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摘要: | 原始题目 | U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation | | | | | 中文名称 | U-Net:用于生物医学图像分割的卷积网络 | | 发表时间 | 2015年5月18日 | | 平台 | Miccai 阅读全文
posted @ 2023-03-06 09:49 cold_moon 阅读(485) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 理论部分略过。 SVM 是a56爆大奖在线娱乐有监督的机器学习分类算法。由于一般都是调 sklearn 的包,a56爆大奖在线娱乐 SVM 的核心在于如何设计好的特征,也就是特征工程。 特征工程的设计主要靠实验,以及总结的规律和想法。 建议做法:将 特征存为 一个 .csv 文件。csv 每一列如果是多个值,可以以 1D list 阅读全文
posted @ 2023-03-05 21:30 cold_moon 阅读(177) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: | 原始题目 | Enhancing Underwater Imagery using Generative Adversarial Networks | | | | | 中文名称 | 使用 GAN 增强水下图像 | | 发表时间 | 2018年1月11日 | | 平台 | ICRA 2018 | 阅读全文
posted @ 2023-03-04 23:21 cold_moon 阅读(307) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1. 在 github 网页端创建一个 仓库 略 2. 将本地公钥加到 github 的 SSH keys 中: git config --global user.name "git 的自己的用户名" git config --global user.email "xxx@xx.com" ssh-k 阅读全文
posted @ 2023-03-02 23:48 cold_moon 阅读(109) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: | 题目名字 | 两数之和 | | | | | 链接 | https://leetcode-cn.com/problems/two-sum/| | 难度 | 简单 | | 类型 | 数组 | | 方法 | 暴力枚举、哈希表 | 注:题目中数组中同一个元素不能使用两遍。意思是:结果不能用两遍同一个数, 阅读全文
posted @ 2023-02-25 15:31 cold_moon 阅读(31) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: | 原始题目 | SSD: Single Shot MultiBox Detector | | | | | 中文名称 | SSD: 一阶段 多框 检测器 | | 发表时间 | 2015年12月8日 | | 平台 | ECCV 2016 | | 来源 | 北卡罗来纳大学教堂山分校 | | 文章链接 | 阅读全文
posted @ 2023-02-25 12:17 cold_moon 阅读(137) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: | 原始题目 | SSH: Single Stage Headless Face Detector | | | | | 中文名称 | SSH: 单阶段 无头的 人脸检测器 | | 发表时间 | 2017年8月14日 | | 平台 | ICCV 2017 | | 来源 | University of 阅读全文
posted @ 2023-02-24 11:00 cold_moon 阅读(74) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: | 原始题目 | Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Networks | | | | | 中文名称 | 基于 多任务级联卷积网络 的 联合 人脸检测与对齐 | | 发表时间 | 201 阅读全文
posted @ 2023-02-23 16:35 cold_moon 阅读(48) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: | 原始题目 | A Survey of Model Compression and Acceleration for Deep Neural Networks | | | | | 中文名称 | 深度神经网络的模型压缩和加速综述 | | 发表时间 | 2017年10月23日v1, 2020年6月14 阅读全文
posted @ 2023-02-22 16:30 cold_moon 阅读(381) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1. 平均绝对误差:MAE(Mean Absolute Error) 2. 均方误差:MSE(Mean Squared Error) 3. 均方根误差:RMSE(Root Mean Squard Error) 4. 决定系数:R2(R-Square) 5. 校正决定系数(Adjusted R-Squ 阅读全文
posted @ 2023-02-21 18:24 cold_moon 阅读(57) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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