多标签图像分类（Multi-label Image Classification）任务中图片的标签不止一个，因此评价不能用普通单标签图像分类的标准，即mean accuracy，该任务采用的是和信息检索中类似的方法—mAP（mean Average Precision）。mAP虽然字面意思和mean accuracy看起来差不多，但是计算方法要繁琐得多，以下是mAP的计算方
最近需要用到solvePnP算法[1]通过人脸关键点求解人脸姿态，涉及到的数据集中关键点标注数量不统一，但网上使用solvePnP算法时人脸模型比较好找到的是68个关键点，因此需要找到模型的68个关键点中与其他几种数量关键点的对应关系。目录98关键点标注序号68关键点标注序号35关键点标注序号29关键点标注序号21关键点标注序号5/6关键点标注序号68关键点与29关键点序号对应关系98关键点标注序
文章目录前言一、使用opencv调用模型二、在xml文件中创建树并写入坐标定义一个main函数总结 前言在训练目标检测时，标注数据是一项简单而又浪费时间的事情，如果能够自动标注数据将可以高效的扩充数据集，从而提高训练模型的效果。 目前能想到的一种自动标注方法是先训练一个检测效果较好的模型，然后使用这个模型对需要标注的图片进行检测，将检测到的BBox写入到标注文件中。这里来简单说明一下相关代码。
正在用深度学习做车牌识别，既没有现成数据，也拿不到交通摄像头和小区、停车场等门禁数据，所以只能是网上找一部分、上街拍一部份、爬虫爬一部分！！！总之，多多少少是有一些可以用的数据了。当然，筛选出可以用的数据后还需要人工给数据样本进行标注，也就是手动标出图片中的车牌。我模型用的是YOLO v2，它使用的是VOC格式的数据集，所以首先需要对训练集及验证集的图片进行标注，每张图片均可以得到相对应的同名xm
源码地址：https://github.com/wkentaro/labelme1 labelme的安装工作环境：ubuntu16 + anconda 安装命令：安装不同的工程python相关库，建议创建不同的虚拟环境，然后进行安装（当然直接安装在base环境下，也可正常运行）。选择使用清华镜像源，安装速度会加快。•
conda create -n labelme python=3.6so
前言记录Labelme的使用方法，方便快速上手使用。labelme简介LabelMe 可用于实例分割，语义分割，目标检测，分类任务的数据集标注工作。在线标注版本python版本labelme官方文档分类标注：Classification 目标检测标注：Object Detection 语义分割标注：Semantic Segmentation 实例分割标注：Instance Segmentation
条码软件(Label mx)按数量字段批量打印标签不少客户在打印标签的时候有这样的需求，不同的产品标签需要打印的数量不同，拿服装吊牌来说，连衣裙吊牌尺寸一般是S、M、L，如果S码需要5个，M码需要12个，L码需要9个，这些信息都在同一个数据库里且每款只有一条记录，只是标明了各自打印的数量， 使用 Label mx 轻松实现上述三个尺寸的标签的不同数量的批量打印，具体步骤如下： 一、打开
在绘制CAD图纸的过程中，为了提高绘图速度经常会用到各种CAD标注快捷键。对于CAD制图初学入门来说，掌握CAD标注快捷键也是一项基本功能，今天的CAD教程，小编要给大家介绍的就是浩辰CAD给排水软件中关于CAD坐标标注的内容，一起来看看吧！CAD坐标标注的使用技巧：CAD标注快捷键在绘图过程中经常会用到，浩辰CAD给排水软件中坐标标注命令主要用于在总平面图上标注测量坐标或者施工坐标，取值根据世界
在项目开发过程中，以下几种情况让 PhpStorm 加重了索引扫描的负担：1、npm install 之后产生的 node_modules 目录2、runtime 运行时产生的目录3、storage 上传的附件，运行时目录4、其他类似的目录提高效率，合理标注目录属性！方法：1、左则目录树中，右击目录2、弹出的快捷菜单中，Mark Directory As，选择合理的类型。3、简单粗暴点就是：Exc...
