论文地址：You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection创新点YOLO实现了实时处理图片，达到45FPS；Fast YOLO达到155FPS，但是检测准确率不高。优势：速度快。做预测时全局了解图像，对背景预测错误出现的概率比Fast R-CNN小。YOLO学习目标的一般特征，具有较高通用性，应用到新领域，不太可能发生故障。但是YOLO
YOLO-v11. 介绍2. 优点3. 大统一模型4. 神经网络结构5. 缺点6. 对比7. 结论 1. 介绍YOLO算法是一种新的目标检测算法。以前的目标检测算法都是基于分类思想的算法。 相反，YOLO算法是一种基于回归思想的目标检测算法。 YOLO算法非常简单，就只有一个神经网络。 它可以同时定位物体的边界框和预测类别概率。2. 优点相对于以前的目标检测算法，YOLO算法有其优越性。第一：它
前言现在深度学习算法模型的剪枝（prune)和压缩正逐渐成为一个热点。毕竟，AI应用落地最终都会落实到模型在各个平台上的部署和运行。但是现有复杂些功能的算法模型都存在一个实时性问题。 就以yolov3完整版算法模型为例子，在intel cpu上调用openv DNN API来推理它大概需要1秒左右，在海思3519av100上运行，光推理就要有140ms。 此外，复杂模型除了推理速度慢的缺点外，还有
# 理解LSTM及其在深度学习中的作用
## 简介
长短期记忆网络（LSTM）是一个特殊类型的递归神经网络（RNN），非常适合处理和预测序列数据。与传统的RNN不同，LSTM通过使用门控机制，可以有效地捕捉长时间依赖关系，因此在许多深度学习任务中被广泛应用，比如自然语言处理、时间序列预测等。
## 流程概述
下面是实现LSTM的基本步骤：
| 步骤 | 描述
网络输出的7730的特征图怎么理解?7*7=49个像素值，理解成49个单元格每个单元格可以代表原图的一个方块。单元格需要做的两件事:1.每个单元格负责
原创
2023-03-21 09:24:29
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Yolov4模型训练技巧总结Training Yolo v4 (and v3):AlexeyAB官方github介绍:训练对应的yolov4.cfg，cfg/yolov4-custom.cfg，cfg/yolov4-tiny.cfg，需下载对应的yolov4.conv.137，yolov4-tiny.conv.29 预训练模型How to improve object detection:1、修改
HPCA 2020 |AccPar 深度模型划分算法论文精读1. Introduction创新性/贡献：ACCPAR实验2. Background and motivation3. Tensor Partitioning Space3.2 在三个维度中的划分3.2.1 Type-I: 划分Batch Size（数据并行）3.2.2 Type-II 划分Di,l维（包含了模型并行）3.2.3 Ty
“You Only Look Once”或“YOLO”是一个对象检测算法的名字，这是Redmon等人在2016年的一篇研究论文中命名的。YOLO实现了自动驾驶汽车等前沿技术中使用的实时对象检测。让我们看看是什么使该算法如此受欢迎，并概述其工作原理。 对象检测示例 背景实时的重要性人们看到图像以后，可以立即识别其中的对象、它们的位置和相对位置。这使得我们能够在几乎无意识的情况下完成复杂的任
在人工智能中，离不开两门技术，那就是机器学习和深度学习，很多人对于这两个概念不是很了解，我们就在这篇文章中给大家介绍一下机器学习以及深度学习的知识，希望这篇文章能够给大家带来帮助。1.机器学习的概念首先我们给大家说一下什么是机器学习。通常来说，为了实现人工智能，我们会使用机器学习。我们有几种用于机器学习的算法。机器学习的算法有很多，比如Find-S、决策树、随机森林、人工神经网
乎用户@迪迦奥特曼YOLO 新版本那么多，到底选哪
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2022-11-27 18:41:08
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1.TOPS（Tera Operations Per Second）每秒万亿次操作 处理器运算能力单位TOPS是Tera Operations Per Second的缩写，1TOPS代表处理器每秒钟可进行一万亿次（10^12）操作。没有指定数据类型，具体评价算力需要结合数据精度。例如某块芯片算力在INT8的数据格式下1TOPS算力，另外芯片在实际跑模型时也无法达到百分之百 ，百分之五十左
