目标检测之牛仔行头检测(下)—— 以YOLOV5为baseline解决样本不均衡问题。
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
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Kaggle-海底海星目标检测Baseline Frankie : 目前本科在读,师从深度之眼比赛班导师-Taylor老师,刚接触图像算法竞赛半年,已经获得 IFLYTEK 1024 Challeng
一、Kaggle竞赛 在上一篇中说明了Kaggle的开放式比赛的参加和提交结果,然后最近参加并了解了非开放式代码竞赛的过程,从中也收获不少。 机器学习笔记 - 参加Kaggle手写体数字识别(MNIST)竞赛并提交