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一文了解目標檢測邊界框概率分佈
時間 2021-01-12
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一文了解目標檢測邊界框概率分佈 概率建模 衆所周知,CNN的有監督學習通常是建立在給定訓練數據集之上的,數據集的標籤(也稱爲GT),決定了人類期望模型學習的樣子。它通過損失函數、優化器等與CNN模型相連。因而機器所表現的出的一切有關識別、定位的能力,均是合理優化的結果。同樣地,如何能夠玩轉目標檢測?其實只需能夠玩轉最優化即可。 在最近兩年內,出現了一些有關目標檢測bounding box概率分佈建
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