1.做感受野分析，确定能够检测目标边长范围这一步得自己算。现成的网络都能搜到别人算好的结果，拿来直接用。2. 用最终特征图的尺寸反推训练样本图像的尺寸这一步也得自己算。有了目标边长范围，选择大于目标框最大边长2倍左右的训练样本图像的尺寸。3. 对原始样本图像进行旋转和成像效果变换增广这一步得写代码。目前广泛使用的正框样本库，旋转之后范围框更加不准，没得意义。如果自己要做样本记得一定要用倾斜范围框去
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2024-06-26 08:06:56
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1. 准备自己的图片数据选用部分的Caltech数据库作为训练和测试样本。Caltech是加州理工学院的图像数据库，包含Caltech101和Caltech256两个数据集。该数据集是由Fei-FeiLi, Marco Andreetto, Marc 'Aurelio Ranzato在2003年9月收集而成的。Caltech101包含101种类别的物体，每种类别大约40到800个图像，大部分的类别
1，列表元素去重#方法1，通过遍历去重。
lst=[10,20,30,10,20] #创建一个列表
lst2=[] #创建一个空列表
for i in lst: #赋值i，将列表lst放到for循环中
# print(i) #输出打印i，i依次打印10，20，30，10，20
if i not in lst2: #判断输出的i值是否不在lst2列表中
lst2.app
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2023-12-10 16:40:14
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以Python为例，教你如何使用迁移学习我现在在Unbox Research工作，由 Tyler Neylon创办的新的机器学习研究单位，岗位是机器学习工程师。我刚刚为一名客户完成了一个服装图片分类的iOS 应用程序开发的项目——在类似这样的项目里，迁移学习是一种非常有用的工具为了有效地部分重训练神经网络，迁移学习是一种很好的方法。为了达到这个目的，我们重新使用了之前已经构建起的模型架构以及大部分
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2024-06-26 15:42:02
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文章目录摘要问题算法网络设计BackboneNeckHead标签分配SimOTA（YOLOX提出）：TAL（Task alignment learning，TOOD提出）损失函数分类损失框回归损失目标损失行业有用改进自蒸馏图像灰度边界填充量化及部署实验消融实验损失函数量化实验结论 论文： 《YOLOv6: A Single-Stage Object Detection Framework fo
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2024-03-21 22:00:05
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1.目标检测目标检测（Object Detection）的任务是找出图像中所有感兴趣的目标，并确定它们的类别和位置。
目标检测的位置信息一般由两种格式（以图片左上角为原点(0,0)）：
1、极坐标表示：(xmin, ymin, xmax, ymax)xmin,ymin:x,y坐标的最小值xmin,ymin:x,y坐标的最大值2、中心点坐标：(x_center, y_center, w, h)x_c
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2024-04-12 20:29:14
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windows系统下YoLov8改进模型训练自己的数据集yolov8 github下载1、此时确保自己的数据集格式是yolo 格式的（不会的去搜教程转下格式）。你的自制数据集文件夹摆放主目录文件夹摆放自制数据集data.yaml文件路径模板path: ../datasets/VOCdevkit
train: images/train # train images (relative to 'p
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2024-04-14 13:34:49
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先熟悉一些基本知识，如：锚框，预测框，类别，偏移量之类的，然后再回到本节，可能会更好点，这里我们使用皮卡丘的数据集来训练目标检测。训练之前我们先来看下多尺度生成锚框，还是使用上一次的猫狗图片，高宽分别是596像素和605像素。需要知道什么是特征图：有兴趣的可以查阅：MXNet卷积神经网络对图像边缘的检测定义：二维卷积层输出的二维数组可以看做输入在空间维度（宽和高）上某一级的表征，这个就是特征图（f
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2024-05-22 22:58:30
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第七章 输入输出有几种办法可以从程序输出；数据可以用可读的形式显示，或保存到文件中以备日后使用。本章讨论一些输入输出的办法。7.1 输出格式控制到现在为止我们已经看到了两种输出值的方法：表达式语句和print语句。（第三种方法是使用文件对象的write()方法，标准输出文件可以用sys.stdout引用。参见库参考手册）。我们常常需要控制输出格式，而不仅仅是显示空格分开的值。有两种办法控制输出格式
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2024-08-02 11:03:22
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参考：https://github.com/AlexeyAB/darknet#how-to-train-to-detect-your-custom-objects1. 训练前（1）在.cfg文件中设置flag random=1，它将通过不同分辨率来训练yolo以提高精度。（2）提高.cfg文件中网络的分辨率，（例如height = 608，width = 608或者任意32的倍数），这样可以提高精
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2024-03-20 15:38:45
