一、将从网上下载的文件中 ，xml文件全部放在新建的annotations中，png或jpg全部放在images中。二、新建一个脚本文件split_train_val.py，用于划分训练集、测试集和验证集。具体代码如下# coding:utf-8
import os
import random
import argparse
parser = argparse.ArgumentParser()
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2023-09-14 22:59:21
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文章目录1.创建数据集文件夹2.过滤3.训练前置准备3.1 创建数据集目录3.2 创建并写入配置文件3.3 修改训练参数3.4 部分训练结果解释 训练自己的数据集，首先需要安装Yolov5及创建数据集，这些部分在之前的文章中已经提到。 Yolov5安装及简单使用： Yolov5安装及简单使用 数据集标注： 数据集标注方法 1.创建数据集文件夹coco数据集官网地址：https://coco
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2024-01-29 00:42:54
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本文是使用pycharm下的pytorch框架编写一个训练本地数据集的Resnet深度学习模型，其一共有两百行代码左右，分成mian.py、network.py、dataset.py、train.py文件，功能是对本地的数据集进行分类。本文介绍逻辑是总分形式，即首先对总流程进行一个概括，然后分别介绍每个流程中的实现过程（代码+流程图+文字的介绍）。
&nbs
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2023-07-29 23:36:31
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机器学习就是让机器通过学习数据来获得某种知识，从而获得解决问题的能力。1.数据集 数据集，又称为资料集、数据集合或资料集合，是一种由数据所组成的集合。2.特征（属性） 通过对样本数据的汇总，提取出对象或者事件在某方面的表现或性质的事项，提取出的这些表现或者事项我们称之为特征（feature）或者属性（attribute）。3.训练集和测试集 将整个数据集分为训练集和测试集两个集合，训练集中的数据是
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2024-01-05 22:43:09
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将数据集分为两个子集：训练集 - 用于训练模型的子集。测试集 - 用于测试训练后模型的子集。如果只有一个数据集的话，可以将数据集分开：图 1. 将单个数据集拆分为一个训练集和一个测试集。但要确保测试集满足以下两个条件：规模足够大，可产生具有统计意义的结果。能代表整个数据集。换言之，挑选的测试集的特征应该与训练集的特征相同。假设测试集满足上述两个条件，目标是创建一个能够很好地泛化
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2023-11-14 10:50:03
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训练集、验证集、测试集（附：分割方法+交叉验证）数据在人工智能技术里是非常重要的！本篇文章将详细给大家介绍3种数据集：训练集、验证集、测试集。同时还会介绍如何更合理的讲数据划分为3种数据集。最后给大家介绍一种充分利用有限数据的方式：交叉验证法。先用一个不恰当的比喻来说明3种数据集之间的关系：训练集相当于上课学知识验证集相当于课后的的练习题，用来纠正和强化学到的知识测试集相当于期末考试，用来最终评估
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2024-01-29 01:59:24
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样本集取自本人在大创项目中用到的360张岩心照片。由于识别岩心是最基本的地质学工作，但这个过程往往是冗杂的，需要耗费大量时间与精力。如果用机器来划分岩心类型则会大大削减工作量！注意： 如何更改图像尺寸在这篇文章中，修改完之后你就可以把你自己的数据集应用到网络。如果你的训练集与测试集也分别为30和5，并且样本类别也为3
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2023-08-07 12:03:17
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神经网络中经常会出现三种数据集：训练数据集train set、验证数据集validation set、测试数据集test set。对每个训练数据，计算得到准确性，在网络中后向传播误差，从而调整权重weights。对每一个验证数据，也会计算准确性accurary，当准确性达到阈值，就退出训练，这是为了防止过度拟合overfitting。70% should be train cases, 10% w
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2024-05-11 21:10:07
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一、准备自己的数据集1.在yolov5文件夹下新建一个文件夹，这里取名为VOCData 2.进入后新建两个文件夹 Annotations 和 images（图中多余是之后生成的） images：用于存放要标注的图片（jpg格式）Annotations ：用于存放标注图片后产生的内容 二、运行 split_train_
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2024-08-21 10:39:28
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为什么要训练数据集与测试数据集？ 在上一篇博客主要学习了过拟合和欠拟合的概念。在后面的学习中慢慢就会发现机器学习中主要处理的是过拟合问题。 现在我们仔细观察一下在上一篇博客最后得到的过拟合的曲线。 我们说它之所以过拟合，是因为虽然我们学习到的这个曲线使得我们整个样本使用这个曲线进行预测的误差变小了，但是如果有一个新的样本的话，比如下图紫色的点对应的 在以上情况下，我们就称我们得到的这
