nawxs55591

YOLO 的核心思想就是利用整张图作为网络的输入,直接在输出层回归 bounding box(边界框) 的位置及其所属的类别。 faster-RCNN 中也直接用整张图作为输入,但是 faster-RCNN 整体还是采用了RCNN 那种 proposal+classifier 的思想,只不过是将提取

1、对QQ整体架构模块分析2、QQ的核心模块分析3、QQ的系统功能模型

k-means算法。它不仅是最简单的聚类算法，也是最普及且最常用的。k-means算法是一种基于形心的划分数据的方法。我们给定一个数据集DD，以及要划分的簇数kk，就能通过该算法将数据集划分为kk个簇。一般来说，每个数据项只能属于其中一个簇。具体方法可以这样描述：假设数据集在一个mm维的欧式空间中，

yolo v3的网络结构，用于目标检测，语义分割，内容较多，此处仅仅只是其网络结构。