Math[5]
【重读经典】YOLO的进化之路（中）
没想到 YOLOv1 到 YOLOv4 就已经写了快 20000 字…… 编辑页面卡的不行，我不得不分几篇写完。YOLOv1 到 YOLO 26一共 12 篇，正好分上中下三篇。 YOLOv5 重量级来了，Ultralytics 闪亮登场了。第一个没有论文的 YOLO 正式版本，但它成为了工业界的事
【重读经典】YOLO的进化之路（上）
自 2016 年 YOLOv1 发布至今的十年里，YOLO 的核心版本已一路演进到了 v26——不过这其中包含了一次版本大跳跃：官方为了统一命名规范，直接跳过了 v13 到 v25。 回想起我使用 YOLO 的历程：从只会用官方的 COCO 数据集训练，到使用 MMLab 的各种训练框架，再到自己修
计算机视觉中的Affine和Perspective Transformation
Affine Transformation 仿射变换是在二维空间上对图像进行平移(Translation)、缩放(Scale)、旋转(Rotate)、错切(Shear)操作的组合。 四种变换的矩阵形式分别为： 平移:T_t = \begin{bmatrix} 1 & 0 & p_x \\ 0 & 1
关于FFT (Fast - Fourier Transformation) 快速傅里叶变换
傅里叶变换 傅里叶的原理说明：任何连续测量的时序或信号，都可以用不同频率的正弦波信号的无限叠加来表示。 在数学的角度来看，傅里叶变换算法利用直接测量得到的初始信号，用累加的方式来计算该初始信号中不同正弦波信号的 频率、幅值和相位。 而从物理学的角度来看，傅里叶变换可以帮助我们 将时域的信号转为频域