在机器学习模型的效果评估中，预测误差的分析是重中之重。对于现有的各种误差测量技术，如果使用不当，会得出极具误导性的结论。这些结论会误导模型设计者设计出过拟合的模型，过拟合是指训练出的模型对于训练集拟合的很好，但是对于新的样本集则预测效果极差。这篇文章描述了如何正确的测量模型误差，以避免此类问题。
误差测量 对于一个预测模型来说，最重要的是要能对新出现的数据样本准确进行预测。所以在测
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2024-10-29 11:40:49
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目录1、作者2、算法简介3、环境配置4、代码实现4.1 数据准备4.2 完整代码4.3 运行结果常见问题总结 1、作者熊文博2、算法简介YOLO英文名字为Yolo Only Look Once，意为你只看一次，也就是说你只看一次，就可以把图像中的目标检测出来。YOLO是一种目标检测的算法，其于2015年首次提出，目前最新的已经到YOLO v8了。现在用YOLO v2加载训练好的COCO数据集权重
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2024-05-28 09:11:34
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MONAI 3D目标检测官方demo实践与理解（一）项目搭建，训练部分的运行写在前面硬件环境配置先把代码跑起来数据集下载与处理训练部分写在后面 写在前面最近在学习医学图像相关的3D目标检测，刚好MONAI更新了3D目标检测相关的模块，就去找来官方的案例学习，下图来自MONAI目标检测。 硬件环境配置运行环境是Windows11系统，显卡为3090先把代码跑起来首先去官方的仓库看一下代码，根据re
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2024-03-07 11:56:48
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文章目录0 前言1 课题背景2 实现效果3 Yolov5算法4 数据处理和训练5 最后 0 前言? 优质竞赛项目系列，今天要分享的是? **深度学习卫星遥感图像检测与识别 **该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！?学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：5分? 更多资料, 项目分享：https://gitee.com/dancheng-seni
作者：Edison_GOne-shot目标检测旨在通过几个标注的样本来检测新的目标。之前的工作已经证明了元学习是一个很有前途的解决方案，它们中的大多数基本上是通过解决在区域上的元学习检测来进行分类和位置微调。一、简要One-shot目标检测旨在通过几个标注的样本来检测新的目标。之前的工作已经证明了元学习是一个很有前途的解决方案，它们中的大多数基本上是通过解决在区域上的元学习检测来进行分类和位置微调
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2024-05-20 17:37:58
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1简介构建在深度卷积上的Inverted bottleneck layers已经成为移动设备上最先进目标检测模型的主要构建模块。在这项工作中，作者通过回顾常规卷积的实用性，研究了这种设计模式在广泛的移动加速器上的最优性。作者研究发现，正则卷积是一个强有力的组件，以提高延迟-准确性权衡目标检测的加速器，只要他们被放置在网络通过神经结构搜索。通过在搜索空间中合并Regular CNN并直接优化目标检测
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2024-03-25 08:53:52
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在基于模型的开发中，优质的模型架构是生成优质代码的必要前提。静态模型分析对于模型的质量保证有着至关重要的作用，同时建模规范已在业内有着广泛而成熟的应用。然而建模规范并非模型设计原则合规性的唯一考量标准，仍有许多方面，需要根据具体的模型属性加以改善。模型结构质量作为反映建模质量的重要方面，可通过一系列模型指标（Model metrics）对模型结构质量进行综合分析。本文我们将向您展示模型指标的概念、
前言基于视觉的机器人抓取过程中的三个关键任务，即目标定位、目标姿态估计和抓取估计：目标定位任务包括无分类的目标定位、目标检测和目标实例分割目标姿态估计任务主要是对6D目标姿态进行估计抓取估计任务包括二维平面抓取方法和6自由度抓取方法机器人抓取涉及检测、分割、姿态估计、抓取点检测、路径规划等任务，本文主要介绍这些任务的评估标准。目标检测目标检测领域主要使用IOU这一标准来评估Predict Box与
我的显卡是4090 算力 8.6，pytorch版本不能太低，否则报错算力和本机不符算力查看Compare Current and Previous GeForce Series of Graphics Cards | NVIDIA我的版本：
python 3.8
pytorch 1.12.1
cuda: 11.3
mmcv-full = 1.7.0
mmdet = 2.2
大家好呀，我是阿潘。Meta 的 Segment Anything Model 着实火了一把，今天来和大家分享一篇相关的研究成果，论文和代码都已开源：从标题的字面意思应该就是指仅需一个样本即可定制个性化的SAM。Personalize Segment Anything Model with One Shot https://ar
