版权声明：本文为CSDN博主「LiBiGor」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/qq_39237205/article/details/121879928
相关推荐
利用PaddleDetection部署自己的轻量级移动检测嵌入式平台（多种高性能网络模型）--Pytorch实现
目录 文章核心： 1.效果图及视频展示 2.背景 3.安装PaddlePaddle 4.预训练模型的下载 比如yolov3在coco和voc数据集上的预训练模型和权重列表如下： 5.模型导出࿰
制作你自己的yolov5数据集并进行训练
项目地址：make-your-yolov5_dataset 一、数据集标注软件 labelImglabelMe精灵标注助手 更多的标注工具你可以去看：深度学习图像标注工具汇总 、 十个最常用深度学习图像/视频数
代码实践——Faster R-CNN
环境，编译： win10 anaconda3 pytorch1.2 cuda10.0 $ git clone https://github.com/supernotman/Faster-RCNN-with-tor
Few-shot Object Detecion via Feature Reweighting论文解读
Few-shot Object Detecion via Feature Reweighting 最近入坑小样本检测，所以会更新一些论文解读，调研一下 本文使用元学习的方法进行训练，基础框架为单阶段目标
暂无评论