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2023-10-03 16:40:00
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1 网络结构1）结构 YOLO的结构非常简单，就是单纯的卷积、池化最后加了两层全连接。单看网络结构的话，和普通的CNN对象分类网络几乎没有本质的区别，最大的差异是最后输出层用线性函数做激活函数，因为需要预测bounding box的位置（数值型），而不仅仅是对象的概率。2）输入和输出的映射关系 3）输入 输入就是原始图像，唯一的要求是缩放到448*448的大小。主要是因为YOLO的网络中
最近遇到一些卡证识别的检测问题，打算先把理论知识梳理一下，随后还会梳理一版代码注释。region+proposal来检测的框架，这一系列速度和精度不断提高，但是还是无法达到实时。存在的主要问题为：速度不够快，主要原因是proposal比较多，特征进行分类的时候,相同区域的特征计算多遍，所以BGR大神有了最新作品，Y
什么是住宅的开间、进深、层高和净高？(1)住宅的开间
住宅的开间就住宅的宽度。在1987年颁布的《住宅建筑模数协调标准》中，对住宅的开间在设计上有严格的规定。砖混结构住宅建筑的开间常采用下列参数：2.1米、2.4米、2.7米、3.0米、3.3米、3.6米、3.9米、4.2米。 (2)住宅的进深 住宅的进深就是指住宅的实际长度。在1987年实施的《住宅建筑模数协调标准》中，明确规定了砖混
机器学习的算法分类(1) 监督式学习：为算法提供训练数据，数据中包含每个示例的“正确答案”；例如，一个检测信用卡欺诈的监督学习算法接受一组记录的交易作为输入，对于每笔交易，训练数据都将包含一个表明它是否存在欺诈的标记。 (2) 无监督学习：该算法在训练数据中寻找结构，比如寻找哪些示例彼此类似，并将它们分组到各个集群中。深度学习(Deep Learning)是一种机器
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2023-09-29 16:45:19
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YOLOYOLO的简介YOLO的优势YOLO为什么这么快@YOLO 的作者：@YOLO 的历史： YOLO的简介YOLO是当前目标检测领域性能最优算法的之一，几乎所有的人工智能和计算机视觉领域的开发者都需要用它来开发各行各业的应用。YOLO的优势在于又快又准，可实现实时的目标检测。关于YOLO的介绍，可以看再2016年CVPR以及2017年的TED，这两个都是作者本人大佬亲自介绍，而且对YOLO
# 深度学习算例入门指南
深度学习是一种强大的机器学习技术，广泛应用于图像处理、自然语言处理等领域。对于刚入行的小白来说，理解深度学习的工作流程是学习的第一步。以下是实现深度学习算例的一般流程。
## 深度学习算例流程
下面是从数据准备到模型评估的工作流程：
| 步骤 | 说明 |
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一、yolo是什么？ yolo是目标检测模型。目标检测是计算机视觉中比较简单的任务，用来在一张图片中找到特定的物体，目标检测不仅要求对物体的种类进行识别，同时要求我们对物体的位置进行标记。而且YOLO相比于以往的带有建议框的神经网络，速度大有提升。类别是离散数据，位置是连续数据。二、yolo的原理 目标 我们的目的是找出一张图片上物体的位置和种类，这其中包含5个信息：物体的中心位置（x，y），物体
文章目录一、Tensorflow结构二、Session三、Variable四、placeholder五、激励函数六、添加层七、构建一个神经网络八、可视化九、加速神经网络训练十、优化器十一、可视化 Tensorboard十二、分类学习十三、过拟合十四、Dropout解决over-fitting 一、Tensorflow结构import tensorflow as tf
import numpy a
参考YOLO（You Only Look Once）算法详解 YOLO算法的原理与实现 一、介绍YOLO算法把物体检测问题处理成回归问题，用一个卷积神经网络结构就可以从输入图像直接预测bounding box和类别概率。YOLO具有如下优点：（1）YOLO的运行速度非常快；（2）YOLO是基于图像的全局信息预测的，因此在误检测的错误率下降挺多；（3）泛化能力强，准确率高。二、YOLO算法过程示意图
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2023-07-29 23:45:52
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