神经网络

学习前言
视觉Transformer最近非常的火热，从VIT开始，我先学学看。
什么是Vision Transformer（VIT）
Vision Transformer是Tran

1 VOC标签格式转yolo格式并划分训练集和测试集 我们经常从网上获取一些目标检测的数据集资源标签的格式都是VOC(xml格式)的，而yolov5训练所需要的文件格式是yolo(txt格式)的，这里就需要对xml格

学习前言
还有Pytorch版本的YoloX。
源码下载
https://github.com/bubbliiiing/yolox-pytorch 喜欢的可以点个star噢。
YoloX改进的部分（不完全）

1 引言 神经网络结构简单，训练样本量不足，则会导致训练出来的模型分类精度不高；神经网络结构复杂，训练样本量过大，则又会导致模型过拟合，所以如何训练神经网络提高

图像分割（Image Segmentation）是计算机视觉研究中的一个经典难题，也是图像理解领域关注的一个热点，在场景理解、医学图像分析、机器人感知、视频监控、增强现实、图像压缩等领域有

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yolov5自定义数据集训练
源码：官方源码 教程所用环境：代码版本：V3.0 Pytorch：1.6.0 Cuda：10.1 python：3.6
准备数

YOLOv3学习之锚框和候选区域
单阶段目标检测模型YOLOv3
R-CNN系列算法需要先产生候选区域，再对候选区域做分类和位置坐标的预测，这类算法被称为两阶段目标检测算法。近几年，很多研究人员相继

看目标检测网络方面的论文时，出现了一组对比词汇： bottom-up和top-down，查了一些资料，结合个人理解，得到的看法是： top-down: 顾名思义

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