一、需求描述假设我们有一个记事本文件，里面混乱地存储着不同类型的邮箱地址，每个邮箱地址占一行。如下图所示：现在我们想把它整理一下，按照邮箱类型建立文件夹，在每个文件夹里建立一个txt文件，存储同类型的邮箱地址。如下图所示： 我们的原文件中有多少种类型的邮箱，就要相应地建立多少个文件夹
打开其中一个文件夹，能看到里面的txt文件
文件里面是这样的
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2024-08-15 09:54:25
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01 OCR原理分析 本文中采用的车辆号牌识别部分的是采用CNN+LSTM+CTC组合而成，整个网络部分可以分为三个部分，首先是主干网络CNN用于提取字符的特征信息，其次采用深层双向LSTM网络在卷积特征的基础上提取文字或字符的序列特征，最终引入CTC结构解决训练时字符无法对齐的问题。详细组合结构如图1所示。图1 &
《You Only Look Once: Unified,Real-Time Object Detection》YOLO(You Only Look Once)属于 one-stage 方法。相比于 two-stage 的 RCNN系列，YOLO 的优势在于速度快，并且，与其他实时(real time)检测方法相比，YOLO的准确率更高。YOLO 只有一个神经网络，输入一张图片可以直接输出目标位置
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2024-05-16 21:04:19
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目标检测系列之YOLOv5-yolo.py代码讲解,yolo.py文件主要工作是搭建了YOLOv5网络模型，yolo.py文件也可以单独运行。 YOLOv5中yolo.py代码的讲解，本文使用的YOLOV5-v6版本，小伙伴们可以自行去github上下载。 关于yolov5s.yarm文件的介绍可以参考另一篇博客，一、总体代码讲解废话不多说直接上代码。# YOLOv5 ? by
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2024-02-16 10:22:03
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YOLO1(1) 给一个大小为448X448的输入图像，首先将图像划分成7 * 7的网格。(2) 对于每个网格，每个网格预测2个bouding box（每个box包含5个预测量）以及20个类别概率，总共输出7×7×（2*5+20）=1470个tensor(3) 根据上一步可以预测出7 * 7 * 2 = 98个目标窗口，然后根据阈值去除可能性比较低的目标窗口，再由NMS去除冗余窗口即可。YOLOv
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2024-07-31 08:30:43
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YOLOv3是YOLO目标检测算法的一个重要版本，它的主要思想是将目标检测问题处理成回归问题，并将图像分为S×S的网格。如果一个目标的中心落入某个格子中，那么该格子就负责检测该目标。 1、网络结构 YOLO系
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2024-01-21 07:04:54
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在这篇博客中，我们将深入探讨如何使用PaddlePaddle来实现YOLO（You Only Look Once）模型。YOLO是一
原创
2024-03-02 01:00:41
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经过RCNN和Fast RCNN的积淀，Ross B. Girshick在2016年提出了新的Faster RCNN，在结构上，Faster RCN已经将特征抽取(feature extraction)，proposal提取，bounding box regression(rect refine)，classification都整合在了一个网络中，使得综合性能有较大提高，在检测速度方面尤为明显。&
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2024-09-10 12:16:35
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一、概述二、从demo_app开始三、WSGI中的application四、区分URL五、重构1、正则匹配URL2、DRY3、抽象出框架六、参考一、概述在Python中，WSGI（Web Server Gateway Interface）定义了Web服务器与Web应用（或Web框架）之间的标准接口。在WSGI的规范下，各种各样的Web服务器和Web框架都可以很好的交互。由于WSGI的存在，用Pyt
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2024-10-28 17:30:38
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背景 在UI自动化测试中，界面控件识别是基石。在计算机视觉领域中，有很多经典的目标识别模型，我们尝试将YOLO模型迁移至自动化测试领域界面控件识别中。迁移训练后的模型需要部署到生产环境，TensorF
原创
2022-07-25 08:14:09
