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笔者第一次见到消融实验（Ablation experiment）这个概念是在论文《Faster R-CNN》中。
消融实验类似于“控制变量法”。
假设在某目标检测系统中，使用了A，B，C，取得了不错的效果，但是这个时候你并不知道这不错的效果是由于A，B，C中哪一个起的作用，于是你保留A，B，移除C进行实验来看一下C在整个系统中所起的作用。
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原文链接：https://blog.csdn.net/gaolijing_/article/details/105626733
摘要 最近的研究表明，良好的特征嵌入是获得良好的学习性能的关键。我们观察到具有不同交并比(IoU)分数的目标候选框类似于对比方法中使用的图像内增强。 我们利用这种类比，并结合监督对比学习，以实现更稳健
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 前言 【个人学习笔记记录，如有错误，请指正！】 一、锚框 理解锚框之前，我们需
两个关于yolo-fastest的资料 https://github.com/dog-qiuqiu/Yolo-FastestV2/ https://github.com/dog-qiuqiu/Yolo-Fastest
1. 引言 最近整理了YOLO系列相关论文阅读笔记,发现仅仅靠阅读论文还是有很多内容一知半解,吃得不是很透彻. 尽管网络上有很多博客都在讲解,但是很多实现细节细究起来还是有些困难. 俗话说的好: Talk is cheap. Show me
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