全局阈值threshold 方法是通过遍历灰度图中点，将图像信息二值化，处理过后的图片只有二种色值。其函数原型如下：double threshold(InputArray src, OutputArray dst, double thresh, double maxval, int type)参数信息：第一个参数，InputArray类型的src，输入数组，填单通道 , 8或32位浮点类型的Mat
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2024-11-02 06:30:27
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ChatGPT是一种基于语言模型的聊天机器人，它使用了GPT（Generative Pre-trained Transformer）的深度学习架构来生成与用户的对话。GPT是一种使用Transformer编码器和解码器的预训练模型，它已被广泛用于生成自然语言文本的各种应用程序，例如文本生成，机器翻译和语言理解。
在本文中，我们将探讨如何使用Python和PyTorch来训练ChatGPT，以及如何
原创
2023-07-31 14:30:17
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目录1.拍摄数据集2.标注数据集3.训练自己的数据集make问题1： 原因1：方法1：注意：注意：训练命令行为： 训练问题记录：问题1：训练过程图为：训练结束示意图为：4.测试训练所得的权重结论：5.最后附上学习自己训练时参考的链接1.拍摄数据集注意事项：1.拍摄时，不用追求太清晰，640x480即可。2.最好多角度、多距离拍摄，可以提高最后的检测效果。3.每个类别拍摄400-
本文主要讲解了关于使用Tensorflow进行图片训练的过程，其中包括数据的准备、模型的准备、启动训练以及验证以及Tensorboard过程监控，本次训练采用了经典的slim框架。第一部分数据准备：基于Tensorflow框架的限制以及为了加快数据的读取，输入tensorflow进行计算的图像数据第一步需要打包成tfrecord格式，TFRecords其实是一种二进制文件，它可以更好的利用内存，更
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2024-03-23 10:31:49
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Adaboost 算法实例解析1 Adaboost的原理1.1 Adaboost基本介绍 Adaboost是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器)，然后把这 Adaboost 些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器(强分类器)。其算法本身是通过改变数据分布来实现的，它根据每次训练集之中每个样本的分类是否正确，以及上次的总体分
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2023-12-29 21:38:05
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在暑假的学习中，我简单的学习了一下阈值处理以及其实现，可见博客：阈值处理 阈值处理——实例分析之前看绿皮书觉得里面讲的虽然很好，但是就是不是很懂，经过一段时间的学习后，在反过来看绿皮书，才觉得是真的写的好；一张图片分为前景和后景，我们感兴趣的一般是前景，所以我们一般使用阈值将前景和后景分割开来，使我们感兴趣的图像的像素值为1，不感兴趣的我0，有时一张图我们会有几个不同的感兴趣
在我的上两个博客中已经对py-faster-rcnn配置运行demo.py和py-faster-rcnn配置运行faster_rcnn_end2end—VGG_CNN_M_1024做出了相应说明，在本博客中我将对py-faster-rcnn实现自己的数据train和demo做出具体操作说明，希望可以解决大家在训练自己数据时出现的问题。 注意：如果对py-faster-rcnn配置运行de
1、什么是阈值，以及阈值函数先来说明一下什么叫阈值，通俗来讲阈值就是一条分界线，像素点显示范围是0-255，阈值就是在0-255这个范围，取一个数作为分界线，对于比这条分界线大的数一种处理方式，比这条分界线小的数采取另一种处理方式。我们使用函threshould（）来实现这些功能。double threshold（
InputArray src, //原始图像
OutputArray d
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2024-04-10 12:37:53
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# 动态阈值机器学习入门指南
动态阈值机器学习是一种可以根据数据自适应调整分类决策边界的技术。在这篇文章中，我们将通过一个简化的流程教你如何实现动态阈值的机器学习模型。以下是实现过程的步骤概述。
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 数据收集与预处理 |
| 2 | 特征选择与工程 |
| 3 | 模型选择与训练 |
| 4 | 阈值动态调
对于基于深度学习的分类算法，其关键不仅在于提取与标签相关的目标信息，剔除无关的信息也是非常重要的，所以要在深度神经网络中引入软阈值化。阈值的自动设置，是深度残差收缩网络的核心贡献。需要注意的是，软阈值化中的阈值，需要满足一定的条件。这篇文章中的阈值设置，事实上，是在注意力机制下进行的。下面分别介绍阈值需要满足的条件、注意力机制以及具体的阈值设置方法。1. 阈值需要满足的条件在软阈值化
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2024-07-18 21:05:24
