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本文将利用TorchVisionFasterRCNN预训练模型,于Kaggle:全球小麦检测(https://www.kaggle.com/c/globalwheatdetection)🌾上实践迁移学习中的一种常用技术:微调(finetuning)。本文相关的KaggleNotebooks可见:TorchVis
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Side Window Filtering 论文解读和C++实现
SideWindowFiltering(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttps%3A%2F%2Farxiv.org%2Fpdf%2F1905.07177.pdf)刚开始看到这篇论文的时候,我就很感兴趣想去复现一把看看效果。这篇论文是今年CVPRoral且不是深度学习方向的,其核
Stella981
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Git 深度学习填坑之旅三(分支branch、远程操作)
0x01分支branch!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/6a1498c667d38a32d46cf72d9b9ff86fc83.png)依旧借用大表哥(@表元素)的图很多时候,我们需要建立另一条分支来进行项目的独立开发,当完成后再跟主流回合进行合并这个时候就要启用分支
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Easter79
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MXNet动手学深度学习笔记:VGG神经网络实现
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helloworld_38131402
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liam
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一文掌握 Stable Diffusion API:调用指南
StableDiffusion是一个先进的深度学习模型,用于创造和修改图像。这个模型能够基于文本描述来生成图像,让机器理解和实现用户的创意。使用这项技术的关键在于掌握其API,通过编程来操控图像生成的过程。在探索StableDiffusionAPI的世界前
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