社区
OpenStack
帖子详情
Titan on retina
火雲邪神
2013-12-17 12:54:26
Titan on retina
...全文
171
回复
打赏
收藏
Titan on retina
Titan on retina
复制链接
扫一扫
分享
转发到动态
举报
写回复
配置赞助广告
用AI写文章
回复
切换为时间正序
请发表友善的回复…
发表回复
打赏红包
Keras-Re
tina
Net 入门教程:5 个步骤实现高效物体识别
Keras-Re
tina
Net 是一个基于 Keras 框架实现的 Re
tina
Net 物体检测算法,专门用于解决密集物体检测问题。这个开源项目采用 Focal Loss 技术,有效解决了类别不平衡问题,让你能够轻松实现精准的物体检测 🔍 ## 为什么选择 Keras-Re
tina
Net 进行物体识别? Keras-Re
tina
Net 最大的优势在于它能够**高效处理密集物体检测**任务。传
如何在 10 分钟内搭建你的第一个 Re
tina
Net 目标检测模型
想要快速上手目标检测技术吗?🤔 Re
tina
Net 作为当前最先进的单阶段目标检测算法之一,以其简单高效的架构和出色的检测精度受到广泛欢迎。本文将为你提供一份完整的快速入门指南,帮助你在短短 10 分钟内搭建起第一个 Re
tina
Net 目标检测模型!🚀 ## 什么是 Re
tina
Net 目标检测? Re
tina
Net 是一种基于深度学习的目标检测算法,它采用 Focal Loss 来解决
Keras-Re
tina
Net 模型部署指南:从训练到推理的完整流程
Keras-Re
tina
Net 是一个基于 Keras 框架实现的先进目标检测模型,专门用于解决密集物体检测中的类别不平衡问题。本指南将详细介绍如何从零开始完成 Keras-Re
tina
Net 的完整部署流程,包括环境配置、模型训练、模型转换和推理部署等关键步骤。无论你是深度学习初学者还是有一定经验的开发者,这份详细的教程都将帮助你快速掌握 Re
tina
Net 目标检测技术。 ## 🚀 快速开
《Speckle noise reduction in optical coherence tomography images based on edge-sensitive cGAN》文章学习
这篇论文是苏州大学陈新建教授团队的。因为这篇论文中有去噪,所以关注了这篇论文。 一、文章概要 这篇论文主要思想是:提出了一种端到端的用于基于条件生成对抗网络(cGAN),用于去除Bscans中的斑点噪声。目标函数中引入了新的边缘损耗,使网络对边缘信息敏感,从而在均匀区域平滑的同时实现了良好的边缘保持。 文中所述,边缘信息的作用:虽然OCT去噪的主要目的是减少均匀区域的颗粒状外观,但另一个重要...
EPSANet: An Efficient Pyramid Split Attention Block on Convolutional Neural Network
在本文中,提出了一种名为 Pyramid Squeeze Attention(PSA) 的有效轻量级即插即用注意力模块。所提出的 PSA 模块可以充分提取通道注意力向量中跨维度的大规模空间信息和重要特征。所提出的高效 Pyramid Squeeze Attention(EPSA) 块可以更细粒度地提高多尺度表示能力并开发远程通道依赖性。所提出的 EPSANet 可以有效地区分多尺度上下文特征和图像级分类信息。
OpenStack
1,011
社区成员
1,396
社区内容
发帖
与我相关
我的任务
OpenStack
OpenStack
复制链接
扫一扫
分享
社区描述
OpenStack
社区管理员
加入社区
获取链接或二维码
近7日
近30日
至今
加载中
查看更多榜单
社区公告
暂无公告
试试用AI创作助手写篇文章吧
+ 用AI写文章