- 损失函数关于损失函数的所有信息
-
-
使用Numpy从头构建卷积神经网络
使用该网络对手写数字进行分类。所获得的结果不是最先进的水平，但仍然令人满意。现在想更进一步，我们的目标是开发一个仅使用Numpy的卷积神经
-
-
全球讯息：YOLOv8来啦 | 详细解读YOLOv8的改进模块！YOLOv5官方出品YOLOv8，必卷！
点击下方名片关注【集智书童】，后台回复【YOLOv8】获取YOLOv8源码以及书童亲自绘制的YOLOv8结构图原图。回顾一下YOLOv5，不然没机会了这里粗略回
-
-
【环球报资讯】边缘检测算法综合指南
介绍图像处理是一个广泛使用的概念，用于利用图像中的信息。图像处理算法需要很长时间来处理数据，因为图像很大，并且其中可用的信息量很大。
-
-
讯息：Out-of-Distribution Detection with Deep Nearest Neighbors
0 论文信息标题：Out-of-DistributionDetectionwithDeepNearestNeighbors作者：Yiyo
-
-
今头条！YOLOv7-Pose尝鲜，基于YOLOv7的关键点模型测评
【前言】目前人体姿态估计总体分为Top-down和Bottom-up两种，与目标检测不同，无论是基于热力图或是基于检测器处理的关键点检测算法，都较为
-
-
【世界聚看点】Python 这个神器能自动计算函数斜率和梯度, 还能实现逻辑回归模型!
AutoGrad是一个老少皆宜的Python梯度计算模块。对于初高中生而言，它可以用来轻易计算一条曲线在任意一个点上的斜率。对于大学生、机器学
-
-
每日头条!CVPR2022：计算机视觉中长尾数据平衡对比学习
【前言】现实中的数据通常存在长尾分布，其中一些类别占据数据集的大部分，而大多数稀有样本包含的数量有限，使用交叉熵的分类模型难以很好的
-
-
每日讯息!改进Yolov5 | 用 GSConv+Slim Neck 一步步把 Yolov5 提升到极致！！！
目标检测是计算机视觉中一项艰巨的下游任务。对于车载边缘计算平台，大模型很难达到实时检测的要求。而且，由大量深度可分离卷积层构建的轻量
-
PolyLoss | 统一CE Loss与Focal Loss，PolyLoss用1行代码+1个超参完成超车！！！
Cross-entropyloss和Focalloss是在训练深度神经网络进行分类问题时最常见的选择。然而，一般来说，一个好的损失函数可以采取更
-
CVPR 2022 Oral｜何恺明一作：简单实用的自监督学习方案MAE，ImageNet-1K 87.8%！
↑点击蓝字关注极市平台作者丨科技猛兽编辑丨极市平台极市导读本文对何恺明的新作MAE进行了深度的解析，他提出一种用于计算机视
-
一位算法工程师从30+场秋招面试中总结出的超强面经——目标检测篇（含答案）
↑点击蓝字关注极市平台作者丨灯会来源丨极市平台编辑丨极市平台极市导读作者灯会为21届中部985研究生，凭借自己整理的面经，
-
YOLOv5-Face | 原理超精细讲解、训练步骤还原、C++边缘部署（就要这么学！！！）
近年来，CNN在人脸检测方面已经得到广泛的应用。但是许多人脸检测器都是需要使用特别设计的人脸检测器来进行人脸的检测，而YOLOv5的作者则是把