文件名称:DL_Notes:DL & CV & 神经网络
文件大小:72.91MB
文件格式:ZIP
更新时间:2024-06-19 18:23:31
cnn neural-networks fcn object-detection semantic-segmentation
DL_Notes :books: 专栏目录 1.神经网络与深度学习 MIoU基于PyTorch的计算 深度可分离卷积 Kappa系数基于PyTorch的计算 过拟合问题原因 k折交叉验证 sklearn中k折交叉验证的实现 离线数据增强与在线数据增强 语义分割中的三种上采样方式:转置卷积、线性插值、Unpooling 上采样-双线性插值的理解 上采样-最邻近插值 某大佬对align_corners的理解 深度学习的11个技巧 Focal-Loss损失函数的理解 labelme标注工具的安装及使用总结 一份很全的Pytorch数据增强的总结 Batch Normalization原理与实战 @张航-SyncBN-跨卡同步BN 对DO-Conv的基于deeplabv3的测试 2.卷积神经网络原理与视觉实践 CNN学习笔记(1)-CNN基本结构简介 CNN学习笔记(2)-CNN基本流程 CNN学习笔记(3)
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DL_Notes-master
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--------Huang_Densely_Connected_Convolutional_CVPR_2017_paper.pdf(824KB)