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Faster-RCNN详解（个人理解）
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《一文搞懂IoU发展历程》GIoU、DIoU、CIoU、EIoU、αIoU、SIoU
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最新目标检测算法回顾2022笔记
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深度学习中的FPN详解
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yolov5-6.0/6.1加入SE、CBAM、CA注意力机制（理论及代码）
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【魔改YOLOv5-6.x（中）】加入ACON激活函数、CBAM和CA注意力机制、加权双向特征金字塔BiFPN
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YOLOV7详细解读（一）网络架构解读
继美团发布YOLOV6之后，YOLO系列原作者也发布了YOLOV7。YOLOV7主要的贡献在于：1.模型重参数化YOLOV7将模型重参数化引入到网络架构中，重参数化这一思想最早出现于REPVGG中。2.标签分配策略YOLOV7的标签分配策略采用的是YOLOV5的跨网格搜索，以及YOLOX的匹配策略。
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上一章介绍了图像分类，这一章来学习一下目标检测上篇。简单来说，需要得到图像中感兴趣目标的类别信息和位置信息，相比于分类问题，难度有所提升，对图像的描述更加具体。在计算机视觉众多的技术领域中，目标检测（Object Detection）也是一项非常基础的任务，图像分割、物体追踪、关键点检测等通常都要依
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相信刚刚接触目标检测的小伙伴也是有点疑惑吧，目标检测的知识点和模型属实有点多，想要工作找CV的话，目标检测是必须掌握的方向了。我记得在找实习的时候，面试官就问到了我目标检测的指标是什么，答：mAP！问：mAP是什么？我：.......!☺所以在本文中我也是详细说一下mAP 的含义，有什么不对的或者不
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