原创 ubuntu python 升級 和pip匹配問題
ubuntu16.04，卸載系統自帶的python3.5引發了一宗慘案，好在最終完美解決 https://blog.csdn.net/qq_29935433/article/details/105568942?utm_medium=dis
2020-07-03 04:39:27
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原创 機器學習之sklearn樸素貝葉斯類庫使用小結
轉載自： https://blog.csdn.net/kancy110/article/details/72763276 在scikit-learn中，提供了3中樸素貝葉斯分類算法：GaussianNB(高斯樸素貝葉斯)、Multinom
2020-06-19 08:43:06
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原创 SSD 論文（1）閱讀筆記簡化
文章轉自https://www.cnblogs.com/xuanyuyt/p/7447111.htmlhttp://www.cnblogs.com/xuanyuyt/p/7222867.html一. 算法概述本文提出的SSD算法是一種直接
2020-05-31 01:06:42
原创 何愷明 Detectron安裝與Mask RCNN介紹 detectron安裝+caffe2安裝
轉載https://blog.csdn.net/Xiongchao99/article/details/79167353/ https://www.cnblogs.com/zealousness/p/8757353.html de
2020-05-31 01:06:42
原创 深度學習目標檢測部署套路
轉載：https://www.jianshu.com/p/64481a936007 深度學習視覺目標檢測 整體思路 一、先搭建視覺目標檢測算法 二、根據實際的硬件平臺和實現效果來優化算法。 深度學習 一般將深度學分爲五個部分，網絡結構
2019-06-18 12:14:19
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原创 數據挖掘領域十大經典算法之（超詳細附代碼）AdaBoost算法
https://blog.csdn.net/fuqiuai/article/details/79482487
2019-02-23 15:01:02
原创 CVPR2018-Segmentation相關論文整理
https://blog.csdn.net/qq_16761599/article/details/80727466
2019-02-01 15:01:02
原创 何愷明 Detectron安裝與Mask RCNN介紹
轉載https://blog.csdn.net/Xiongchao99/article/details/79167353/
2018-12-16 14:37:55
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原创 何愷明“終結”ImageNet預訓練時代：從0開始訓練神經網絡，效果比肩COCO冠軍
何愷明，RBG，Piotr Dollár。 三位從Mask R-CNN就開始合作的大神搭檔，剛剛再次聯手，一文“終結”了ImageNet預訓練時代。 他們所針對的是當前計算機視覺研究中的一種常規操作：管它什麼任務，拿來ImageN
2018-12-13 14:38:54
原创 NeurIPS 2018 | 基於學習的多任務框架L2MT，爲多任務問題選擇最優模型
由騰訊AI Lab 和香港科技大學的研究者合作完成的論文，提出一種新型框架 L2MT（learning to multitask），用基於學習的方法爲多任務問題選擇最優模型，本文爲NeurIPS 2018收錄文章。 論文鏈接：
2018-12-13 14:38:54
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原创 不可不知的七大統計模型
一、多元迴歸 1、概述： 在研究變量之間的相互影響關係模型時候，用到這類方法，具體地說：其可以定量地描述某一現象和某些因素之間的函數關係，將各變量的已知值帶入迴歸方程可以求出因變量的估計值，從而可以進行預測等相關研究。 2、分
2018-12-07 14:42:20
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原创 深度學習中的圖像處理
https://zhuanlan.zhihu.com/p/28601032?utm_source=wechat_session&utm_medium=social 大家整理的代碼資源庫，收集了大量深度學習項目圖像處理領域的代碼鏈接。包
2018-12-07 14:42:20
原创 VGG、ResNet、GoogleLeNet、AlexNet等常用網絡代碼及預訓練模型
常用數據集： ImageNet http://www.image-net.org/ Microsoft的COCO http://mscoco.org/ CIFAR-10和CIFAR-100 https://www.cs.toront
2018-11-25 23:55:26
原创 FaceNet pre-trained模型以及FaceNet源碼使用方法和講解
Pre-trained models Model name LFW accuracy Training dataset Architecture 20180408-102900 0.9905 CAS
2018-11-25 23:55:26
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