评价指标 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 Precision mAP，交除并IoU，ROC + AUC，非极大值抑制（NMS） 交并比-IOU 预测框与标注框的交集与并集之比 ...
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2021-08-26 17:22:00
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# 深度学习评估指标实现流程
## 1. 简介
在深度学习中，评估模型的性能是非常重要的。评估指标可以帮助我们判断模型的好坏，从而优化和改进模型。本文将介绍深度学习评估指标的实现流程，并给出每一步所需的代码和注释。
## 2. 实现流程
下表展示了深度学习评估指标的实现流程。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1. 准备测试数据 | 收集一部分具有标签的测试数据集 |
# 深度学习评价指标的实现流程
## 前言
深度学习评价指标是对深度学习模型进行评估和比较的重要工具。在实际应用中，了解如何选择和使用适当的评价指标是非常重要的。本文将介绍深度学习评价指标的实现流程，并给出每个步骤所需的代码示例和注释。
## 流程图
```mermaid
journey
title 深度学习评价指标的实现流程
section 数据准备
定义真实
原创
2023-09-12 06:52:13
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这是一个arXiv上2020年6月底上传的综述“A Survey on Deep Learning for Localization and Mapping: Towards the Age of Spatial Machine Intelligence“，作者来自英国牛津大学，文章覆盖了odometry、mapping和SLAM等。这是一个arXiv上2020年6月底上传的综述“A Survey
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2023-07-28 21:55:01
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作者介绍@Albert就职于某知名大数据服务公司；专注于数据产品、数据埋点和用户行为数据分析和应用；“数据人创作者联盟”成员。00 导语笔者之前就用户行为数据写过一篇科普文《用户行为数据入门理论与实例》，里面有对用户行为分析的整体介绍，其中包括数据指标以及指标体系搭建这个重要的环节；但是受文章篇幅所限，不能完整、体系化地介绍数据指标、指标体系以及其搭建方法。于是笔者结合自己工作经验撰写了
## 深度学习模型评估指标
### 简介
深度学习模型评估指标是评估深度学习模型性能的一种方法。通过评估指标，我们可以了解模型在不同任务上的表现，进而优化模型的设计和训练策略。在本文中，我将向你介绍深度学习模型评估指标的流程，并提供相应的代码示例。
### 流程
下面是深度学习模型评估指标的一般流程：
表格：深度学习模型评估指标流程
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
|
原创
2023-08-21 09:28:45
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# 深度学习召回率指标
## 引言
深度学习是一种强大的机器学习方法，其在各个领域都取得了巨大的成功。在实际应用中，我们通常需要评估模型的性能，以便了解其在不同任务上的表现。在这篇文章中，我们将重点介绍深度学习中的召回率指标，并提供相应的代码示例。
## 召回率的定义
召回率是一个用来衡量模型分类性能的指标。它表示模型正确预测为正例的样本数与实际正例样本数的比例。召回率计算公式如下：
!
# 如何实现深度学习指标图
## 简介
深度学习指标图是一种展示深度学习模型训练过程中各种指标的图表，可以帮助开发者更好地了解模型的性能和训练过程。在本文中，我将向你介绍如何使用Python中的Matplotlib库来实现深度学习指标图。
## 整体流程
下面是实现深度学习指标图的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. | 导入必要的库和模块 |
| 2
原创
2023-10-28 06:48:00
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# 深度学习测试集指标的实现指南
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能帮助你理解并实现深度学习测试集指标的计算。在本文中，我将详细介绍整个流程，并提供必要的代码示例和注释，以帮助你更好地掌握这一技能。
## 流程概述
首先，让我们通过一个表格来概述计算深度学习测试集指标的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 数据准备 |
| 2 | 模型加载 |
|
YOLO mAP@0.5与mAP@0.5:0.95的含义mAP@0.5：mean Average Precision（IoU=0.5）即将IoU设为0.5时，计算每一类的所有图片的AP，然后所有类别求平均，即mAP如图所示，AP50，AP60，AP70……等等指的是取detector的IoU阈值大于0.5，大于0.6，大于0.7……等等。数值越高，即阈值越大，精度越低。mAP@.5:.95（mAP
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2023-07-08 14:02:31
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Bit-Map算法简介：
1：Bit-Map算法又名位图算法，其原理是，使用下标代替数值或特定的意义，使用这个位为0或者1代表特性是否存在。
2：Bit-Map算法具有效率高，节省空间的特点，适用于对大量数据进行去重，查询等。
应用举例：
例如，我们存储了一些整形数据：2，8，4，6，9，我们需要查询是否存储了3，那么，按普通的思路，我们需要将
# mAP在深度学习中的应用
在深度学习的领域，尤其是计算机视觉任务中，准确评估模型的性能是至关重要的。常见的指标包括准确率、召回率等，但当我们面对多类检测问题时，均值平均准确率（mAP）则成为了一种更为合适的评价标准。本文将介绍mAP的概念、计算方法，并提供一个代码示例。
## 什么是mAP？
mAP（mean Average Precision）是用于评估目标检测模型性能的指标。它综合了
一、mAP 这里首先介绍几个常见的模型评价术语，现在假设我们的分类目标只有两类，计为正例（positive）和负例（negtive）分别是： 1）True positives(TP): 被正确地划分为正例的个数，即实际为正例且被分类器划分为正例的实例数（样本数）； 2）False positives(FP): 被错误地划分为正例的个数，即实际为负例但被分类器划分为正例的实例数；...
