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yolov5 face 使用踩坑记录_jacke121的专栏-CSDN博客
没写精度，有模型：
https://github.com/ankandrew/nanodet-face-detection
0.9187 / 0.8979 / 0.8168
模型 1m
版权声明：本文为CSDN博主「AI视觉网奇」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/jacke121/article/details/116718487
problem 在自己的数据（voc格式）上训练Faster RCNN（https://github.com/jwyang/faster-rcnn.pytorch）就出现了lossnan
目录 前言 一、验证集重新划分 二、数据重采样 1.Update image weights 3.Focal loss 4.更改模型 前言 本次主要是基于YOLOV5为baseline来解决样本不均衡的问题，来提
MMdetection之necks之FPN 其横向为 1X1 的卷积，向下为 上采样 Specifically, for ResNets [16] we use the feature activations output by
IOU IoU 的全称为交并比（Intersection over Union），IoU 计算方法有两种 1、 “预测的边框” 和 “真实的边框” 的交集和并集的比值。 2、 “预测的边框” 和 “真
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