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基于阈值的应用：阈值：在图像处理时，受外界光线的干扰一般比较大，假如在阈值分割时采用固定阈值，那么在环境改变时分割效果受影响极大，那么为了避免此影响就必须采用动态阈值，自动求出合适的阈值进行分割。图像分割是图像处理与计算机视觉领域低层次视觉中最为基础和重要的领域之一，它是对图像进行视觉分析和模式识别的基本前提．阈值法是一种传统的图像分割方法，因其实现简单、计算量小、性能较稳定而成为图像分割中最基本
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2024-10-16 13:09:42
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## 机器学习 可变阈值实现流程
在机器学习中，可变阈值是一种常见的技术，它可以根据数据的特征动态调整分类器的阈值，从而提高模型的性能。下面我将介绍实现可变阈值的步骤，并给出相应的代码示例。
### 步骤一：准备数据
在实现可变阈值之前，我们首先需要准备一些数据来训练我们的模型。数据可以是任何形式的，但是一般情况下我们会使用标注好的数据集。在这个示例中，我们使用一个二分类的数据集，包含了一些
原创
2023-07-19 20:00:13
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算法练习篇之：机器人的运动范围 （数组）题目描述解题思路代码实现总结 题目描述地上有一个m行和n列的方格。一个机器人从坐标0,0的格子开始移动，每一次只能向左，右，上，下四个方向移动一格，但是不能进入行坐标和列坐标的数位之和大于k的格子。例如，当k为18时，机器人能够进入方格（35,37），因为3+5+3+7 = 18。但是，它不能进入方格（35,38），因为3+5+3+8 = 19。请问该机器
1、简介 Attention Is All You Need 是一篇Google 2017年提出的将Attention思想发挥到极致的论文。这篇论文中提出一个全新的模型，叫 Transformer，这个模型最初是为了提高机器翻译的效率，它的Self-Attention机制和Position Encoding可以替代RNN。因为RNN是顺序执行的，t时刻没有完成就不能处理t
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2024-03-20 13:28:27
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前言尽管在前面的介绍中我们似乎已经实现了图像的阈值处理，但事实并非如此，因为在图像处理时依然会遇到之前的方法无法解决的阈值处理问题。这里简单介绍两种改进图像阈值处理的方法，分别是基于局部统计的可变阈值处理和使用移动平均的图像阈值处理。 一、基于局部统计的可变阈值处理在前面的全局阈值处理中我们曾经使用过一幅酵母细胞的图像进行阈值处理，实际上在那幅图像中共有三个比较明显的灰度级，
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2024-07-05 20:47:31
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当时使用sigmoid时，如果确定分类的阈值呢？（使用sigmoid的多分类或者softmax的2分类，其实2分类的softmax就是sigmoid没区别）一般我们喜欢使用0.5这个默认的值。但是如果有更好的阈值使得结果更好，那该如何处理呢。。。可以使用ROC，如下例子所示，排好序的阈值以对应的10个阈值进行划分，得到对应的统计值。根据你能接受的假阳性率FPR和召回率TPR来确定对应的点位，再根据
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2024-08-15 11:02:34
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OpenCV图像处理 文章目录OpenCV图像处理一、图像阈值二、自适应阈值 一、图像阈值如果像素值大于阈值，则会被赋为一个值（可能为白色），否则会赋为另一个值（可能为黑色）。使用的函数是 cv.threshold。第一个参数是源图像，它应该是灰度图像。第二个参数是阈值，用于对像素值进行分类。第三个参数是 maxval，它表示像素值大于（有时小于）阈值时要给定的值。opencv 提供了不同类型的阈
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2024-09-27 00:30:02
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# 动态阈值 AI 机器学习入门指南
在当今数据驱动的世界中，动态阈值模型在异常检测、状态监测等领域具有重要应用。本文将引导你如何实现一个简单的动态阈值 AI 机器学习模型。以下是实现过程的步骤：
## 实现步骤
| 步骤 | 描述 |
|-------------|---------------------------|
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## 动态阈值机器学习算法实现流程
在教会刚入行的小白如何实现动态阈值机器学习算法之前，我们首先需要了解整个流程。下面的流程图展示了动态阈值机器学习算法的实现过程。
```mermaid
flowchart TD
subgraph 准备数据
A(收集数据)
B(数据预处理)
C(特征工程)
D(划分训练集和测试集)
原创
2023-09-10 11:22:22
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机器学习中的非线性函数参数训练是一项充满挑战的任务。在这篇博文中，我将详细阐述如何解决这一问题。我们将从各个角度进行深入探讨，包括背景定位、参数解析、调试步骤、性能调优、排错指南和生态扩展的内容。接下来，便是这项任务的详细过程。
## 背景定位
在当今数据驱动的商业环境中，机器学习的重要性不可否认。许多企业都依赖于机器学习模型来优化其运营、提高客户体验，甚至推动创新。然而，当我们试图训练非线性
