主要记录一下数据集的制作，看了很多的文章和参考，数据集的制作，因为没有找到一个现成的YOLOV3格式的数据集，就打算自己搞一下，学习一下如何训练数据集的。 1.虚拟机： vmware14+ubuntu16.04 2.darknet
查资料的时候看了一个不文明的事情，转载别人的东西而不标注出处，结果原创无人知晓，转载很多人评论~~标注了转载而不说出处这样的人有点可耻！写在前面：Gaussian Mixture Model (GMM)。事实上，GMM 和 k-means 很像，不过 GMM 是学习出一些概率密度函数来(所以 GMM 除了用在 clustering 上之外，还经常被用于 density estimation )，简
opencv+mtcnn+facenet+python+tensorflow 实现实时人脸识别Abstract:本文记录了在学习深度学习过程中，使用opencv+mtcnn+facenet+python+tensorflow，开发环境为ubuntu18.04，实现局域网连接手机摄像头，对目标人员进行实时人脸识别，效果并非特别好，会继续改进这里是如果各位老爷看完觉得对你有帮助的话，请给个小星星，3q
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2024-08-08 15:59:05
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OpenCV 基础方法，Caffe，TensorFlow模型加载环境配置： 方法预览class QuickDemo
{
public:
QuickDemo();
void colorSpace(Mat* mat);// 色彩转换
void matCreate(Mat mat);// 创建Mat
void pixelTransformation(Mat mat);// 像素转换
void
以下我一直以为我下载的是opencv4.1.0的源码编译的，其实是opencv4.4.0。另外ubuntu16.04下编译的opencv4.1.0在ubuntu20.04上可以直接使用，无问题。当然我下面在ubuntu20.04下编译的opencv4.4.0（我一直以为是4.1.0）在ubuntu20.04下使用也没问题。看过之前介绍的应该知道我用的是ubuntu16.04+opencv3.4.1
目录step1 运行环境和前期准备step2 编译OpenCV和Contrib库step3 深度学习模型下载及调用示例总结 OpenCV是一个非常强大的计算机视觉库，特别是进入3.X时代以后，它抛弃了整体统一架构，采用内核+插件的架构形式，使得主体更加稳定，附加的库更加灵活多变。 目前的OpenCV3分为稳定的核心功能库和contrib库（包含了特征匹配等）。OpenCV3.3以后，contri
一 ：图像的颜色空间转换在OpenCvSharp中颜色转换函数为：Cv2.CvtColor() 参数：参数说明src:源图像，8位无符号，16位无符号或单精度浮点dst:输出图像，具有与src相同的大小和深度code:颜色空间转换代码:(ColorConversionCodes)枚举类型代码：static void Main(string[] args)
{
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2024-04-06 09:33:19
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本次内容主要讲解什么是支持向量，SVM分类是如何推导的，最小序列SMO算法部分推导。 最后给出线性和非线性2分类问题的smo算法matlab实现代码。 一、什么是支持向量机(Support Vector Machine) 本节内容部分翻译Opencv教程： http://docs.opencv.org/doc/tutorials/ml/introduction_to_svm/introdu
一、安装darknet 1、执行以下命令安装：git clone https://github.com/AlexeyAB/darknet.git
cd darknet
make2、根据官网步骤，进行相关参数的修改即可（以下步骤是参考官网步骤），使用CUDA编译，修改Makefile文件，将GPU=0和CUDNN=0改为1：cd darknet
vim Makefile按“i”键进行插入修改，“Es
目录线性回归单变量线性回归梯度下降正规方程 线性回归线性回归是一种有监督的学习，解决的是自变量和因变量之间的关系。 线性回归模型预测：单变量线性回归因为只含有一个特征/输入变量,因此这样的问题叫作单变量线性回归问题。选择不同的参数值，就会得到不同的直线。对于假设函数所预测出来的值和实际值之间的差距就是建模误差，也就是存在着一个代价函数cost function。我们的目标就是减少假设函数预测数来的