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2024-02-04 02:53:12
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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
这篇文章我会详细讲述我用yolov3训练自己数据集的过程，如果对算法有疑问，可以看看我之前写的yolov3，自认为写的很详细。用的github项目是tensorflow-serving-yolov3ok，首先我的数据集是老师给的，很多人一开始都会郁闷数据集不是voc这些格式，没法带入别人的代码直接跑。我这边也是，所以要先转换数据集格式。如果数据集和我类似的培养可以参考我的做法，下面是
一、机器学习算法术语1）数据集（Data Set），训练集（Training Set），验证集（Validation Set）和测试集（Test Set） 数据集分为训练数据和测试数据。测试数据集合即为测试集，是需要应用模型进行预测的那部分数据，是机器学习所有工作的最终服务对象。为了防止训练出来的模型只对训练数据有效，一般将训练数据又分为训练集和验证集，训练集用来训练模型，而验证集一般只
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2024-04-07 20:53:07
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这节介绍一些机器学习中的基本概念，数据集（训练、测试、验证），方差-偏差，过拟合，正则化，降维。 目录数据集（data set）方差-偏差（variance-bias）过拟合（overfitting）正则化（regularization）降维（Dimension Reduction）意义应用方法 数据集（data set）一般对于一个大数据集，我们会把它按照 6：2：2 分成训练集
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2024-07-04 19:57:55
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文章目录1、配置Mask_RCNN ，并运行demo1.1环境1.2下载github1.3安装依赖库1.4安装Mask_RCNN1.5下载coco已训练好模型1.6安装 pycocotools1.7使用 Jupyter 运行 demo.ipynb2、训练2.1下载coco数据集2.2训练网络-coco数据集2.3 训练自己数据集2.3.1首先要使用 Labelme 制作自己的数据集2.3.2训练
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2024-08-12 11:55:43
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制作自己的Mask RCNN数据集 一. 描述：Mask RCNN是迄今为止比较先进的实例分割框架，厉害之处就在于，他不仅能够分类出物体所属类别，而且还能绘制出图片中物体的轮廓，速度，精确度都不错，但是制作自己的数据集一直没有一个比较好的教程，本篇博客就讲一下怎样制作自己的数据集。二. 图片标注及转化 Windows环境下：（1）安装labelme工具（https://github.co
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2024-02-03 21:17:05
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Python3入门机器学习2.3 训练数据集，测试数据集(1).判断机器学习算法的性能： 思考这样一个问题，如果所有原始数据都当做训练数据，训练出一个模型，然后用这个模型预测新来的数据所属的类型。训练得到的模型的意义在于在真实环境中使用，但是如果得到的模型很差怎么办？真实的环境难以拿到真实的label（标签）怎么办？以上问题都在告诉我们，其实我们用所有的原始数据都去当训练集来直接训练出模型投入到生
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2023-10-08 09:17:36
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# PyTorch训练数据集中的训练集和测试集
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何在PyTorch中实现训练集和测试集的划分。划分数据集是机器学习中非常重要的一步，它有助于评估模型的性能以及避免过拟合。本文将按照以下步骤进行介绍：
1. 加载数据集
2. 划分数据集
3. 数据预处理
4. 创建数据加载器
5. 使用数据加载器进行训练和测试
## 步骤一：加载数据集
在PyTorc
原创
2024-01-12 08:39:06
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在pytorch官网上的tutoral中，教程给了一个例子，训练一个分类器，下载CIFAR10数据集，用一个简单的CNNC网络训练模型。在我们下载的CIFAR10数据集中，已标签的数据被打包并封装在data文件夹里。我们可以在这个例子的基础上，把自己的数据放到其模型下，并实现一个简易的分类器。首先是配置pytorch的各种环境，有很多教程的，他们讲的又详细又好，我就不多讲啦。先导入各种模块#enc
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2023-06-30 16:50:29
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Python之数据处理案例1 准备数据2 要求（1）将数据表添加两列：每位同学的各科成绩总分（score）和每位同学的整体情况（类别），类别按照[df.score.min()-1,400,450,df.score.max()+1]分为“一般” “较好” “优秀”三种情况。（2）由于“军训 ”这门课的成绩与其他科目成绩差异较大，并且给分较为随意，为了避免给同学评定奖学金带来不公平，请将每位同学的各科
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2023-10-20 12:08:11
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