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CVPR2020| 最新CVPR2020论文抢先看，附全部下载链接！

CVPR 2020致力于计算机视觉和模式识别包括颜色检测、跟踪、运动、物体识别、音响和目标检测。CV人工智能

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2019年总结回顾 ~ 开心！评上CSDN博客专家-100篇博文回顾人工智能的前行之路！

2019年充实而圆满的过去，CSDN这一年也写了很多笔记和内容，一直想进行总结，这次进行一个大致总结Python

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YOLOV3 config理解

本人小白，不足之处望大佬指出[net]# Testing# batch=1# subdivisionPython

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YOLOV3 测试图像添加置信度与训练bmp图像格式

不足之处希望大佬指正：项目根据官网1、测试图像添加置信度：打开src/image.c文件drawC/C++

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labelmejson标签转换

lableme安装目录下你安装的盘C:\\Anaconda\\Lib\\site-packages\\laPython

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YOLO v3采用focal_loss 效果看法

YOLO v3采用focal_loss 效果拙见，不对的地方欢迎指正论文里，yolov3里一个gt人工智能

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DL学习日记——持续跟新

SSD系列优秀项目推荐：RFBNet:code:https://github.com/ruinmes人工智能

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labelme转化coco数据格式——多个json合成一个（分割）

# -*- coding:utf-8 -*-# !/usr/bin/env pythonimportPython

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【续上】Pytorch版本yolov3源码阅读（1）

ultralytics/YOLOV3源码解读1、model.py源码解读：不足之处希望大佬指出imp人工智能

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scrapy splash模拟点击

目录背景使用splash文档安装背景遇到的问题：在做爬虫时遇到用js跳转链接的并且跳转的链接是加了密网络

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Pytorch版本yolov3源码阅读（2）

detect.pyimport argparseimport timefrom sys import人工智能

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Pytorch版本yolov3源码阅读[3]

train.pyimport argparseimport timeimport torch.dis人工智能

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Pytorch版本yolov3源码阅读[4]

datasets.pyimport globimport mathimport osimport r人工智能

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[论文]CVPR2019论文GIoU解读

本文是对 CVPR2019 论文《Generalized Intersection over Uni网络

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MIXUP理解

论文：Bag of Freebies for Training Object Detection N人工智能

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pytorch转化caffe

大佬的：https://github.com/inisis/brocolli人工智能

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论文 - Learning both Weights and Connections for Efficient Neural Networks

Han Song的Deep Compression是模型压缩方面很重要的论文。在Deep Compr网络

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CNN 模型所需的计算力（flops）和参数（parameters）数量

作者：chen liu链接：https://www.zhihu.com/question/65305人工智能

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Warmup Learning

Warmup学习率并不是一个新颖的东西，在很多task上面都被证明是有效的，标准Baseline使网络

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Batch Size大小对训练过程的影响

现在绝大多数的框架在进行mini-batch的反向传播的时候，默认都是将batch中每个instan

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