神经网络

Towards Open World Object Detection 开放世界的目标检测 论文地址：https://arxiv.org/abs/2103.02603 代码地址：GitHub - JosephKJ

YOLO是You-Only-Look-Once的缩写，它无疑是根据COCO数据集训练的最好的对象检测器之一。YOLOv4是最新的迭代版本，它在准确性和性能之间进行了权衡，使其成为最先进的对象检测器之一。

基于深度学习的目标检测算法面试必备（RCNN~YOLOv5） 目标检测算法主要包括：【两阶段】目标检测算法、【多阶段】目标检测算法、【单阶段】目标检测算法 什么是两阶段目标检测算法，与单

目录 一、概述 二、测试过程 1.参数准备 2.定义模型 3.获取必要数据 4.输入模型 5.锚框筛选 ①利用物体置信度筛选 ②获取种类 ③按照物体置信度排序 ④非极大抑制 6.画出外接框 三、代码汇总 一、概述 训练

下载项目：https://github.com/ultralytics/yolov5 1.硬件配置： CPU：Intel Xeon Gold 6146 3.2GHz GPU：GTX3090

计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G现在的自监督学习通过在ImageNet数据集上实现图像分类来进行无监督的预训练，通过最大化不同图像之间的距离（相似度），最小化同一张

前言 Jetson nano运行yolov3-tiny模型，在没有使用tensorRT优化加速的情况下，达不到实时检测识别的效果，比较卡顿。英伟达官方给出，使用了tensorRT优化加速

1 人工智能发展 1.1 发展历程 人工智能提出（1950s）：人工智能AI、图灵测试机器学习（1970s）：机器学习、数据建模人工神经网络（

浙江大学的一篇工作。可以直接看原作者的中文介绍： https://zhuanlan.zhihu.com/p/157530787 官方源码： https://github.com/cfzd/Ultra-Fast-Lan

YOLO v5 实现目标检测（参考数据集&自制数据集） Author： Labyrinthine Leo   Init_time： 2020.10.26 GitHub： ht