这里写目录标题
- 万字长文解析深度学习中的术语
- 面向小白的深度学习论文术语（持续更新）
- deepsolo不懂的知识
- pipeline
- baseline
- RoI(Region of Interest)
- 分类问题中的正例负例
- 指示函数（indicator function）
- 模型性能评估指标（P R F1……）
- 深度学习中的FPN详解
- CNN
- 解码Transformer：自注意力机制与编解码器机制详述与代码实现
- deepsolo前言
- 知乎深度学习基础系列——一文搞懂RNN（循环神经网络）基础篇
万字长文解析深度学习中的术语
面向小白的深度学习论文术语（持续更新）
deepsolo不懂的知识
pipeline
模型实现的步骤，深度学习的pipeline包括：
数据读取
数据预处理
构建模型
评估模型效果
模型调参
我觉得可以理解pipeline为“流程”，它主要描述了数据是如何在节点之间流动的。
深度学习的操作流水线，顾名思义。从数据开始，到模型，损失函数，优化算法到训练循环，推理输出一条龙服务。每个模块都有很多tricks，多做就有了pipeline
baseline
指能实现上述过程的基础模型
RoI(Region of Interest)
RoI(Region of Interest)是通过不同区域选择方法，从原始图像(original image)得到的候选区(proposal region)。需要注意的一点是RoI并不等价于bounding box, 它们可能看起来像，但是RoI只是为了进一步处理而产生的候选区域。
在计算机视觉领域，从输入的图像中框选处理待处理的区域就是ROI。
bounding box
boundding box* 指的是检测目标的边界矩形框。
UserWarning: You have modified the pretrained model configuration to control generation. This is a deprecated strategy to control generation and will be removed soon, in a future version. Please use a generation configuration file (see https://huggingface.co/docs/transformers/main_classes/text_generation )
模型实现流程 和 采取查询方式的对比
分类问题中的正例负例
机器学习中的正负样本
正负比例失衡
指示函数（indicator function）
指示函数
模型性能评估指标（P R F1……）
关于模型的评估指标（超详细）
机器学习模型性能评估指标汇总，F1，召回率，精确率，ROC，P-R曲线，AUC
深度学习中的FPN详解
FPN详解
目标检测的feature alignment