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前言 本文整理了一些深度学习训练推理框架，涉及计算机视觉、语音、时序任务上的框架，共计20多种。1训练框架Pytorch PyTorch是由Facebook人工智能研究小组开发的一种基于Lua编写的Torch库的Python实现的深度学习库，也是目前使用范围和体验感最好的一款深度学习框架。它的底层基于Torch，但实现与运用全部是由python来完成。该框架主要用于人工智能领域的科学研
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2024-05-22 22:38:16
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导读 小目标检测是计算机视觉领域中的一个极具挑战性的问题。随着深度学习和计算机视觉领域的不断发展，越来越多的应用场景需要对小目标进行准确的检测和识别。本文将从小目标的定义、意义和挑战等方面入手，全面介绍小目标检测的各种解决方案。定义 &
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2024-07-30 21:45:05
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# 深入了解 PyTorch 目标检测模型的 pth 文件下载
在机器学习和计算机视觉的领域，目标检测是一个非常重要的任务。PyTorch 是一个流行的深度学习框架，广泛应用于目标检测模型。本文将引导您如何下载一个 PyTorch 目标检测模型的 `.pth` 文件，适用于小白。
## 工作流程
我们将整个流程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
文章目录1、CenterNet 简介2、提出背景3、骨干网络4、整体结构5、论文总结 本文原论文地址： https://arxiv.org/pdf/1904.07850.pdf GitHub地址：https://github.com/xingyizhou/CenterNet1、CenterNet 简介CenterNet 是一种 anchor-free 的目标检测网络，不仅可以用于目标检测，还可
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2024-04-01 17:16:39
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目标检测 YOLOv5 训练操作1. 数据配置1.1. 工具安装1.2. 数据准备1.2.1. 建立文件夹和基础文件1.2.2. 编辑类别种类1.2.3. 放置标注图片1.3. 数据标注1.4. 数据转换1.5. 修改配置1.5.1. 修改数据配置文件1.5.2. 修改模型配置文件2. 训练配置2.1. 参数设置2.2. 执行训练3. 检测效果 1. 数据配置1.1. 工具安装Labelimg
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2024-08-18 13:17:17
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目录一、定义1.1、TP1.2、FP1.3、FN1.4、Precision1.5、Recall1.6、AP1.7、mAP二、mAP计算过程（实例）三、YoLo输出结果的理解Reference 一、定义1.1、TPTP（True Positive）：IoU>0.5的检测框数量；检测成正样本，且检测对了（本质是正样本）1.2、FPFP（False Positive）：IoU<=0.5的检
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2024-03-26 22:42:47
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短短10行代码就可以实现目标检测？！本文作者和他的团队构建了一个名为ImageAI 的Python库，集成了现今流行的深度学习框架和计算机视觉库。本文将手把手教你构建自己的第一个目标检测应用，而且文摘菌已经帮你踩过坑了，亲测有效！无人超市、人脸识别、无人驾驶，众多的使用场景及案例，使得【目标检测】正成为计算机视觉最有前景的方向。听起来似乎是个很难实现的技术，需要大量训练数据和算法才能完成。事实上，
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2024-04-30 01:23:24
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目录 前言：一、VOC数据集的制作1、数据的标注工具：labelIImg ----我也是在github上下载的，这里我提供我的链接2、数据集的文件夹：由于我的只涉及目标检测，故只需以下几个文件目录：二、实现1、Pascal_label_map.pbtxt文件格式：2、将数据集转换为tfrecord格式，书中提供了create_pascal_tf_record.py，在这里，需要对书中的代
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2024-03-06 11:47:33
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大家好，前面一篇文章介绍了torchvision的模型ResNet50实现图像分类，这里再给大家介绍一下如何使用torchvision自带的对象检测模型Faster-RCNN实现对象检测。Torchvision自带的对象检测模型是基于COCO数据集训练的，最小分辨率支持800， 最大支持1333的输入图像。Faster-RCNN模型Faster-RCNN模型的基础网络是ResNet50， ROI生
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2024-02-02 17:52:03
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RCNN训练流程1、用标注图片有监督预训练CNN网络迁移学习，可解决标注框不多，训练样本少的问题2、selective search提取候选框(region proposal)先根据纹理、色彩、直方图等特征将图片划分出不同的区域，分别计算这n个区域的两两相似度，再将相似度最大的两个区域合并，去掉合并的两个区域，重新计算两两相似度，再合并，直到只剩一个区域，最初划分的区域并上这个过程中产生的所有区域
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2024-05-25 10:54:40
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