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2018-04-19 08:58:00
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eiseg教程1.安装EISeg2.载入模型权重3.添加类别标签4.设置格式5.标注图片6.部分按键/快捷键 eiseg是百度开发的半自动标注工具，可以快速给语义分割任务打标签，提高工作效率。 1.安装EISeg（1）新建一个python=3.8的虚拟环境 （2）安装PaddlePaddle（这里默认是安装的CPU版的，如果要安装GPU版，看官方文档）：pip install paddlepa
labelImg是我们常用的标注工具，可以用来进行目标检测项目的标注工作，其基本使用比较简单，在这里我们简单介绍一些该软件的使用方法：首先看一下软件的整体界面红色框：工具栏 绿色框：菜单栏 黑色框：信息显示栏，上面显示的是类别信息，下面显示的是图片的路径，如下图所示。下面我们以图像标注为例给大家演示一下该如何使用这款软件：点击工具栏的Open按钮选择自己想要标记的图片点击确定即可将需要标记的图片载
当我们进行这样处理是会产生非常多的参数，我我们可以通过以下详细过程进行分析，如何利用最少的参数等到相同的结果这只是一个分类情况，就用了16个参数，之后看最后的结果使用了16*9个参数才能计算完成，而且这只是一层，我们发现最后的结果一般只与四个参数有关，我们可不可将这四个参数提取出来最后通过一个卷积层将数据进行转换在上图中，输入和卷积核都是张量，卷积运算就是卷积分别乘以输入张量中的每个元
多分类问题Softmax二分类问题给定一系列特征，输出为0或1，表示是否满足某个条件。具体做法是输出一个概率，表示给定特征满足这个条件的概率，或者不满足这个条件的概率。多分类问题给定一系列特征，预测是多个类别中的哪一类，比如手写数组识别、物体识别等。如果在多分类问题中仍采用二分类问题的解决方法，即输出可能属于每个类别的概率，会出现的问题有输出的概率可能为负数所有类别概率之和不为1，即不是一个分布提
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2023-08-17 16:37:44
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新闻分类：多分类问题本次会构建一个网络，将路透社新闻划分为46个互斥的主题。因为有多个类别，这是多分类问题的一个例子。因为每个数据点只能划分到一个类别，所以更具体地说，这是单标签、多分类问题的一个例子。如果每个数据点可以划分到多个类别（主题），那它就是一个多标签、多分类的问题。路透社数据集reuters该数据集包含46个不同的主题：某些主题的样本更多，但训练集中每个主题都有至少10个样本。from
关于FPN，它既是一个单独的特征金字塔网络，又被用在了MASK R-CNN模型的前半部分，所以要写FPN，自然也要从最开始说起，这样才能知道为什么我们要用到FPN，以及他在MASK R-CNN中起的作用。这些模型的目标都是一个：object detection（目标检测）。在给定的图片中精确找到物体所在位置，并标注出物体的类别。object detection要解决的问题就是物体在哪里，是什么的问
今天给大家介绍两个多分类任务中的经典网络模型LeNet5和AlexNet。内容源来自“有三AI”，感兴趣的读者可以关注公众号“有三AI”。首先要给大家普及以下网络深度和网络宽度的概念，强调一点，池化层是不算入网络深度的。网络的深度：最长路径的卷积层+全连接层的数量，这是深度学习最重要的属性。如图，以简单的LeNet5网络为例，网络中包含3个卷积层，2个全连接层，所以网络深度等于5。C1+C3+C5
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2023-09-27 18:47:43
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主要涉及的知识点：混淆矩阵、Precision(精准率)、Recall(召回率)、Accuracy(准确率)、F1-score （包括二分类和多分类问题）ROC、AUC 【一】众所周知，机器学习分类模型常用评价指标有Accuracy, Precision, Recall和F1-score，而回归模型最常用指标有MAE和RMSE。但是我们真正了解这些评价指标的意义
分类从结果的数量上可以简单的划分为：二分类（Binary Classification）多分类（Multinomial Classification）。其中二分类是最常见且使用最多的分类场景，解决二分类的算法有很多，比如：基本的KNN、贝叶斯、SVMOnline Ranking中用来做二分类的包括FM、FFM、GBDT、LR、XGBoost等多分类中比如：改进版的KNN、改进版的贝叶斯
文章目录0 写在前面1 softmax函数2 数据预处理2.1 scatter（）函数的cmap属性3 激活函数4 模型搭建5 完整代码6 输出分析6.1 目标6.2 运行过程7 总结 0 写在前面二分类问题是多分类问题的一种特殊情况，区别在于多分类用softmax代替sigmoid函数。softmax函数将所有分类的分数值转化为概率，且各概率的和为1。1 softmax函数softmax函数首
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2023-10-04 07:59:38
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目录一，目标检测中的Precision & Recall二，为什么要这两个指标？三,代码解析 一，目标检测中的Precision & RecallPrecision,准确率/查准率 Recall,召回率/查全率 准确率比较好理解，就是检测出的所有正样本中多少是真正的正样本 Recall召回率其实最主要的是理解FN，其实FN（False Negative）就是被判断负样本但其实是正
