机器视觉

本文简单介绍基于图像的目标检测与定位相关概念，R-CNN和YOLO等算法基本思想。本文为学习笔记，参考了许多优秀博文，如有错误还望指正。1. 目标检测与定位概念 目标检测与定位的任务是判断图片中目标类

低秩近似分解卷积以及超强激活函数 论文地址：https://arxiv.org/abs/2011.12289 论文提出应对极低计算量场景的轻量级网络MicroNet，包含两个核心思路Micro-Factorized

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VOC格式标签转换为yolo格式的标签 xml -> txt # _*_ coding:utf-8 _*_ import xml.etree.ElementTree as ET import pickle import os from os

近期使用同样的数据同样的yolov3 tiny网络配置文件实验对比了GitHub - pjreddie/darknet: Convolutional Neural Networks和https://github.com/AlexeyAB/dar

一、监督学习分类 根据数据集的标注情况，分为：监督学习、弱监督学习、弱半监督学习和半监督学习。 监督学习：数据集为带实例级标注的标签，包含坐标和类别信息 弱监督学习：数据

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