- NNIE 是Neural Network Inference Engine 的简称，是海思媒体 SoC 中专门针对神经网络特别是深度学习卷积神经网络进行加速处理的硬件单元，可以理解为 CNN 加速器。 NNIE 是Neural Network Inference Engine 的简称，是海思媒体 SoC 中专门针对神经网络特别是深度学习卷积神经网络进行加速处理的硬件单元，可以理解为 CNN 加速器。
- SSH（安全外壳协议 Secure Shell Protocol，简称SSH）是一种加密的网络传输协议，用于在网络中实现客户端和服务端的连接，典型的如我们在本地电脑通过 SSH 连接远程服务器。 SSH（安全外壳协议 Secure Shell Protocol，简称SSH）是一种加密的网络传输协议，用于在网络中实现客户端和服务端的连接，典型的如我们在本地电脑通过 SSH 连接远程服务器。
- 所谓模型剪枝，其实是一种从神经网络中移除"不必要"权重或偏差（weigths/bias）的模型压缩技术。本文深入描述了 pytorch 框架的几种剪枝 API，包括函数功能和参数定义，并给出示例代码。 所谓模型剪枝，其实是一种从神经网络中移除"不必要"权重或偏差（weigths/bias）的模型压缩技术。本文深入描述了 pytorch 框架的几种剪枝 API，包括函数功能和参数定义，并给出示例代码。
- 模型剪枝是应用非常广的一种模型压缩方法，其可以直接减少模型中的参数量。本文会对模型剪枝的定义、发展历程、分类以及算法原理进行详细的介绍。 模型剪枝是应用非常广的一种模型压缩方法，其可以直接减少模型中的参数量。本文会对模型剪枝的定义、发展历程、分类以及算法原理进行详细的介绍。
- 总结 YOLOv3 的改进点如下： 使用金字塔网络来实现多尺度预测，从而解决小目标检测的问题。 借鉴残差网络来实现更深的 Darknet-53，从而提升模型检测准确率。 使用 sigmoid 函数替代 softmax 激活来实现多标签分类器。 位置预测修改，一个 gird 预测 3 个 box。 总结 YOLOv3 的改进点如下： 使用金字塔网络来实现多尺度预测，从而解决小目标检测的问题。 借鉴残差网络来实现更深的 Darknet-53，从而提升模型检测准确率。 使用 sigmoid 函数替代 softmax 激活来实现多标签分类器。 位置预测修改，一个 gird 预测 3 个 box。
- YOLOv2 比 YOLOv1 的改进点 YOLOv2 比 YOLOv1 的改进点
- FPN(feature pyramid networks) 是何凯明等作者提出的适用于多尺度目标检测算法。本篇文章是论文阅读笔记和网络理解心得总结而来，部分资料和图参考论文和网络资料。 FPN(feature pyramid networks) 是何凯明等作者提出的适用于多尺度目标检测算法。本篇文章是论文阅读笔记和网络理解心得总结而来，部分资料和图参考论文和网络资料。
- 为了评价模型的泛化能力，即判断模型的好坏，我们需要用某个指标来衡量，有了评价指标，就可以对比不同模型的优劣，并通过这个指标来进一步调参优化模型。 为了评价模型的泛化能力，即判断模型的好坏，我们需要用某个指标来衡量，有了评价指标，就可以对比不同模型的优劣，并通过这个指标来进一步调参优化模型。
- SLAM 是Simultaneous Localization and Mapping的缩写，中文译作“同时定位与地图构建”。它是指搭载特定传感器（单目、双目、RGB-D相机、Lidar）的主体。 SLAM 是Simultaneous Localization and Mapping的缩写，中文译作“同时定位与地图构建”。它是指搭载特定传感器（单目、双目、RGB-D相机、Lidar）的主体。
- 基于深度学习的主流单目3D目标检测算法可以分为两个过程：2D目标检测 + 基于投影几何原理的回归网络设计。本文首先介绍了单目 3D 目标检测的理论基础-投影几何原理和算法原理，并解读了几个主流模型。 基于深度学习的主流单目3D目标检测算法可以分为两个过程：2D目标检测 + 基于投影几何原理的回归网络设计。本文首先介绍了单目 3D 目标检测的理论基础-投影几何原理和算法原理，并解读了几个主流模型。
- 本文总结分类和回归任务的常用损失函数，比如重点解析了交叉熵损失函数的由来，并给出详细计算公式和、案例分析、代码，同时也描述了 MAE 和 MSE 损失函数。 本文总结分类和回归任务的常用损失函数，比如重点解析了交叉熵损失函数的由来，并给出详细计算公式和、案例分析、代码，同时也描述了 MAE 和 MSE 损失函数。
- 本文分析了激活函数对于神经网络的必要性，同时讲解了几种常见的激活函数的原理，并给出相关公式、代码和示例图。 本文分析了激活函数对于神经网络的必要性，同时讲解了几种常见的激活函数的原理，并给出相关公式、代码和示例图。
- 内容包含深度学习算法常见的面试题。在只有一个通道的情况下，“卷积核”（“kernel”）就相当于滤波器（“filter”），这两个概念是可以互换的。一个 “Kernel” 更倾向于是 2D 的权重矩阵。而 “filter” 则是指多个 kernel 堆叠的 3D 结构。如果是一个 2D 的 filter，那么两者就是一样的。 内容包含深度学习算法常见的面试题。在只有一个通道的情况下，“卷积核”（“kernel”）就相当于滤波器（“filter”），这两个概念是可以互换的。一个 “Kernel” 更倾向于是 2D 的权重矩阵。而 “filter” 则是指多个 kernel 堆叠的 3D 结构。如果是一个 2D 的 filter，那么两者就是一样的。
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