物体检测的应用已经深入到我们的日常生活中，包括安全、自动车辆系统等。对象检测模型输入视觉效果(图像或视频)，并在每个相应对象周围输出带有标记的版本。这说起来容易做起来难，因为目标检测模型需要考虑复杂的算法和数据集，这些算法和数据集在我们说话的时候就已经被完善和开发了。 以下是我们今天要介绍的内容，为您全面介绍目标检测: Introduction to object detection with deep learnin 继续阅读

深度学习：基于Keras的Python实践，由电子工业出版社在2018-06-01月出版发行，本书编译以及作者信息为： 魏贞原 著，这是第1次发行， 国际标准书号为：9787121341472，品牌为博文视点, 这本书采用平装开本为16开，纸张采为胶版纸，全书共有244页，字数万8字，值得推荐。此书内容摘要《深度学习：基于Keras的Python实践》本书系统讲解了深度学习的基本知识，以及使用深度学习解决实际问题，详细介绍了如何构建及优化模型，并针对不同的问题给出不同的解决方案，通过不同的例子展 继续阅读

  深度学习实例分割篇——Mask RCNN原理详解篇 写在前面 在前面的文章中，我已经为大家介绍过深度学习中的物体分类、目标检测和语义分割，感兴趣的可以进入我的主页了解详情。我尽量通俗的为大家介绍各种网络结构原理，并配合代码帮助大家深入理解，感兴趣的快来和我一起学习吧，让我们共同进步。🥂🥂🥂 今天为大家讲解Mask RCNN的原理，在阅 继续阅读

前言此前出了目标改进算法专栏，但是对于应用于什么场景，需要什么改进方法对应与自己的应用场景有效果，并且多少改进点能发什么水平的文章，为解决大家的困惑，此系列文章旨在给大家解读最新目标检测算法论文，帮助大家解答疑惑。解读的系列文章，本人已进行创新点代码复现，有需要的朋友可关注私信我。一、摘要针对YOLOv5算法在应用于光学遥感图像舰船目标检测任务时所面临的小目标误检率、漏检率较高的情况，提出一种基于YOLOv5改进的光学遥感图像舰船目标检测方法。首先对路径聚合网络结构进行改进，设计语义信息增强模块 继续阅读

点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号 ADAS巨卷干货，即可获取 点击进入→自动驾驶之心【目标检测】技术交流群 后台回复【2D检测综述】获取鱼眼检测、实时检测、通用2D检测等近5年内所有综述！ 1、简介 目标检测的任务已经被仔细研究了相当长的时间。在深度学习时代，近年来，已经提出了许多精心设计的目标检测方法，并将检测性能提高到了令人惊讶的高水平。尽管如此，仍然存在许多根本性问题没有得到根 继续阅读

推荐编程书籍：深度学习入门 基于Python的理论与实现，由人民邮电出版社2018-07-01月出版发行，本书编译以及作者信息 为：斋藤康毅 著，陆宇杰 译，此次为第1次发行， 国际标准书号为：9787115485588，品牌为人民邮电出版社, 这本书采用平装开本为大32开，纸张采为胶版纸，全书共有285页字数万字，是本Python 编程相关非常不错的书。此书内容摘要 本书是深度学习真正意义上的入门书，深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关技术。书中使用Python3 继续阅读

  用到环境 1、pycharm community edition 2022.3.2 2、Python 3.10 整篇内容都已上传至我的csdn资源中，想用的请移步。 流程   多任务级联卷积神经网络(Multi-task Cascaded Convolutional Networks, MTCNN)算法进行人脸检测 普通人脸检测 单人人脸检测 图1 单人人脸检测   分析：可以看出在单人人脸检测时，MTCNN方法很好的画出了人脸 继续阅读

MATLAB 2023版的深度学习工具箱，提供了完整的工具链，使您能够在一个集成的环境中进行深度学习的建模、训练和部署。与Python相比，MATLAB的语法简洁、易于上手，无需繁琐的配置和安装，能够更快地实现深度学习的任务。 MATLAB的深度学习工具箱提供了丰富的函数和算法，涵盖了从数据预处理到模型训练的全过程。可以轻松地导入和处理大规模数据集，利用批量导入和Datastore类函数高效地进行 继续阅读

【MATLAB第42期】基于MATLAB的贝叶斯优化决策树分类算法与网格搜索、随机搜索对比，含对机器学习模型的评估度量介绍 网格搜索、随机搜索和贝叶斯优化是寻找机器学习模型参数最佳组合、交叉验证每个参数并确定哪一个参数具有最佳性能的常用方法。 一、 评估指标 1、分类 1.1 准确性 1.2 精度 1.3 召回 1.4 F1值 1.5 F0.5值 1.6 F2值 1.7 计算评估指标的功能 2、回归 2.1 平均绝对误差 2.2 均方误差 2.3 均方根误差 二、 基于F1值执 继续阅读

编程书籍推荐：神经网络与深度学习：基于TensorFlow框架和Python技术实现，由电子工业出版社2019-04-01月出版，本书发行作者信息： 包子阳 著此次为第1次发行， 国际标准书号为：9787121362019，品牌为电子工业出版社, 这本书采用平装开本为16开，附件信息：未知，纸张采为胶版纸，全书共有196页字数28万 0000字，值得推荐的Python Book。此书内容摘要Python、TensorFlow、神经网络和深度学习因人工智能的流行而成为当下I 继续阅读

竞赛介绍 数据集描述 本次竞赛的数据集（训练和测试）是从根据机器故障预测训练的深度学习模型生成的。特征分布与原始分布接近，但不完全相同。随意使用原始数据集作为本次竞赛的一部分，既可以探索差异，也可以了解在训练中合并原始数据集是否可以提高模型性能。 文件 训练.csv - 训练数据集; 是（二进制）目标（为了与原始数据集的顺序保持一致，它不在最后一列位置&#xff0 继续阅读

在神经网络的学习中，权重的初始值特别重要。实际上，设定什么样的权重初始值，经常关系到神经网络的学习能否成功。本节将介绍权重初始值的推荐值，并通过实验确认神经网络的学习是否会快速进行。 可以将权重初始值设为0吗 后面我们会介绍抑制过拟合、提高泛化能力的技巧 —— 权值衰减。 权值衰减就是一种以减小权重参数的值为目的进行学习的方法。 如果想减小权重的值，一开始就将初始值设为较小的值才是正途。实际上在这之前的权重初始值都是像0. 继续阅读