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機(jī)器學(xué)習(xí)代碼記錄-分類（機(jī)器學(xué)習(xí)）
分類問題的k折校驗(yàn)，一般使用KFold凯力，而分類問題一般使用StratifiedKFold茵瘾。 參數(shù)：X - 訓(xùn)練數(shù)據(jù)（可以是pd.DataFram...
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機(jī)器學(xué)習(xí)代碼記錄-回歸（機(jī)器學(xué)習(xí)）
先列出回歸函數(shù)代碼，可以使用的回歸算法包括： xgboost lightgbm catboost sklearn 回歸問題的k折校驗(yàn)咐鹤，一般使用K...
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深度學(xué)習(xí)知識點(diǎn)匯總-目標(biāo)檢測（7）8.7 YOLO v3 主要創(chuàng)新點(diǎn)： 使用新的backbone網(wǎng)絡(luò)：Darknet-53 在backbone和head中都使用了FPN 用邏輯回...
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深度學(xué)習(xí)知識點(diǎn)匯總-目標(biāo)檢測（9）8.9 RFBNet 主要創(chuàng)新點(diǎn)： 提出RFB模塊拗秘。一句話就是在Inception的基礎(chǔ)上加入了dilated卷積，結(jié)果是在不怎么增加運(yùn)算量的情...
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深度學(xué)習(xí)知識點(diǎn)匯總-目標(biāo)檢測（8）8.8 RetinaNet 本文參考了這篇文章祈惶。 研究了one-stage和two-stage方法的優(yōu)缺點(diǎn)雕旨。 尤其是指出了one-stage中由...
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深度學(xué)習(xí)知識點(diǎn)匯總-目標(biāo)檢測（6）8.6 YOLO 9000 YOLO 9000可以檢測9000個類別？這么牛逼捧请。 構(gòu)造WordTree凡涩。 YOLO 9000的訓(xùn)練 YOLO90...
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深度學(xué)習(xí)知識點(diǎn)匯總-目標(biāo)檢測（5）8.5 YOLO V2 YOLO V2相比V1的改進(jìn)部分有： 大尺度預(yù)訓(xùn)練分類 新網(wǎng)絡(luò)：Darknet-19 加入anchor 下面分別介紹YO...
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深度學(xué)習(xí)知識點(diǎn)匯總-目標(biāo)檢測（4）8.4 YOLO v1 YOLO v1的創(chuàng)新點(diǎn)： 整張圖作為一個輸入，然后端到端的得到輸出疹蛉； 速度快活箕，是One-stage的第一個作品。 以R-...
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深度學(xué)習(xí)知識點(diǎn)匯總-目標(biāo)檢測（3）8.3 DSSD DSSD的核心思想： backbone使用ResNet替換了VGG可款，增強(qiáng)了特征提取能力育韩。 添加了轉(zhuǎn)置卷積層，增加上下文信息闺鲸。 ...
