目标检测Anchor-free分支：基于关键点的目标检测（最新网络全面超越YOLOv3） https://blog.csdn.net/qiu931110/article/details/89430747 目标检测Anchor-free分支：基于关键点的目标检测（最新网络全面超越YOLOv3） htt ...
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2019-06-14 14:27:16
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正则表达式的练习网站：https://alf.nu/RegexGolf 共17道题：只能说从第10题开始就很变态了，就是看看答案好了 ...
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2019-06-08 13:13:29
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Compile:配置模型，然后进行训练 compile(optimizer, loss=None, metrics=None, loss_weights=None, sample_weight_mode=None, weighted_metrics=None, target_tensors=None ...
We are now trying to deploy our Deep Learning model onto Google Cloud. It is required to use Google Function to trigger the Deep Learning predictions. ...
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2019-06-05 00:32:37
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为什么需要做归一化或者标准化 一句话解释就是为了让我们求解loss最低值的过程中更加的平稳和缓，容易收敛。 具体解释可以看这里: 特征工程中的「归一化」有什么作用？ 忆臻的回答 知乎 https://www.zhihu.com/question/20455227/answer/197897298 用 ...
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2019-06-04 12:56:50
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Batch normalization 1. 为什么我们需要对特征做feature scaling？ 一句话解释就是为了让我们求解loss最低值的过程中更加的平稳和缓，容易收敛。 具体解释可以看这里: 特征工程中的「归一化」有什么作用？ 忆臻的回答 知乎 https://www.zhihu.com/ ...
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2019-06-04 12:38:21
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public Triple getCarRunSummary(String did, Date startDate, Date endDate) { Map map = kuduRepository.getCarRunSummary(did, startDate, endDate); if (map... ...
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2019-06-03 14:40:21
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得到每个epoch的loss和predict精度后，就可以愉快地画图直观地看出训练结果和收敛性了。 ...
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2019-06-02 16:26:01
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序言： 对于小目标图像分割任务，一副图画中往往只有一两个目标，这样会加大网络训练难度，一般有三种方法解决： 1、选择合适的loss，对网络进行合理优化，关注较小的目标。 2、改变网络结构，使用attention机制。 3、类属attention机制，即先检测目标区域，裁剪后再分割训练。 场景： 现在 ...
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2019-05-31 13:19:37
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在CVPR2019中，Generalized Intersection over Union: A Metric and A Loss for Bounding Box Regression介绍了一种新的评价指标GIoU 1. 为什么要提出GIoU？ 对于1-IoU作为距离度量，有四个优点：满足非负 ...
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2019-05-25 16:52:59
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