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- 深度学习模型训练的时候，一般把epoch设置多大？ - 知乎
在机器学习中，epoch 数量是指整个训练集通过模型的次数。一个Epoch意味着训练数据集中的每个样本都有机会更新内部模型参数。 Epoch由一个或多个Batch组成。 选择合适的 epoch 数量是一个关键的问题，因为它会影响到模型的性能和训练时间。 通常，epoch 数量越多，模型在训练数据上的性能越好
- yolov8出了，还在用yolov5做实验，需要改模型吗？ - 知乎
我去年写的大论文，今年一月末送盲审被批为什么不用 v8，我怀疑那个专家直接上网搜了yolo，看到v8就把浏览器关了，没看每个版本什么时候出的，答辩时候又被批了一顿为什么不用v8，我觉得这些专家根本不懂每个版本之间的差异，我每次都要解释v8是今年刚
- 能不能只要训练集和测试集，不要验证集呢？ - 知乎
在这里插入图片描述 以上，如果有总结的不到位的地方欢迎指出。 一些清晰的总结和体会 最近看了sklearn用户指南里的 交叉验证：评估估计器性能，有一些更明确的体会记录在这，或许能帮助一些看完上面部分内容仍然有些懵懂的同学更好地理解。 我们都知道用相同的数据集训练和测试模型存在
- 目标检测比如 yolov5，训练输入图像大小默认是 640*640，这个是不是越大训练的效果越好 ？ - 知乎
首先回答的是，不见得input size越大越好。主要的原因是目前所采用的FPN结构的设计，不同size的物体被分到了不同的feature map上进行处理。我们的工作在以Resnet-50 FCOS在800 size下以及400 size下的图片进行了初步探索，实验结果表明，小物体在大的input size下performance好，而大物体在小的input size下performance
- yolo 原理与实现方法是什么？ - 知乎
YOLO对输入图像的大小不变。然而，在实践中，由于我们在实现算法时可能遇到各种问题，因此我们可能希望坚持使用恒定的输入大小。 其中一个重要问题是，如果我们想以批量方式处理图像（GPU可以并行处理批量图像，从而提高速度），则需要所有图像具有固定的高度和宽度。这是将多个图像连接
- 研一小白怎么写发明专利？ - 知乎
痛苦了很久。 写了20个专利后，慢慢才有了更深的体会。 发明专利的撰写者，多半是理工和医药从业者，人文领域的知识储备，普遍不足。 但， 理解专利的源起，恰恰需要人文知识。 着手写一份专利之前，有问过自己，我到底在写一份什么样的文件吗？ 换言之， 专利到底是什么东西？ 答：通过
- yolo对缺陷目标检测除标注缺陷类别，需要训练正常样本吗（没有缺陷的图），若要，正常样本如何标注训练？ - 知乎
可以看准确度，准确度较高，那就可以不用加正常样本。 如果准去度较低，也就是 不是缺陷却识别成缺陷的数据较多，那么就需要添加正常样本。 正常样本标注： 制作一个内容为空的txt就可以，可参考： yolo负样本怎么标注？ _负样本标注_犟小孩的博客-CSDN博客
- 有没有可能在stm32或esp32系列的单片机上跑yolo? - 知乎
之前用colab玩过yolo，之后看见到可以跑在树莓派上，有尝试的想法，但是树莓派太贵了。 后来又看见到stm32系列的和esp32系列的单片机可以跑m…
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