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基于语义分割和目标检测的移动机器人动态视觉SLAM研究
↑↑↑↑目录在这里↑↑↑↑缩进YOLO全称You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection，是在CVPR2016提出的一种目标检测算法，核心思想是将目标检测转化为回归问题求解，并基于一个单独的end-to-end网络，完成从原始图像的输入到物体位置和类别的输出。YOLO与Faster RCNN有以下区别：Faster RCNN将目标检测
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2024-08-06 11:24:38
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模块1 课程导论模式识别的定义：Pattern：一类事物的共同特征 Recognition：对事物进行分类Pattern recognition: 依据事物的特征进行分类。模式识别的应用：人脸识别，语音识别，翻译，手势识别，目标跟踪学习目标：基本原理和主要算法掌握模式识别的基础知识，分析设计模式识别的解决方法实现编程。基础性，实践性，趣味性。基本概念：训练方法，特征空间，紧致性和可分性；基
第四周 特殊应用：人脸识别和神经风格转换（Special applications: Face recognition &Neural style transfer）4.1 什么是人脸识别？（What is face recognition?）4.2 One-Shot学习（One-shot learning）4.3 Siamese 网络（Siamese network）4.4 Tripl
概述 时隔一年，YOLO（You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection）从v1版本进化到了v2版本，作者在darknet主页先行一步放出源代码，论文在我们等候之下终于在12月25日发布出来，本文对论文重要部分进行了翻译理解工作，不一定完全对，如有疑问，欢迎讨论。博主如果有新的理解，也会更新文章。 新的YOLO版本论文全名叫“YO
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2024-06-17 16:54:28
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关于YOLOYOLO的意思是 you only look once，比起想RCNN，FAST RCNN这些two stage的方法，YOLO仅仅需要扫描一遍图像，而不需要另外再寻找ROI，感兴趣的区域。YOLOv3是2018年发明的算法，并且所发表的论文也较为简短。以下是YOLOv3的网络结构图： 上图三个蓝色方框内表示Yolov3的三个基本组件： （1）CBL：Yolov3网络结构中的最小组件，
目标检测是计算机视觉中的经典问题之一：识别一幅图像中有哪些目标，以及它们在图像中的位置。检测是一个比分类更复杂的问题，因为分类也可以识别目标，但不能准确判断目标在图像中的位置——并且分类不能适用于包含多个目标的图像。 YOLO 是一个实时有效的目标检测神经网络。在这篇文章中，我将阐述如何使用 Metal Performance Shaders 来将“简化版” YOLOv2 运行在 iOS 设备上
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2024-05-24 12:25:04
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文章目录1、背景2.1目标检测的构成2.2、Bag of freebies2.3、Bag of specials3、YOLO架构3.1、 网络架构3.2、数据增强3.3 学习率余弦退火4、小结 1、背景目前而言，大部分基于CNN的目标检测系统只适用于一些推荐领域的工作：运行慢精度高的检测系统应用于城市停车位搜素；运行快，精度一般的用于汽车碰撞警告，提高检测系统实时速度与精度，不仅可以让检测系统应
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2024-03-21 17:13:56
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1. 下载YOLOv3工程项目git clone https://github.com/pjreddie/darknet
cd darknet2. 修改Makefile配置，使用GPU训练，修改如下：GPU=1 #如果使用GPU设置为1，CPU设置为0
CUDNN=1 #如果使用CUDNN设置为1，否则为0
OPENCV=0 #如果调用摄像头，还需要设置OPENCV为1，否则为0
OPENM
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2024-07-11 07:51:58
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目录一、数据集标注软件1.LabelImg 2.Make-sense二、软件使用流程一、数据集标注软件1.LabelImg LabelImg这个标注软件算是比较主流的数据集标注软件了，我也是查询了大多数软件推荐以及课程学习时up主所推荐基本都有这个，所以本人使用也是这个软件，下面是安装流程。①下
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2024-08-09 11:21:37
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