文章目录常用检测数据集一 CIFAR系列二 COCO三 VOC系列四 CIFAR10五、TT100K六 将图像数据集划分为训练集，验证集，测试集常用行为检测数据集UCF101 常用检测数据集一 CIFAR系列CIFAR10有6w张32*32的图片，一共有10个类别，每个类别6000张，5w张训练，1w张测试。数据集实际被分为6batches，5份训练，1份测试，每份均为1w张。测试集的1w张，是
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2024-10-08 12:16:03
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在进行“python 测试ncnn”相关的工作时，我们必须首先理解背景、技术原理以及实践应用。本文将详细总结这个过程，以期能为后续的研究和应用提供参考。
在现代深度学习框架中，NCNN是一个高效的神经网络前向推理计算框架，特别适合移动端和边缘设备。其核心在于支持多种深度学习模型的轻量化运行，而Python作为一种易用的语言，可以很方便地对其进行测试。
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精简指令集一般具有如下特征统一的指令编码通用的寄存器，一般会区分整数和浮点数简单的寻址模式，复杂寻址模式被简单指令序列来取代支持很少偏门的类型，例如 RISC 支持字节字符串类型。复杂指令集复杂指令集的英文是 Complex Instruction Set Computing, CISC，是一种微处理器指令集架构，也被译为复杂指令集。复杂指令集包括 System/360、VAX
最近在做机器翻译的实验，在跑代码的时候需要用到NVIDIA的NCCL多GPU加速工具，网上有关NCCL的博客都是基于NCCL2.x版本，而我要用到的是1.x版本，经过很多次尝试终于把环境搞定，在此记录下我的一些经验，希望能够帮助到有需要的小伙伴. 目录1. cuda及cudnn安装2. Torch安装3. NCCL安装3.1. 在NCCL2.x环境运行NCCL1.x代码遇到的问题3.2 放弃NCC
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2024-10-20 18:49:48
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一、部署Node.js环境 （一）登录服务器，先更新一下（第一次使用服务器先更新下）1yum update -y一。安装node 和 pm2wget命令下载Node.js安装包。该安装包是编译好的文件，解压之后，在bin文件夹中就已存在node和npm，无需重复编译。1wget https://nodejs.org/dist/v8.9.3/node-v8.9.3-linux-x64.ta
Because if you change the way you see the world, you can change the world you see. 如果你改变看世界的方式，你就能改变你眼前的世界！%26mdash; 微软Hololnes宣传片台词Windows 10 带了了什么呢?Windows 10是炎炎夏日的一场暴风雨，一扫酷热！一股新风给科技界注入新的活力！Hololne
NumPy 是 Python 科学计算的基础软件包， 提供多维数组对象，多种派生对象（掩码数组、矩阵等）以及用于快速操作数组的函数及 API，它包括数学、逻辑、数组形状变换、排序、选择、I/O 、离散傅立叶变换、基本线性代数、基本统计运算、随机模拟等等。70道Num
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2023-11-17 15:46:24
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简介上一节中，介绍了图像分类任务中的两个关键部分：1. 基于参数的评分函数。该函数将原始图像像素映射为分类评分值（例如：一个线性函数）。2. 损失函数。该函数能够根据分类评分和训练集图像数据实际分类的一致性，衡量某个具体参数集的质量好坏。损失函数有多种版本和不同的实现方式（例如：Softmax或SVM）。上节中，线性函数的形式是
，而SVM实现的公式是： 对于图像数据
，如果基于参数集
原创
2021-09-07 10:44:44
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1.绝对值操作：AbsVal &nbs
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2024-07-19 07:12:32
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一、大数据： 大数据是一个大的数据集合，通过传统的计算技术无法处理。这些数据集的测试需要用各种工具、技术、框架进行处理。大数据涉及数据创建，存储、检索、分析，而且它在数量、多样性、速度都很出色。二、大数据的测试类型：验证其数据处理、性能和功能测试是关键处理：批量、实时、交互数据质量测试：字段一致性、准确性、重复性、有效性、数据完整性性能测试三、大数据的测试步骤step1：数据阶段验证
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2024-04-06 13:45:55
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prerequisite 是为了在PC上熟悉ncnn的基本代码，所以用Visual Studio来配置的。 期间用过VS2013(update5)/VS2015/VS2017，反正都是基于CMake生成一个.sln再开VS编译，都能编译通过。 个别细节在博客里可能有写错、写漏，如果你觉得要吐槽欢迎在
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2018-07-09 16:39:00
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当在ARM芯片上进行一些例如图像处理等计算的时候，常常会因为计算量太大造成计算帧率较低的情况。因而，需要选择一种更加简单快捷的计算方式以获得处理速度上的提升。ARM NEON就是一个不错的选择。 Neon指令优化NEON是一种SIMD(Single Instruction Multiple Data)指令，也就是说，NEON可以把若干源(source)操作数(operand)打包放到一个源寄存器中
1. 模型介绍SegNet是一种语义分割网络，可以将图像分成不同的语义区域。它由Cambridge大学的研究人员开发，旨在解决计算机视觉中的语义分割问题。SegNet具有轻量级、快速、准确的特点，广泛应用于自动驾驶、医学图像分析、遥感图像分析等领域。模型结构如下所示：2. 工作概述我在开发工程中，分别进行了：数据处理，模型构建，模型训练，模型微调，模型测试。在每一个步骤中我都获
原创
2023-09-04 14:30:30
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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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1. 前言
既然提到卷积神经网络了，我们就来说说它的特殊之处，首先这里的卷积神经网络一般假定输入就是图片数据，也正是因为输入是图片数据，我们可以利用它的像素结构特性，去做一些假设来简化神经网络的训练复杂度(减少训练参数个数)。2.卷积神经网总体结构一览输入层和输出层中间夹着数层隐藏层，每一层都由多个神经元组成，层和层之间是全连接的结构，同一层的神经元之间没有连接。 卷积神经网络是上
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2024-10-16 17:24:04
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该数据集包含有关某些学生的测试的信息，从11个特征预测学生后续测验的分数。
原创
2022-10-17 12:56:21
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标定数据总共提供四种： 1.calib-cam1~8：相机标定，本质矩阵以及两个相机之间的姿态变换 2.calib-imu1~4：IMU标定，找到相机和IMU之间的最优姿态变换 3.calib-vignette2~3：光晕标定？？ 4.calib-imu-static2:IMU标定，只包含IMU数据，用于估计IMU噪声和随机游走。格式timestamp, gyro_x,
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2024-03-21 19:35:01
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这篇文章主要是介绍一下神经网络中的过拟合问题，并总结一下目前都有哪些有效的方法来缓解过拟合问题。过拟合表现在深度学习任务中，过拟合最直观的表现就是，模型在测试集的表现远远差于训练集，也就是模型的泛化性能太差。直观分析为什么在测试集上的表现差于训练集？最简单的回答，因为模型就是在训练集上训练出来的，它对训练集接触的比较多，好！那为什么测试集和训练集是同一类数据（训练集和测试集同一分布），表现就这么差
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2023-11-06 22:19:44
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