卷积神经网络

看了下CAM（class activation mapping）相关文章，想着自己搞一下YOLOV5  最后输出的三层head的feature map可视化，好像有点效果。 输出的三张热力

Pytorch: 目标检测-特征金字塔-FPN Copyright: Jingmin Wei, Pattern Recognition and Intelligent System, School of Artificial and Inte

本文可以随意转载，但是请保留内容完整，并保留原文链接 像元值应该如何进行归一化？ 不能想当然地认为像元值的取值范围就是0到255，虽然普通数码相机拍摄出来的图像各个通道的取值范围确实是

一.简介 YOLOV4出现之后不久，YOLOv5横空出世。YOLOv5在YOLOv4算法的基础上做了进一步的改进，检测性能得到进一步的提升。虽然YOLOv5算法并没有与YOLOv4算法进行性能比较与分析&#xff0

1、图像金字塔 将图片进行不同尺度的缩放，得到图像金字塔，然后对每层图片提取不同尺度的特征，得到特征图。一幅图像的金字塔是一系列以金字塔形状排列的分辨率逐步降低，且来源于同一张原始图的图

目标检测—全卷积实现 首先照例分享学习资源：带你逐行手写单目标检测算法，从数据到模型搭建、训练、预测_哔哩哔哩_bilibili 一.相关知识点的学习 二分类交叉熵： ​   其实现的公式&#xf

前面介绍的三个神经网络都是“串联”的，仅仅是卷积层的不断堆叠，结构比较简单。接下来两篇博客要介绍的GoogLeNet和ResNet中开始出现“并联”结构，这也是正式进入目标检测算法前最后要介绍的两个神经

--NeoZng[neozng1hnu.edu.cn] 如果觉得笔者写得还不错，关注一下点个赞吧！ 稍作总结后，笔者在这里再介绍一些目标检测领域的trick和改进方法(其实现在已经不新了)&#xff

注意：这里展示的是本篇博文写时的版本最新的实现，但是后续会代码可能会迭代更新，建议对照官方文档进行学习。 先来看源码： # 这个类是是许多池化类的基类，这里有必要了解一下

因为工作原因，项目中经常遇到目标检测的任务，因此对目标检测算法会经常使用和关注，比如Yolov3、Yolov4算法、Yolov5算法、Yolox算法。 当然，实际项目中很多的第一步&#x