文章目录背景小试牛刀--训练基础操作VOC_2007数据集下载模型惊心动魄--测试修改部分代码修改训练模型位置测试训练自己的数据集前言文件结构制作自己的数据集JPEGImages文件夹Annotations文件夹ImageSets文件夹其余两个文件夹不需要操作LabelImg标记大法生成txt文件修改代码--训练修改代码--测试tensorboard进行可视化结束语 背景为了满足项目中目标检测需
官网的mnist和cifar10数据之后，笔者尝试着制作自己的数据集，并保存，读入，显示。 TensorFlow可以支持cifar10的数据格式， 也提供了标准的TFRecord 格式，而关于 tensorflow 读取数据， 官网提供了3中方法 1 Feeding： 在tensorflow程序运行的每一步， 用Python代码在线提供数据 2 Reader ： 在一个计算图（
第一种（CIFAR）readCifar.py这里主要是拿制作的样本格式跟原样本格式比对，输出一下import pickle
import numpy as np
import chardet
def unpickle(file):
import pickle
with open(file, 'rb') as fo:
dict = pickle.load(fo,
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2023-08-05 12:04:45
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由于之前python那边有一些制作前端html邮件的需求，所以在这过程中也有了一些自己的心得体会
1.
不要外联css
关于css的支持可以参考
http://www.campaignmonitor.com/css/
，里面有各个邮件系统中的支持情况的统计列表。在里面我们可以看到
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2024-07-10 15:12:37
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文章目录训练集和数据集分离获取最优模型超参数寻找最优模型网格搜索的使用 训练集和数据集分离训练集和数据集分离的原理：当我们获取一个数据集时，我们需要将其一小部分拿出来作为测试集，剩余的作为训练集。例如对于一个训练集，将其20%作为测试集，80%作为训练集，这20%的测试集是已经有目标值了的，将训练集进行拟合，获得模型，再通过测试集进行测试，获得最终结果，将最终结果和已知的目标值进行比对，可预测其
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2023-06-07 15:32:21
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文章目录第一步：制作自己的数据集第二步：clone py-faster-rcnn源代码第三步：将自己的数据集放到指定位置第四步：下载训练好的VGG16模型第五步：修改配置来训练自己的数据集第六步：训练模型第七步：测试模型 第一步：制作自己的数据集首先，为了方便，可以将自己的训练图像名称改成PASCAL VOC格式，比如我自己的数据集共有1150张训练图像，写一个简单的python脚本将其重命名为
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2023-09-14 18:20:42
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学习记录（一）1. 制作自己的数据集该数据集是通过使用网络爬虫以及对其他车辆数据集中的图片进行收集，制作的一个与cifar10数据集结构相同的车辆数据集。所有照片被分为10个不同的类别，它们分别是train，bus，minibus，fireengin，motorcycle，ambulance，sedan，jeep，bike和truck，共六万张，图片的规格为32×32×3。其中50000张图片被划
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2023-08-13 15:47:26
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进行数据增强的必要性通过增强数据集，可以防止神经网络学习到不相关的模式，根本上提升整体性能。某种程度上，深度学习的训练过程，就是生成一个从输入到输出的映射关系。而深度学习生成的这种映射，会含有大量的参数，当前主流的模型含有几十万到几百万个参数，而训练过程，就是不断修正这些参数的过程。在这个过程中，如果数据集的多样性不够，模型会把一些不想关的特征标记为输入数据的特征。以图片识别举个简单的例子，假设你
## 如何克服数据集少的问题在机器学习中的应用
### 引言
随着机器学习的快速发展，越来越多的人涌入这个领域，并开始探索如何利用机器学习来解决实际问题。然而，许多初学者面临的一个常见问题是数据集的数量不足，这在训练模型时会带来一定的挑战。本文将探讨如何克服数据集少的问题，并提供一些实用的解决方案。
### 问题背景
在某个实际问题中，我们想要建立一个垃圾邮件分类器，以便将收件箱中的垃圾邮件自
原创
2023-09-06 08:03:35
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一、留出法“留出法”直接将数据集D划分为两个互斥的集合，一个为训练集S，一个为测试集T，即D=S∪T,S∩T=∅.在S上进行模型学习，然后用T来评估其测试误差，作为对泛化误差的估计。单次使用留出法得到的估计结果往往不够稳定可靠，在使用留出法时，一般要采用若干次随机划分、重复进行模型评估后取平均值作为留出法的评估结果。 import random
import csv
import pandas
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2023-08-23 13:31:12