目录一、边缘检测1、检测原理2、一阶导数算子3、二阶导数算子二、USAN原理三、图搜索1、基本思想2、优缺点3、图搜索的工作过程四、基本阈值技术1、原理和分类2、全局阈值的选取3、局部阈值的选取4、动态阈值的选取一、边缘检测边缘检测与锐化强相关1、检测原理①阶梯状边缘，②脉冲状边缘，③屋顶状边缘①阶梯状边缘，处于图像中两个具有不同灰度值的相邻区域之间②脉冲状边缘，它主要对应细条状的灰度值突变区域，
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2024-05-29 08:15:34
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通用目标检测 定义： 给定一个任意的图像，确定是否有来自预定义类别的语义目标的实例，如果存在，返回空间位置和范围.相比于目标类检测,更侧重于探测广泛的自然类别的方法发展历程: PASCAL VOC数据集, ILSVRC性能逐渐提高.典型算法 基于卷积的神经网络目标检测方法，根据检测速度可分为两阶段目标检测和一阶段目标检测。 两阶段目标检测算法：生成候选区域+分类和边界框回归
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2024-03-07 15:35:28
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第1部分从在自定义数据集中训练检测器到使用TensorFlow 1.15在Jetson纳米板或云上进行推理的详细步骤完整代码可在GitHub上获得TensorFlow对象检测API V2的教程可作为jupyter notebook使用 https://github.com/Tessellate-Imaging/Monk_Object_Detection/blob/master/example_no
2020-09-21 一 目标识别分类及应用场景 目前可以将现有的基于深度学习的目标检测与识别算法大致分为以下三大类： ① 基于区域建议的目标检测与识别算法，如R-CNN, Fast-R-CNN, Faster-R-CNN; ② 基于回归的目标检测与识别算法，
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2023-12-20 15:27:02
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1.A Survey for In-context Learning论文详情页作者：Qingxiu Dong,Lei Li,Damai Dai,Ce Zheng,Zhiyong Wu,Baobao Chang,Xu Sun,Jingjing Xu,Lei Li,Zhifang SuiAI华同学综述（大模型驱动）：本文综述了近年来自然语言处理领域中最新进展、挑战和未来工作。我们首先提出了一种形式化的
本文介绍如何基于NModel生成自动化测试用例。在前面一文使用NModel自动生成测试用例中，介绍了如何通过给待测试的程序建模，生成测试用例的方法。但前面文章的问题是，生成的都是手工的测试用例，如果让测试人员手工执行程序自动生成的测试用例，呃……这对于测试工程师来说，不蒂于一场噩梦。
在前面一文使用NModel自动生成测试用例中，介绍了如何通过给待测试的
目标检测常用评价指标有： 准确率 （Accuracy），混淆矩阵 （Confusion Matrix），精确率（Precision），召回率（Recall），平均正确率（AP），mean Average Pre
github.com/tzutalin/labelImg安装对应模块，调试环境即可利用标注工具制作自己的数据集，并生成xml文件生成csv# -*- coding:utf-8 -*-import osimport globimport pandas as pdimport xml.etree.ElementTree as ETimport randomdef x
原创
2022-11-10 14:34:51
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本文分享的目标检测论文将同步推送到 github上，欢迎大家 star/fork：https://github.com/murufeng/awesome-papers/tree/master/Object-detection目标检测论文【1】Object Detection in 20 Years: A Survey时间：2019年5月 作者：密歇根大学&北航&卡尔顿大学&
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2024-09-19 15:12:24
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文章：《Multimodal Machine Learning: A Survey and Taxonomy》多模态机器学习综述【摘要】我们对世界的体验是多模式的 - 我们看到物体，听到声音，感觉到纹理，闻到气味和尝到味道。模态是指某种事物发生或经历的方式，并且当研究问题包括多种这样的形式时，研究问题被描述为多模态。为了使人工智能在理解我们周围的世界方面取得进展，它需要能够一起解释这种多模信号。多
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2024-07-08 09:37:49
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