WORDTREE

DFA算法实战-敏感词过滤

前言这里的项目实战,我们使用的是SpringBoot2.x+JDK1.8搭建的,核心思想是借助了Hutool工具类的WordTree。

Stephen GS·2024-01-13 09:13

目标检测网络系列——YOLO V2

细粒度的特征图——passthroughlayer多尺度训练数据集比对实验VOC2007VOC2012COCOFaster，更快网络模型——Darknet19训练方法Strong，更强WordNet->WordTree

新兴AI民工·2023-10-18 07:40

YoloV2

时间线MotivationYolo-v1是在检测精度尚可的前提下达到了实时检测，同年的SSD检测速度略慢但检测精度远高于Yolo-v1，因此，Yolo-v2则是着眼于检测得更快更准，同时它利用WordTree

ReLuJie·2023-07-14 13:07

【深度学习】：详解目标检测YOLO V2（YOLO9000: Better, Faster, Stronger）算法

然后，作者提出了一种目标分类与检测的联合训练方法，通过WordTree来混合检测数据集与识别数据集之中的数据，同时在COCO和

Allen Chou·2023-01-14 13:27

YOLO系列论文精度 & YOLOv2 and YOLO9000

论文关键词总结：DarkNet、YOLO9000、YOLOv2、WordTree、K-Means、多尺度训练、联合训练、passthroughlayer、细粒度的特征、预选BetterAnchorBoxes

Flying Bulldog·2022-12-14 00:27

从YOLO到SSD再到YOLO9000（三）

本篇将介绍YOLO的升级版YOLOv2，其主要有两个大方面的改进：（1）使用一系列的方法对YOLO进行了改进，在保持原有速度的同时提升精度得到YOLOv2；（2）提出了一种目标分类与检测的联合训练方法，通过WordTree

水果先生·2022-12-01 08:35

YoloV2/Yolo9000 论文解读与理解

然后作者采用wordtree的方法，综合ImageNet数据集和COCO数据集训练YOLO9000,使之可以实时识别超过9000种物品。使

程序之巅·2022-11-23 12:42

文本可视化（词云图）

常用的可视化形式有树状图、节点连接的网络图、力导向图、叠式图和WordTree等。（3）基于多层面信息的可视化基于多层

蛋王派·2022-11-20 02:48

建立脑海中的WordTree-英语课04

脑海中的WordTree~学习目标可以更流利、自然、舒适地介绍一件事情，如哈雷品牌故事（后文有提到）课下功课1.每天保证10个以上词汇联想2.每周录两次音（暂定两次），再听为了达到这个目标，我在时间还剩

艾米粒68·2021-12-25 12:44

中文NLP笔记：4. 文本数据可视化的几个方法

基于文本内容的可视化基于词频的可视化和基于词汇分布的可视化常用的有词云、分布图和DocumentCards2.基于文本关系的可视化研究文本内外关系，帮助人们理解文本内容和发现规律常用的可视化形式有树状图、节点连接的网络图、力导向图、叠式图和WordTree

不会停的蜗牛·2021-04-18 23:54

YOLO-V2论文学习（超详细）

BatchNormalizationHighResolutionClassifierConvolutionalWithAnchorBoxes维度聚类直接位置预测细粒度特征多尺度训练Darknet-193.WordTree

USTC_SC·2020-09-13 01:19

YOLO9000 阅读笔记

同时使用了K-Means方法，对anchor数量进行了讨论，在精度和速度之间做出折中；修改了网络结构，去掉了全连接层，改成了全卷积结构；引入了WordTree结构，

青铜码农·2020-08-17 16:21

wordTree学习笔记

WordTree是一个词集之间的树形结构，通过语义范围确定节点上下级关系。

慕容飞云·2020-08-08 16:17

YOLO v2 详解

聚类提取先验框尺度（五）约束预测边框的位置（六）passthrough层检测细粒度特征（七）多尺度图像训练（八）高分辨率图像的对象检测（九）Darknet-19二、训练过程三、损失函数四、YOLO9000（一）WordTree

*青云*·2020-06-24 12:06

YOLO升级版：YOLOv2和YOLO9000解析

然后作者采用wordtree的方法，综合ImageNet

8BitCat·2020-06-23 23:16

论文阅读笔记YOLOv2/YOLO9000

Faster,Stronger总共分为两大部分Better、Faster部分是对YOLOv1的诸多改善即YOLOv2Stronger部分是在YOLOv2基础上提出的YOLO9000YOLO9000主要添加了WordTree

罗泽坤·2020-06-13 21:51

读论文系列：Object Detection CVPR2017 YOLOv2（附带讲YOLOv3）

比如加了BN，anchor），因为是trick文章，这里就不做完整解读了，可以参考这篇解读，我觉得其中比较有新意的地方有两个：DimensionClusters得到更好的anchorYOLO9000：用WordTree

梦里茶·2020-02-05 07:05

(转) [论文学习]YOLO9000: Better,Faster,Stronger

提出YOLO9000：这一网络结构可以实时地检测超过9000种物体分类，这归功于它使用了WordTree，通过WordTree来混合检测数据集与识别数据集之中的数据。

JideQian·2019-11-06 10:13

AC自动机

self.count=0 self.word='' self.fail=None self.parent=None self.childs=[] defcreateTree(words): root=WordTree

cs742611497·2015-05-11 22:00

基于Trie树构造中文分词字典（1）

首先，要去定义一个单词树结构，先考虑我们需要的信息，每个节点应该包含的属性，节点常用属性定义如下 public class WordTree implements Comparable<WordTree

zhuhichn·2014-02-24 21:00

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