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Python处理数据集1 批量修改标签类别2 对比images和labels不同，并删除未标注的图片3 删除标签文件的空白行4 找到对应的标签文件并移动到指定标签文件夹5 将视频抽取成图像序列6 将图像序列重新命名并移动到指定文件夹7 划分数据集8 复制并重新命名图片和标签并修改标签类别 1 批量修改标签类别?例如：对于一个六种类别的数据集，已知每种类别的对应的图像序列，且每个类别下图像序列对应
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2024-06-07 05:59:17
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自己制作的数据集1.剪裁图片图片大小不一，我的想法是遍历文件夹内的图片进行resize，然后作为放入网络中的输入。但是每个图片名字不一致，要改变，我就用了一个count，从001-999位置，全部剪裁，（这部分其实网络的预处理也可以做，我只是提前做了）。 —————————————————————————————————————注意点这里有个注意点，因为我的图片是网上截取的，所以不能保证每张图片质
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2024-06-12 07:54:35
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Python 数据预处理基本方法本文将介绍 Python 数据预处理的基本方法，包括 Pandas 库的使用、缺失值处理、数据类型转换和数据重复处理等操作。Pandas 库Pandas 是一个免费、开源的 Python 库，用于数据分析和数据操作。它提供了直观的数据结构 - Series 和 DataFrame，以及简单易用的工具来进行数据分析。SeriesSeries 是一种带有标签的一维数组，
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2023-08-07 21:01:38
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（作者：陈玓玏）一、为什么要用做One-hot编码？在建模过程中，我们通常会碰到各种类型的属性，如果是标称型属性，也就是不具备序列性、不能比较大小的属性，通常我们不能用简单的数值来粗暴替换。因为属性的数值大小会影响到权重矩阵的计算，不存在大小关系的属性，其权重也不应该发生相应的变化，那么我们就需要用到One-hot编码（也有人称独热编码）这种特殊的编码方式了。二、One-hot编码是什么？来看一个
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2024-09-23 06:16:28
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数据治理是一项关键的任务，它涉及规划、管理和保护组织内的数据资产。随着大数据和数据分析的兴起，数据治理变得越来越重要。数聚将探讨数据治理的重要性，并提供一些实用的方法来实施有效的数据治理。
原创
2023-08-09 09:43:38
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对于传统的仓储而言，大多数仓库管理数据资料虽然已开始采用计算机数据系统管理，但数据还是采用先纸张记录、再手工录入计算机的方式进行采集和统计整理。这不仅造成大量的资源浪费，而且由于人为的因素，数据录入速度慢、准确率低。随着无线射频电子标签这一科技产品的应用，仓储作业的效率和准确率得到了大幅度的提升。WMS仓储管理系统的特点：1、可视化管理，实物与数据实现同步；2、电子化作业，实现货物精准定位，高效出
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2024-08-27 10:31:18
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调查报告数据分析怎么做？拿到一份调查报告看选题、选题内容、调查的目的，然后清洗数据，分析数据提炼观点，过数据变化规律，揭示事物内在发展变化和趋势，抓住问题的本质和关键。 一、分析数据提炼观点 数据分析是对整理好的数据资料采用科学的统计分析方法进行定性和定量分析，通过数据变化规律，揭示事物内在发展变化和趋势。数据分析一定要基于可靠的数据源有科学严谨的数据分析推导过程，不能有猜测性的结论，
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2023-08-29 20:53:52
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数据分析怎么做 excel数据分析怎么做
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2020-02-10 11:33:00
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股份制改革对我国银行业来说只是一个开始，企业在风险管理、创造价值等方面还有很长的路要走。风险管理要求提供精准的数据模型、创造价值要求充分银行数据资产，这是数据治理的外部推动因素。此外，随着第三次工业革命的到来，银行业也需要进入定制化时代，以更低的成本，生产多样化的金融产品，从而满足不同顾客的不同需求
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2021-06-17 10:54:00
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做数据分析时，要先将原始业务数据进行ETL处理（即抽取、转换、载入），转换成有业务价值的目标数据，比如对业务数据库来说，数据库里可能有用户信息表、用户订单表、用户账单表、还款计划表等等。但是数据分析人员需要的是有针对性、更直观的信息，囊括了用户基本信息、用户订单记录、用户账单、是否有逾期、是否已结清的数据，那就需要对原始业务数据进行加工处理。这一部分工作也是需要测试的，主要是针对存储过程的逻辑是否
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2024-01-15 14:20:38
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