从Cornell数据集网站：http://pr.cs.cornell.edu/grasping/rect_data/data.php 中，我们可以得到比较详细的数据集格式信息，但是其中关于pcd文件的说明不太详细，经过一段时间的查询，记录一下。以pcd0100.txt为例，打开文件，第一行就是“# .PCD v.7 - Point Cloud Data file format”，说明文件
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2024-06-23 04:36:26
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目录从零写CRNN文字识别 —— （1）准备工作从零写CRNN文字识别 —— （2）准备配置文件从零写CRNN文字识别 —— （3）数据加载器从零写CRNN文字识别 —— （4）搭建模型从零写CRNN文字识别 —— （5）优化器和Loss从零写CRNN文字识别 —— （6）训练前言完整代码已经上传github：https://github.com/xmy0916/pytorch_crnn训练训练部
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2024-02-08 15:20:31
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1、RCNN RCNN算法训练过程可分为以下四步： step1、对于训练样本集中，每一张图生成1~2k个候选区域（使用Selective Search）；  
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2024-09-03 04:06:27
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在以前的OCR任务中，识别过程分为两步：单字切割和分类任务。我们一般都会讲一连串文字的文本文件先利用投影法切割出单个字体，在送入CNN里进行文字分类。但是此法已经有点过时了，现在更流行的是基于深度学习的端到端的文字识别，即我们不需要显式加入文字切割这个环节，而是将文字识别转化为序列学习问题，虽然输入的图像尺度不同，文本长度不同，但是经过DCNN和RNN后，在输出阶段经过一定的翻译后，就可以对整个文
CTPN文字检测网络，是在2016年的论文Detecting Text in Natural Image with Connectionist Text Proposal Network中提出，其在Fast-rcnn的基础上进行改进，提出了一种适合检测文字的神经网络，算是一篇开创性的论文，影响了后面文本检测算法的方向。其对横向文本的检测能力很好，目前也常用于文档，合同和发票等领域的
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2024-05-19 12:14:12
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NO是常开（NORMAL OPEN)，就是通常即未通电状态下，是断开的，通电后在电磁线圈的作用下（吸合）处于闭合状态。NC是常闭(NORMAL CLOSE)，就是通常即未通电状态下，是闭合的，通电后在电磁线圈的作用下（吸合）处于断开状态。指接触器、继电器等电气开关元件辅助触点在常态下（未通电时）的状态； https://yunzhi.github.io/headset_kno
编译CTPN、crnn、sceneReco深度学习图片文字定位识别遇到的坑图片文字定位：https://github.com/tianzhi0549/CTPN 图片文字识别： https://github.com/bgshih/crnn 综合两者并支持中文：https://github.com/bear63/sceneReco 硬件要求我使用的是Ubuntu 14.04.5 LTS(因为crn
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2024-08-09 17:20:00
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一 KNN算法1. KNN算法简介选择k个最相似数据中出现次数最多的分类作为新数据的分类。 说明：KNN没有显示的训练过程，它是“懒惰学习”的代表，它在训练阶段只是把数据保存下来，训练时间开销为0，等收到测试样本后进行处理。 举个栗子：以电影分类作为例子，电影题材可分为爱情片，动作片等，那么爱情片有哪些特征？动作片有哪些特征呢？也就是说给定一部电影，怎么进行分类？这里假定将电影分为爱情片和动作
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2024-10-26 08:35:19
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目录1.如何在Mask R-CNN中读取有关COCO数据集的内容（my_dataset_coco.py）1.1 CocoDetection类1.1.1 初始化方法__init__1.1.2 __getitem__方法 1.1.3 parse_targets 2.如何在Mask R-CNN中读取有关Pascal VOC数据集的内容（my_datase
CornerNet-Lite: Efficient Keypoint Based Object DetectionHei Law, Yun Teng, Olga Russakovsky, Jia DengarXiv:1904.08900Software RequirementPython 3.7PyTorch 1.0.0CUDA 10GCC 4.9.2 or above下载代码： git clo
