《深度学习与目标检测 YOLOv5》
flyfish
基础
深度学习基础 - 向量
深度学习基础 - 累加符号和连乘符号
深度学习基础 - 最大似然估计
深度学习基础 - 朴素贝叶斯
深度学习基础 - 链式法则
深度学习基础 - 神经元
深度学习基础 - 知识脉络
深度学习基础 - 从泰勒级数到直线
深度学习基础 - 从余弦定理到余弦相似性
深度学习基础 - 余弦定理
深度学习基础 - 积分
深度学习基础 - 三角函数
深度学习基础 - 勾股定理
深度学习基础 - 前言
深度学习基础 - 导数
深度学习基础 - 偏导数、方向导数、梯度
深度学习基础 - 标量、向量、矩阵、张量
深度学习基础 - 概率
深度学习基础 - 指标
深度学习基础 - 数学期望、方差、标准差、协方差、协方差矩阵
深度学习基础 - 一文看不懂方差和标准差
深度学习基础 - 概率的三个公理
深度学习基础 - 叉积、点积、余弦相似性、马氏距离
深度学习基础 - 直线
深度学习基础 - 导数是什么 - 微分是什么 - 导数和微分有什么区别 - 微分解决什么问题
深度学习基础 - 线性回归（包括Python和C++分别实现线性回归 ）
TensorFlow实现线性回归（包括三个例子）
PyTorch实现线性回归(推荐的版本包括模型训练、保存、推理使用等)
PyTorch版本的线性回归源码下载地址
深度学习基础 - 泰勒级数
深度学习基础 - 前向传播和反向传播
深度学习基础 - 一文解决归一化，标准化，规范化概念的混乱
深度学习基础 - 梯度下降
深度学习基础 - 牛顿法
深度学习基础 - 手工计算深度学习模型是如何更新参数的
深度学习基础 - 从小学4年级的数学课开始解释线性回归
深度学习基础 - 从线性回归到逻辑回归解决分类问题
深度学习基础 - 可视化梯度下降
深度学习基础 - 梯度下降背后的原理
深度学习基础 - 白话关于熵、信息熵、香农熵的一些事
目标检测 YOLOv5
目标检测 YOLOv5 - YOLOv5最新版本 6.2支持ncnn推理
目标检测 YOLOv5 - Rockchip rknn模型的测试 包括精度，召回率，mAP等详细信息
目标检测 YOLOv5 - 预处理letterbox坐标映射回原图坐标
目标检测 YOLOv5 - 模型推理预处理 letterbox
目标检测 YOLOv5 - 计算指标使用的坐标
目标检测 YOLOv5 - v6.2版本模型在瑞芯微 Rockchip设备从训练到C++部署实践
目标检测 YOLOv5 - YOLOv5的后处理
目标检测 YOLOv5 - 最新版本v6.2模型在瑞芯微 Rockchip设备上运行的方案
目标检测 YOLOv5 - 基于 瑞芯微 Rockchip RKNN C API 实现
目标检测 YOLOv5 - 模型的输出
目标检测 YOLOv5 - 模型的样子
目标检测 YOLOv5 - YOLOv5:v6版本多机多卡训练出现的错误及解决方案
目标检测 YOLOv5 - 卷积层和BN层的融合即Conv2d和 BatchNorm2d融合
目标检测 YOLOv5 - Sample Assignment
目标检测 YOLOv5 - 数据增强
目标检测 YOLOv5 - 学习率
目标检测 YOLOv5 - 多机多卡训练
目标检测 YOLOv5 - 浮点取模
目标检测 YOLOv5 - 在多类别中应用NMS（非极大值抑制）
目标检测 YOLOv5 - loss for objectness and classification
目标检测 YOLOv5 - loss for bounding box regression
目标检测 YOLOv5 - 人脸数据集widerface转YOLOv5格式
目标检测 YOLOv5 - 指标计算
目标检测 YOLOv5 - anchor设置
目标检测 YOLOv5 - SPP模块
目标检测 YOLOv5 - 边框预测（bounding box prediction）
目标检测 YOLOv5 - 自定义网络结构（YOLOv5-ShuffleNetV2）
目标检测 YOLOv5 - 常见的边框（bounding box ）坐标表示方法
目标检测 YOLOv5 - 图像大小与loss权重的关系
目标检测 YOLOv5 - 根据配置改变网络的深度和宽度
目标检测 YOLOv5 - 转ncnn移动端部署
目标检测 YOLOv5 - Backbone中的Focus
目标检测 YOLOv5 - 模型训练、推理、导出命令
目标检测 YOLOv5 - 使用的数据集格式
目标检测 YOLOv5 - 中使用COCO数据集
目标检测 YOLOv5 - CrowdHuman数据集格式转YOLOv5格式
目标检测 YOLOv5 - 模型压缩
目标检测 YOLOv5 - 如何提高模型的指标，提高精确率，召回率，mAP等