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图解YOLOV3目标检测算法-源码分析（一架构）

图解YOLOV3目标检测算法-源码分析（一架构）

图解YOLOV3目标检测算法-源码分析（一架构）前言目标检测算法Tow Stage先进行区域生成Region Proposal (RP)，再通过卷积神经网络进行样本分类。任务流程：特征提取 --> 生成RP --> 分类/定位回归。常见tow stage目标检测算法有：R-CNN、SPP-Net、Fast R-CNN、Faster R-CNN、R-FCN、MR-CNN、HyperNet、CRAFT、FPN、Mask R-CNN、、CoupleNet和MegDet等。One Stage不用RP，直接在网络中提取特征来预测物体分类和位置。任务流程：特征提取–> 分类/定位回归。常见的one stage目标检测算法有：OverFeat、YOLOv1、YOLOv2（YOLO9000）、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5、YOLOF、YOLOS、SSD和RetinaNet等。YOLO是One Stage最具代表性的算法，集推理速度和准确性于一体，是我工作和学习中最常用的算法。下面将根据Github上开源代码分析YOLO算法系中最具代表的YOLOv3算法。正文YOL...

那棵树看起来生气了

2021-06-05

TensorFlow,深度学习,人工智能

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2021年06月05日

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你仅需要看一个序列！YOLOS：重新思考Transformer的泛化性能

你仅需要看一个序列！YOLOS：重新思考Transformer的泛化性能

那棵树看起来生气了

2021-06-01

目标检测,深度学习

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2021年06月01日

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BERT词向量

BERT词向量

前言BERT其中的一个重要作用是可以生成词向量，它可以解决word2vec中无法解决的一词多义问题。获取BERT词向量的时候用到了肖涵博士的bert-as-service正文命令安装安装bert-as-servicepip install bert-serving-server pip install bert-serving-client下载预训练模型https://storage.googleapis.com/bert_models/2018_11_03/chinese_L-12_H-768_A-12.zip启动服务端bert-serving-start -model_dir chinese_L-12_H-768_A-12 -num_worker=2

那棵树看起来生气了

2019-05-10

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2019年05月10日

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TensorFlow Serving

TensorFlow Serving

前言TensorFlow Serving 是一个用于机器学习模型 serving 的高性能开源库。它可以将训练好的机器学习模型部署到线上，使用 gRPC 作为接口接受外部调用。更加让人眼前一亮的是，它支持模型热更新与自动模型版本管理。这意味着一旦部署 TensorFlow Serving 后，你再也不需要为线上服务操心，只需要关心你的线下模型训练。TensorFlow Serving的典型的流程如下：学习者(Learner，比如TensorFlow)根据输入数据进行模型训练。等模型训练完成、验证之后，模型会被发布到TensorFlow Serving系统服务器端。客户端提交请求，由服务端返回预测结果。客户端和服务端之间的通信采用的是RPC协议。

那棵树看起来生气了

2019-01-11

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2019年01月11日

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[常见错误]TensorFlow Serving grpg错误

[常见错误]TensorFlow Serving grpg错误

前言在进行部署TensorFlow Serving环境过程中，总是报错(如下错误信息)，刚开始以为是服务器没有启动，后来才发现是代理问题<_Rendezvous of RPC that terminated with: status = StatusCode.UNAVAILABLE details = "Socket closed" debug_error_string = "{"created":"@1545792723.752821509","description":"Error received from peer","file":"src/core/lib/surface/call.cc","file_line":1036,"grpc_message":"Socket closed","grpc_st...

那棵树看起来生气了

2018-12-26

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2018年12月26日

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那棵树看起来生气了

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2025-01-06

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2025-01-03

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2025-01-03

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2024-12-26

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