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查询Tags标签： 先验，共有 10条记录-
YOLOv2原理与实现
前言 YOLOv2的论文全名为YOLO9000: Better, Faster, Stronger，它斩获了CVPR 2017 Best Paper Honorable Mention。在这篇文章中，作者首先在YOLOv1的基础上提出了改进的YOLOv2，然后提出了一种检测与分类联合训练方法，使用这种联合训练方法在COCO检测数据集和ImageNet分…
2022/4/17 6:14:33 人评论 次浏览 -
拓端tecdat|PYTHON贝叶斯推断计算：用BETA先验分布推断概率和可视化案例
原文链接：http://tecdat.cn/?p=24084 原文出处：拓端数据部落公众号在这篇文章中，我将扩展从数据推断概率的示例，考虑 0 和 1之间的所有（连续）值，而不是考虑一组离散的候选概率。这意味着我们的先验（和后验）现在是一个 probability density function (pdf) 而不…
2021/10/25 20:41:24 人评论 次浏览 -
拓端tecdat|PYTHON贝叶斯推断计算：用BETA先验分布推断概率和可视化案例
原文链接：http://tecdat.cn/?p=24084 原文出处：拓端数据部落公众号在这篇文章中，我将扩展从数据推断概率的示例，考虑 0 和 1之间的所有（连续）值，而不是考虑一组离散的候选概率。这意味着我们的先验（和后验）现在是一个 probability density function (pdf) 而不…
2021/10/25 20:41:24 人评论 次浏览 -
文献阅读_image caption_Knowledge-Based Systems2021_Reasoning like Humans: On Dynamic Attention Prior in
Reasoning like Humans: On Dynamic Attention Prior in Image Captioning一言以蔽之：引入前一时序的注意力（ADP），引入 整个句子作为输入（LLC），以基本相同的参数和算量，实现CIDER-D提升2.32%Abstract & Conclusion 1. most conventional deep attention model…
2021/9/29 23:14:03 人评论 次浏览 -
文献阅读_image caption_Knowledge-Based Systems2021_Reasoning like Humans: On Dynamic Attention Prior in
Reasoning like Humans: On Dynamic Attention Prior in Image Captioning一言以蔽之：引入前一时序的注意力（ADP），引入 整个句子作为输入（LLC），以基本相同的参数和算量，实现CIDER-D提升2.32%Abstract & Conclusion 1. most conventional deep attention model…
2021/9/29 23:14:03 人评论 次浏览 -
目标检测算法——YOLOV2——better&faster
由于YOLO V2的贡献除了正常的模型精度召回和推理性能方面，还给出了一种高效低成本扩充检测类别的方式YOLO900，为保证简练和逻辑的清晰，分两篇介绍。1、主要贡献相对v1版本，在继续保持处理速度的基础上，从预测更准确（Better），速度更快（Faster），识别对象更多（St…
2021/7/1 20:21:57 人评论 次浏览 -
AI大视觉（四) | Yolo v3 如何提高对小目标的检测效率
本文来自公众号“AI大道理” 转自 | 青云 原文 | https://blog.csdn.net/m0_45962052/article/details/105199178 YOLO v3 是目前工业界用的非常多的目标检测的算法。 YOLO v3 没有太多的创新，主要是借鉴一些好的方案融合到 YOLO v2 里面。 不过效果还是不错的，在保…
2021/6/9 10:56:41 人评论 次浏览 -
Deblurring Text Images via L0-Regularized Intensity and Gradient Prior(通过L0正则先验进行文本去模糊)
Deblurring Text Images via L0-Regularized Intensity and Gradient Prior观察下图，b e分别为清晰图像a和模糊图像d的像素强度直方图，c f分别为清晰图像a和模糊图像d的水平梯度直方图,基于他们之间差异，提出L0正则先验去噪。注：L0正则化的值是目标中非零项的个数。 L…
2021/6/5 10:53:36 人评论 次浏览 -
目标检测算法1：FasterRCNN tensorflow-keras源码解读
FasterRCNN tensorflow-keras源码解读文章目录 FasterRCNN tensorflow-keras源码解读前言源码下载一、Faster-RCNN整体流程二、代码详解1.主干提取网络2.RPN网络结构3.ROI-Pooling层解读4.分类回归网络5.获得网络模型5.真实值的编码6.模型训练过程7.预测过程 三、总结四、…
2021/4/25 1:25:24 人评论 次浏览 -
Synthesizing the preferred inputs for neurons in neural networks via deep generator networks
该算法（1）生成质量上最先进的合成图像，看起来几乎是真实的；（2）以可解释的方式揭示每个神经元学习的特征；（3）对新的数据集有很好的概括性，对不同的网络结构也有一定的概括性，而不需要重新学习先验；（4）可以被视为一种高质量的生成方法（在这种情况下，通过生成…
2021/4/23 18:27:13 人评论 次浏览
