YOLO9000Better Faster Stronger.docx 本文档为本人对YOLOV2论文的翻译笔记,经过本人按原论文格式排版,校对,确保每处翻译不易出错,YOLOV2介绍了很多技术性改进方法,如果你想使用YOLOV3,建议你还是先阅读YOLOV2的论文,这样你能更清楚了解YOLOV3一些基本原理及技术
YOLOV4论文全文翻译.pdf 本文件为最新目标检测框架YOLOV4的论文翻译,详细介绍了YOLOV4结构组成及各种优化方法的实验对比,翻译比较完整准确表达了原文的内容,希望能够帮助到学习目标检测的朋友们,近期也会在博客中分享一些YOLOV4知识,感兴趣可以关注一下。
神经网络梯度更新优化器详解笔记.docx 这篇文章将按照时间线详细讲解各类深度学习优化器,包括常用与不常用的(动量、NAG、adam、Adagrad、adadelta、RMSprop、adaMax、Nadam、AMSGrad)本文档将对每个优化器进行更加清晰的讲解,包括数学表达式推导和现实含义,所以可以更容易理解每一个优化器,对于深度学习小
NAFSM滤波器.zip 本资源为NAFSM滤波器设计报告和源代码,NAFSM是一个很强的中值滤波器,对椒盐噪声过滤效果很好,远远优于普通中值滤波器,本实验是论文:Noise Adaptive Fuzzy Switching Median Filter for Salt-and-Pepper Noise Reduction。
yolov3使用教程从tensorflow gpu环境搭建到迁移学习.pdf 你是否为复现yolov3但是经常报错,环境搭建出错等问题苦恼,我刚开始也一样。本文档为本人在使用github上keras-yolov3-master项目(作者:qqwweee)的使用教程笔记,清楚记录了从tensorflow-gpu环境搭建到复现voc数据集的模型训练及预测,及最后实现迁移学习对神经
纯python实现mnist手写体识别.zip 本资源为纯python实现mnist手写体识别的代码,为作者本人所写,供深度学习初学者共同交流探讨,欢迎二次创作,网络为三层,可达到97%上准确率,模型可以选择多种训练方式,学习率,激活函数,损失函数等我都写了相关函数,可以选择,模型也可以自由变换,只需要改一下前面常量参数值就行。升级版本正在打包测
卷积神经网络前向及反向传播过程数学解析.pdf 本文为作者本人对卷积神经网络的前向及反向传播过程数学推导的总结笔记,对深度学习初学者来说是个对卷积神经网络深度了解很好的机会,是自己搭建卷积神经网络的理论支持,欢迎下载,共同进步
目标检测方法概述.pdf 本ppt比较系统的从对目标检测基本认识,到two-stage的R-CNN系列讲解,到one-stage的YOLO、SSD网络介绍,最后做了对比及分析,并给出参考论文。对准备学习目标检测小伙伴们可以有比较好参考价值,对目标检测有个比较全面认识。