在机器学习建模时，除了准备数据，最耗时耗力的就是尝试各种超参组合，找到模型最佳效果的过程了。即使是对于有经验的算法工程师和数据科学家，有时候也很难把握其中的规律，只能多次尝试...
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微软新工具 NNI 使用指南之体验篇 -
FCOS : 找到诀窍了，anchor-free的one-stage目标检测算法也可以很准 | ICCV 2019论文提出anchor-free和proposal-free的one-stage的目标检测算法FCOS，不再需要anchor相关的的超参数，在目前流行的逐像素(per-pixe...
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CenterNet（一）论文解读2019年最火的目标检测模型就是CenterNet，其实它是基于CenterNet的基础上进行改进。在看CenterNet之前自己已经将CornerNet代码也梳理了一遍，对...
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valgrind 的使用
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