目錄： 一、環境准備 二、訓練步驟 三、測試過程 四、計算mAP 寒假在家下載了Faster R-CNN的源碼進行學習，於是使用自己的數據集對這個算法進行實驗，下面介紹訓 ...

當預測值與目標值相差很大時，L2 Loss的梯度為(x-t)，容易產生梯度爆炸，L1 Loss的梯度為常數，通過使用Smooth L1 Loss，在預測值與目標值相差較大時，由L2 Loss轉 ...

看到一篇循序漸進講R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN演進的博文，寫得非常好，摘入於此，方便查找和閱讀。 object detection，就是在給定的圖片中精確找到物體所在 ...

最近使用Faster R-CNN訓練了實驗室的數據集，期間遇到一些報錯，主要還是在配置環境上比較麻煩，但可以根據提示在網上找到解決這些錯誤的辦法。這里我只記錄一些難改的報錯，以后再遇見這些時希望能盡快 ...

一次只學習一個任務，大部分機器學習都屬於單任務學習。 多任務學習：把多個相關的任務放在一起學習，同時學習多個任務。 對於復雜的問題，可以分解為簡單的相互獨立的子問題來解決，然后再合並結果，得到最初 ...