神经网络

工业级别的目标检测关注的不仅仅是精度，还有速度，能达到实时是最理想状态，一般来讲，目标检测实时大于12.5fps被认为是实时，针对TX2利用yolov4检测博主做了一个详细的

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智能计算系统笔记——第三章深度学习
参考：《智能计算系统》陈云霁，李玲，李威，郭崎，杜子东[著]3.3基于卷积神经网络的图像目标检测算法
经典的目标检测算法模型有R-CN

摘要 SSD (Single Shot Multibox Detector)：   是目前最好的目标检测算法之一，它具有精度高、速度快的优点。然而SSD的特征金字塔检测方法难以融合不同尺度的特征。   FSSD&#x

文章下载： YOLOX-Exceeding YOLO Series in 2021.pdf 摘要
本篇文章中，我们展示了在 YOLO 系列检测器上的改进，并获得了一个高性能的目标检测器 —— YOLO

锚框
引例
在理解目标检测的锚框之前，我们首先通过一个不太严谨的例子对锚框进行一个简单的了解： 由于目前污染比较严重，导致海洋中漂浮着许多垃圾，这些垃圾既污染环境，又不利

(推荐一个我自己做的普法公众号，大可说法律)，法律问题关注后可免费咨询)
本次解读IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 的论文

本专栏用于记录关于深度学习的笔记，不光方便自己复习与查阅，同时也希望能给您解决一些关于深度学习的相关问题，并提供一些微不足道的人工神经网络模型设计思路。专栏地址：「深度学习一遍过」必修篇 

知识蒸馏在目标检测中的应用 Knowledge Distillation
日常训练中，我们往往使用复杂的模型，大量的计算资源，以便于能够从非常大，高度冗余的数据中提取信息。假如我们已经训

LabelImg下载
https://github.com/tzutalin/labelImg 解压后得到 环境配置
安装anaconda（安装教程很多不赘述），安装完成后执行下面命令安装依赖
pip