图像分类和目标检测中的正负样本划分以及架构理解
理解有监督学习的深度学习的关键在于将 推理 和 训练 阶段进行分开，分别理解各种深度神经网络架构的推理和训练阶段的操作就可以理解某个模型。 推理阶段是将模型看成一个类似于黑箱的非线性函数，比如通过各种卷积模块的组合
训练yolo v5 自定义数据集
参考：https://github.com/ultralytics/yolov5 数据集格式： voc 1. 标注所需图像。 2. 数据组织成 VOC的格式。 3. 分割数据集： # codi