机器学习最简单的算法KNN注：用的pycharm，需要安装sklearn(我安装的anaconda)KNN（k-nearest neighbors）算法 简单例子，判断红色处应该是什么颜色的点，找最近的K个邻居，什么颜色多，红色处就应该是什么颜色。 一.步骤： 1.计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离； 2.按照距离递增次序排序，选取与当前点距离最小的k个点； 3.确定前k个点所在类别的出现
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2024-04-26 16:09:33
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抽点时间来学习hinton的新颖网络，边读边翻译吧，加深印象，个人水平不够，仅供自己学习提升用。0 摘要（略）1 导言人类视觉通过使用仔细确定一系列关注点来忽略不相关的细节，来确保仅仅只有很小一部分的视觉的阵列以最高的解析度进行处理。内省是一个理解我们有多少关于场景的知识是来自于这样的关注点序列并且我们可以从一个关注点搜集多少知识的弱引导，但是在这篇文章里，我们假设一个关注点将会给出远多于单单一个
insightface提供整理了 mtcnn裁剪112x112，mxnet二进制方式保存的数据集https://github.com/deepinsight/insightface/wiki/Dataset-Zoo人脸识别训练数据集：CASIA-Webface (10K ids/0.5M images) CASIA WebFace Dataset 是一个大规模人脸数据集，主要用于身份鉴定
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2024-05-28 13:57:09
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目录前言一、创建以.yaml为后缀的数据集1.介绍2.做数据集二、创建标签1.介绍总结
前言记录如何制作图像检测的数据集一、创建以.yaml为后缀的数据集1.介绍2.做数据集 如何做.yaml文件后面会介绍准备工作：1）先在网上下载自己所需的数据集图片（最好以英文命名） 2）创建需要检测物体的标签，以.txt文件命名（不同类别分行隔
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2024-04-08 06:43:59
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第三章 数据集介绍3.1 数据集制作3.1.1 数据集一：全天候道路图像分割数据集UAS-UESTC All-Day Scenery
该数据集是本人使用的第一个数据集，专注于道路分割，使用效果较好。在此对原作者的无私开源深表感谢。 本数据集包含sun_sight、rain_sight、night_sight、dusk_sight四种天气状况下的道路图像，图像存储为.jpg格式，标注mask为.pn
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2024-04-26 16:09:03
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1、简介SRA（Sequence ReadArchive）数据库是用于存储二代测序的原始数据，包括 454，Illumina，SOLiD，IonTorrent，Helicos 和 CompleteGenomics。除了原始序列数据外，SRA现在也存在raw reads在参考基因的比对信息。根据SRA数据产生的特点，将SRA数据分为四类：Studies-- 研究课题Experiments-- 实验设
写在前面该实现基于Tensorflow、Keras框架，在Ubuntu16.04下运行。官方github MaskRCNN demo一.制作数据集1.1 下载安装LabelmeLabelme用来制作图像分割数据集，在安装Labelme之前需要安装下载其所需要的一些依赖库，具体的安装方式见这篇博客Labelme安装Labelme github链接 由于笔者之前已经安装过所需要的依赖库，所以在ubun
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2024-09-20 19:35:45
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深度学习推荐系统(二)Deep Crossing及其在Criteo数据集上的应用在2016年， 随着微软的Deep Crossing， 谷歌的Wide&Deep以及FNN、PNN等一大批优秀的深度学习模型被提出， 推荐系统全面进入了深度学习时代， 时至今日， 依然是主流。 推荐模型主要有下面两个进展：与传统的机器学习模型相比， 深度学习模型的表达能力更强， 能够挖掘更多数据中隐藏的模式深度
文章目录CycleganDownload&Prerequisitesbefore your work数据集训练测试pix2pix数据集训练测试 CycleganDownload&PrerequisitesLinux或macOSPython 3CPU或NVIDIA GPU + CUDA CuDNN安装[PyTorch]（http://pytorch.org和）0.4+和其
文章目录0. 前言1. 数据集准备2.构建网络3.数据读取4.训练模型 0. 前言至于CRNN网络的细节这里就不再多言了，网上有很多关于crnn的介绍，这里直接讲一下代码的实现流程1. 数据集准备CRNN是识别文本的网络，所以我们首先需要构建数据集，使用26个小写字母以及0到9十个数字，一共有36个字符，从这36个字符中随机选择4到9个字符（这里要说明一下，网上很多关于crnn的训练集中每张图片中
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2024-04-17 09:40:42
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