原创
2021-09-01 16:05:40
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这是微软方面的最新研究成果， 在第六届ImageNet年度图像识别测试中，微软研究院的计算机图像识别系统在几个类别的测试中获得第一名。本文是解决超深度CNN网络训练问题，152层及尝试了1000层。随着CNN网络的发展，尤其的VGG网络的提出，大家发现网络的层数是一个关键因素，貌似越深的网络效果越好。但是随着网络层数的增加，问题也随之而来。首先一个问题是 vanishing/exploding g
阴影映射阴影映射(Shadow Mapping)背后的思路非常简单：我们以光的位置为视角进行渲染，我们能看到的东西都将被点亮，看不见的一定是在阴影之中了。如果我们从光源的透视图来渲染场景，并把深度值的结果储存到纹理中会怎样？通过这种方式，我们就能对光源的透视图所见的最近的深度值进行采样。最终，深度值就会显示从光源的透视图下见到的第一个片元了。我们管储存在纹理中的所有这些深度值，叫做深度贴图（dep
Games202高质量实时渲染_lecture3_shadow maping1 shadow mapping1 原理2问题1：自遮挡；3 走样2 shadow maping背后的数学3 percentage closer soft shadows1 PCF 1 shadow mapping图像空间中的 坏处：遮挡，走样1 原理获取深度图：越近深度图越浅！ 偏黑值比较小， 经过透视投影后的z并不是
Chap 4 ：Graph Embedding1.图嵌入的整个框架 框架包含四个部分： (1)mapping function：将节点从graph domain映射到embedding domain。 (2)information extractor：从graph domain中提取出想要的key information 。 (3) reconstructor：从embedding domain中
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2023-10-27 05:19:49
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、 一、模型量化的背景需求 Resnet-152神经网络的提出证明了越宽越深越大的模型往往比越窄越浅越小的模型精度要高，但是越宽越深越大的模型对计算资源要求更高，而现在模型应用越来越倾向于从云端部署到边缘侧，受限于边缘侧设备的计算资源，我们不得不考虑设备存储空间（storage）、设备内存大小（memory）、设备运行功耗（power）及时延性（latency）等等问题，特别是在移动终端和嵌入式设
前言从大规模物料库中检索物品并给用户做推荐，需要的算力是巨大的。阿里团队提出了一系列基于树的深度模型结构，旨在使用对数复杂度完成这个任务，减少算力的消耗。在这个结构中，支持用户和物品的层次关系构建，而不是将两者割裂开（例如双塔结构）。模型主要思想是通过自上而下遍历树节点来为每个用户-节点对做出决策，从粗略到精细地预测用户兴趣。该模型是一种召回模型，在下图系统中User-candidates mat
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2023-08-21 21:25:35
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文章目录前言38.FIFO的深度计算问题1️⃣情况1:fa>fb，且在读和写中都没有空闲周期；2️⃣情况2:fa>fb，两个连续的读写之间有一个时钟周期延迟；3️⃣情况3:fa>fb，在读和写中都有空闲周期；4️⃣情况4:fa>fb，读写使能的占空比给定；5️⃣情况5:fa 前言嗨，今天来继续学习FPGA相关知识点~38.FIFO的深度计算问题FIFO的最小深度问题，可以
