第一篇博客，跟随老司机入门目标检测。
仅限入门知识，不包含技巧。
目标检测是对输入的图片或者视频，使用矩形区域表示出来并分类。
最后一张图是语义分割。
目前主流使用深度学习，基于GPU。
注意：多看论文，既可以在调参时了解自己操作的实际意义，还可以在对模型作出优化时，为你提供一些可以借鉴的思想。
注意：尽量不要重复造轮子！！！
找一个开源项目，尝试改进。
这个github对各个评测指标做出了很好的介绍和评估
重要！！！！
重要！！！！
重要！！！！
要积累经验找感觉
拼接（没目标的图太多，可以和目标拼图后训练）
另外：
比如下图，有正确的模板给你，让你找出瑕疵。
可以做差。
数据增强 （后续专门学习）
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转自：https://www.zhihu.com/question/50030898/answer/235137938 这三个库主要比的是API设计水平，不得不说原始的 Tensorflow API的确反人类，我承认它的完善、表达能力强，性能好，但是接口设计对人类非常不友好。 这就给了做高层抽象API封装的生存空间，Keras Tensorlayer TFL…
bias–variance tradeoff 通过机器学习，我们可以从历史数据学到一个\(f\)，使得对新的数据\(x\)，可以利用学到的\(f\)得到输出值\(f(x)\)。设我们不知道的真实的\(f\)为\(\overline{f}\)，我们从数据中学到的\(f\)为\(f^{*}\)，实际上\(f^{*}\)是\(\overline{f}\)的一个估计…
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科大讯飞:https://www.iflytek.com/ 版权声明：本文为CSDN博主「南方朗郎」的原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。原文链接：https://blog.csdn.net/sunshuai_coder/article/details/83658625 仅做笔记，未实验 市面上语音识别技术原理…
使用ML.NET建立PCB加投率模型对单一蚀刻工序进行加投率预测, 此实例为最简单预测，要想实现全流程加投率预测挑战难度还是挺大的，可以查看另一种关于大数据在PCB行业应用—加投率计算基本原理:PCB 加投率计算实现基本原理–K最近邻算法（KNN） 一.PCB加投数据结构 建立数据结构,蚀刻工序影响报废的的关键参数，铜厚、线宽…
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做重要决定时，大家可能都会考虑吸取多个专家而不只是一个人的意见。机器学习处理问题时又何尝不是如此？这就是元算法（meta-algorithm ) 背后的思路。元算法是对其他算法进行组合的一种方式 7.1 基于数据集多重抽样的分类器 我们自然可以将不同的分类器组合起来，而这种组合结果则被称为集成方法（ensemblemethod)或者元算法（meta-al…
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