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4.17 YOLOv5迁移学习
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原书信息:清华大学出版社-图书详情-《TensorFlow+Android经典模型从理论到实战(微课视频版)》 http://www.tup.tsinghua.edu.cn/booksCenter/book_09703501.html 第4章 YOLOv5与驾驶场景检测 当你读完第4章时,你应该能够: l 熟悉和理解自动驾驶场景检测问题。 l 理解掌握常见的目标检测技术与方法。 l 理解掌握YOLOv1的设计初衷与模型原理。 l 理解掌握YOLOv2的改进逻辑与设计原理。 l 理解掌握YOLOv3的改进逻辑与设计原理。 l 理解掌握YOLOv4的改进逻辑与设计原理。 l 理解掌握YOLOv5的改进逻辑与设计原理。 l 采集驾驶员工作状态数据。 l 基于LabelImg为数据集定义标签。 l 实现YOLOv5迁移学习,建模、训练与评估。 l Android部署YOLOv5-Lite实现驾驶场景检测。
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3.27 基于VGG16的迁移学习
4.11 初识YOLO算法
4.10 卷积方法实现滑动窗口
3.26 迁移学习与特征提取
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9.8 AlphaFold2项目实战演示
4.13 YOLOv5解析
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4.7 Anchor Boxes
1.11 决定系数
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4.4 卷积方法实现滑动窗口
3.18 Softmax回归
4.12 YOLOv4解析
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4.11 YOLOv3解析
4.8 定义网格标签
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2.12 定义池化层
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2.13 经典结构LeNet-5
3.12 反向传播
4.9 YOLOv1解析
6.7 数据集分析
3.8 激励函数
学ML和DL其实无非就是两种学习方法:自上而下、自下而上,入门真不难!-神经网络/深度学习/机器学习
4.16 用LabelImg定义图像标签