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RSS订阅原创 从R-CNN到 Fast-RCNN Faster-RCNN 最终到Mask-RCNN的演变过程
从R-CNN到 Fast-RCNN Faster-RCNN 最终到Mask-RCNN的演变过程首先是R-CNN ：R-CNN的全称是Region-CNN，它可以说是是第一个成功将深度学习应用到目标检测上的算法。 传统的目标检测方法大多以图像识别为基础。一般可以在图片上使用穷举法选出所所有物体可能出现的区域框，对这些区域框提取特征并使用图像识别方法分类，得到所有分类成功的区域后,通过>非极大值抑制(Non-maximumsuppression)输出结果。R-CNN作为早期的目标检测方法，
2021-05-18 18:33:11
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原创 斯坦福大学机器学习公开课（1）单变量线性回归
常见的预测模型有回归于分类两类模型回归问题：回归预测建模是将输入变量（X）的映射函数（f）近似为连续输出变量（y）的任务。既用一条曲线拟合已知离散数据。分类问题：分类预测建模是将输入变量（X）到离散输出变量（y）的映射函数（f）近似的任务。输出变量通常称为标签或类别。映射函数预测给定观察的类别或类别。回归与分类：回归问题预测连续数值当我们试图预测的目标变量是连续的，比如在我们的住房...
2019-08-28 15:06:09
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空空如也
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