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在不少热门的深度学习应用子领域中，开源工作者们往往会为研究者们提供通用的pipeline与抽象化工具，这能让研究者们更关注与模型的效果（雾...更高效地调参!）而不是与工程上的细节死扣。实际上，PyTorch官方提供了Ignite这样的高级API，可以通过类似事件驱动编程的形式来调整训练、推理、数据集加载等过程的流水线。当然，对更细分的领域，Ignite的抽象化程度可能就不如其余的库了，其中...
概述在解决传统目标检测问题时，我们可以用卷积神经网络对锚框预测偏移量的方式实现BoundingBox级别的目标检测，但在可靠性要求更高的场景（如自动驾驶）...
之前用OpenCV实现了《德国心脏病》桌游的卡片识别，但效果并不是很好：视频流识别时对光线条件的要求极其苛刻，基本上是被机器玩而不是玩机器了。这让我有点恼火，CV刚刚入门的我也没啥好解决办法，只好大炮打蚊子上目标检测了，可又有问题了——深度学习要大量训练集，而这四种水果有啥好训练的？无非就是适应一下光线环境和背景，顺便变换一下角度。跟之前的无人机高空识别不同，这次的卡片识别根本没有数据集支持...
引言这个想法最早是源自学长（手动@赵俊哲学长）带我们入坑的桌游《德国心脏病》（Halli-Galli-Game），在引入项目之前不妨稍稍了解一下其简单的游...