.08242

论文英文原文

参考：https://blog.youkuaiyun.com/leviopku/article/details/82660381论文：https://pjreddie.com/media/files/papers/YOLOv3.pdf源代码： pjreddie.com/yolo/