首页 » 机器视觉 » 正文 机器视觉 《南溪的目标检测学习笔记》——预训练微调的学习笔记 2024-04-30 343 0 分享 文章目录[隐藏] 1 ImageNet分类网络微调 2 COCO预训练微调 1 ImageNet分类网络微调 可以直接修改模型的成员layer,例如: model.fc = nn.Linear(fc_features, n) 2 COCO预训练微调 需要对head部分进行修改; 版权声明:本文为CSDN博主「songyuc」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/songyuc/article/details/122481649 标签:人工智能 · 深度学习 · 目标检测 收藏0 点赞 0 分享
机器视觉 2025-12-26 红外弱小目标检测之“Asymmetric Contextual Modulation for Infrared Small Target Detection“阅读笔记 Asymmetric Contextual Modulation for Infrared Small Target Detection 本文开源代码及单帧红外小目标检测数据集: code:https://gith
机器视觉 2025-12-17 AP AR mAP ROC AUC(目标检测) 禁止转载!在做目标检测任务的时候,通常会制定规则来评估性能,就如下图所示,后面会慢慢道来其中的原理。 混淆矩阵中 TP、TN、FP、FN 在目标检测中,通常以IoU阈值作为
机器视觉 2025-12-14 【目标检测】基于YOLOv3的海上船舶目标检测分类(Tensorflow/keras) 前言 本篇博客为博主毕设的一部分,此部分主要解决海上船舶目标实时分类检测。在Tensorflow的环境下,采用YOLOv3(keras)算法,最终mAP可达到95.66%&
机器视觉 2025-12-07 基于深度学习的目标检测综述(单阶段、多阶段、FPN变体、旋转目标检测等) 随着深度学习的发展,基于深度学习的目标检测方法因其优异的性能已经得到广泛的使用。目前经典的目标检测方法主要包括单阶段(YOLO、SSD、RetinaNet,还有基于关键点的检测方法等)和多阶段方法(Fast RCNN
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