1、卷积神经网络的改进方法
(67条消息) CNN卷积神经网络新想法_陈俊岭的程序员之路（公众号求关注，方便交流）-CSDN博客
2、卷积神经网络的卷积核怎么确定
(67条消息) 卷积神经网络的卷积核大小、个数，卷积层数如何确定呢？_datayx的文章-CSDN博客
3、胶囊网络比卷积网络好在哪
4、小样本学习方法
5、迁移学习方法有哪些
6、目标检测算法在某个特定领域的通用性怎么样
7、怎么设计自己的目标检测模型使其在特定场景下的效果比通用算法要好
8、理解透彻某个流行目标检测算法再在它的基础上改进
版权声明：本文为CSDN博主「深度学习研究员」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_45266691/article/details/120309106
YOLO-V3-SPP 继前两篇简单的YOLO博文 YOLO-V1 论文理解《You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection》YOLO-V2论文理解《YOLO9000: Bet
最近在折腾yolov5，训练了一个识别纸牌的模型，最后使用onnxruntime进行部署，感兴趣的可以上github上clone下来玩玩，模型的权重文件上传到了百度网盘，链接
使用yolov5实现垃圾目标检测（有图形化界面，webapp)。 计算机视觉爱好者，有自己的算力（8块2080Ti），熟练运用pytorch深度学习框架&#x
这个网络架构在win10上和ubuntu上都搭起来了，里面有的截图是用的ubuntu系统的截图，不影响 我的环境 Python版本 3.7 CUDA版本 11.1 PyTorch版本 1.7.0cu110࿰
暂无评论