KL散度，是一个用来衡量两个概率分布的相似性的一个度量指标。我们知道，现实世界里的任何观察都可以看成表示成信息和数据，一般来说，我们无法获取数据的总体，我们只能拿到数据的部分样本，根据数据的部分样本，我们会对数据的整体做一个近似的估计，而数据整体本身有一个真实的分布（我们可能永远无法知道）。那么近似

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看了很多yolov5方面的东西，最近需要yolov5得模型结构图，但是网上的最多的是大白老师的，但是大白老师的yolov5得模型结构图不知道是哪个版本得，肯定不是5.0和6.0版本得。参考了大白老师得模型结构图和其他大佬的模型结构图，以及参考了yolov5得onnx。画出了以下得结构图，初次画不知道

最新waymo数据集介绍waymo数据集是有史以来最大，最多样化的自动驾驶数据集，包含传感器数据边界框数据2D视频全景分割标签关键点标签3D语义分割标签2D和3D边界框的关联是该领域质量最高、规模最大的数据集之一，用于帮助研究界在机器感知和自动驾驶技术方面取得进步。数据集包含两部分：Percepti

本文作者，符尧 yao.fu@ed.ac.uk，爱丁堡大学(UniversityofEdinburgh)博士生，本科毕业于北京大学，与彭昊，TusharKhot 在艾伦人工智能研究院(AllenInstituteforAI)共同完成英文原稿，与剑桥大学郭志江共同翻译为中文，感谢上

入门小菜鸟，希望像做笔记记录自己学的东西，也希望能帮助到同样入门的人，更希望大佬们帮忙纠错啦~侵权立删。可参照以下博客一起看（涉及一些概念解析）深度学习之常用模型评估指标（一）——分类问题和目标检测_tt丫的博客-CSDN博客_深度网络模型特异度    &nb

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改进YOLOv5|头部解耦|将YOLOX解耦头添加到YOLOv5论文地址：https://arxiv.org/abs/2107.08430文章目录改进YOLOv5|头部解耦|将YOLOX解耦头添加到YOLOv51.解耦头原理2.解耦头对收敛速度的影响3.解耦头对精度的影响4.代码改进方式第一步：第二

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手把手调参最新YOLOv7模型训练部分-最新版本（二）🚀YOLO系列模型在目标检测领域有着十分重要的地位，随着版本不停的迭代，模型的性能在不断地提升，源码提供的功能也越来越多，那么如何使用源码就显得十分的重要，接下来我会通过文章带大家手把手去了解Yolov7（最新版本）的每一个参数的含义，并且通过

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YOLO_V8在2023年开年横空出世，在春节前还得卷一下。由于YOLO_V8和YOLO_V5是同一个作者，所以很多操作都是一样的，下面主要描述一下如何用自己的数据集进行训练和测试（非命令行的方式）。1、训练数据和模型的目录结构这里以口罩数据集为例，该数据集分为两类，戴口罩和不戴口罩：['mask'

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