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介绍深度学习是机器学习和人工智能的一个子集，它模仿人类获取某些类型知识的方式。它本质上是一个具有三层或更多层的神经网络。深度学习有助于解决许多人工智能应用程序，这些应用程序有助于提高自动化程度，在无需

为实时目标检测应用程序选择正确的推理框架变得非常具有挑战性,尤其是当模型应该在低功耗设备上运行时。在本文中,你将了解如何根据你的需要选择最佳的推理检测器,并发现它可以给你带来巨大的性能提升。通常,当我们将模型部署到CPU或移动设备上时,往往只关注于轻量级的模型体系结构,而忽略了对快速推理机的研究

前言:本文介绍了Siamese (连体)网络的主要特点、训练和测试Siamese网络的步骤、Siamese网络的应用场合、Siamese网络的优缺点、为什么Siamese被称为One-shot分类,以及Siamese的损失函数

前言:目标检测的预测框经过了滑动窗口、selective search、RPN、anchor based等一系列生成方法的发展,到18年开始,开始流行anchor free系列,CornerNet算不上第一篇anchor free的论文

介绍VGG-Network 是 K． Simonyan 和 A． Zisserman 在论文“Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition”[1] 中提出的卷积神经网络模型

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计算机视觉是数据科学世界中最热门的研究领域之一，而且它已经成为我们个人生活的一部分。我们都在不知不觉的使用各种功能，这些功能在后端运行计算机视觉技术。

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