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2024-04-14 20:53:30
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OpenCV人脸识别之实践篇前言 前段时间对OpenCV的人脸识别进行了一些研究，在网上找到的资料，大部分都是介绍人脸检测，很少有涉及人脸识别的模块，甚至有的人连人脸检测与人脸识别的概念都没有搞清楚，而人脸识别模块大部分还是使用C++来实现的，并没有提供java接口，因此在Android上面进行人脸识别就需要多花点时间。 人脸检测与人脸识别是不同的，人脸检测只需要找到人脸即可，而人脸识别需
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2024-05-28 22:02:44
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在数据挖掘训练模型的过程中，代码的编写和管理是至关重要的一环。这篇文章将系统化地整理如何应对“数据挖掘训练模型代码”的问题，特别是在备份、恢复和监控等多个维度。此外，我们将建立完整的工具链集成，以确保数据完整性与可获取性。
## 备份策略
在进行数据挖掘项目时，确保数据和模型代码的安全性是我们策略的核心部分。以下是有效备份策略的思维导图，帮助我们了解各个备份层次与内容。
```mermaid
睿智的目标检测10——先验框详解及其代码实现学习前言什么是先验框先验框的获得1、yolo2先验框2、yolo3先验框 学习前言最近开始重新看看目标检测，感觉有很多坑还不懂，就从先验框开始吧。什么是先验框在目标检测中，常常有先验框的一个概念，不管是SSD还是yolov2和yolov3都用到了先验框。简单的一句话来讲，先验框就是帮助我们定好了常见目标的宽和高，在进行预测的时候，我们可以利用这个已经定好
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2024-09-23 10:48:51
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paddlenlp训练代码生成模型是一个强大的工具，它为研究人员和开发者提供了一种高效生成代码的方式。本文将指导你解决相关的技术问题，同时涵盖多个维度的信息，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、性能优化和生态扩展。
首先，我们看一下不同版本在特性上的对比，便于了解兼容性分析。以下是关于版本特性的对比表：
| 版本 | 主要特性 | 兼容
实验范式简介本实验原始EEG数据由博睿康64导联设备采集(仅包含59个导联的脑电数据，60-64导联无效)，采样率为1000Hz。一次完整实验为一个record，一名被试分3天完成多个record;实验数据以record为单位，每个record中均为连续采集EEG数据。每个record包含前静息态(睁眼1min、闭眼1min)和5个block，block与block之间不少于1.5分钟的休息时间;
# Java代码实现模型训练
在现代机器学习中，模型训练是机器学习流程中的一个重要环节。通过模型训练，我们可以使计算机“学习”数据中的模式，从而进行预测或分类。虽然许多机器学习框架，如TensorFlow和PyTorch，通常使用Python，但我们也可以使用Java来实现模型训练。本文将为您介绍如何使用Java进行模型训练，并通过一个简单的示例来阐述这整个过程。
## 什么是模型训练？
模
原创
2024-10-25 06:48:30
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什么是数据建模数据建模是一种用于定义和分析数据的要求和其需要的相应支持的信息系统的过程。随着前端页面的交互变得更加细腻复杂，原本存放于服务端的状态放置在了前端，类似 flux、redux、mobx、dva、rematch、vuex 的状态管理库也成了每个项目的标配。因为分层理念的普及，前端工程师们需要把更多精力放在数据管理上，数据建模也成了基本功。而建模的产物是数据模型，数据模型是定义数据如何输入
CRNN本项目是PaddlePaddle 2.0动态图实现的CRNN文字识别模型，可支持长短不一的图片输入。CRNN是一种端到端的识别模式，不需要通过分割图片即可完成图片中全部的文字识别。CRNN的结构主要是CNN+RNN+CTC，它们分别的作用是，使用深度CNN，对输入图像提取特征，得到特征图。使用双向RNN（BLSTM）对特征序列进行预测，对序列中的每个特征向量进行学习，并输出预测标签（真实值
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2024-10-25 15:16:39
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一个句子在语料库中出现的概率，该如何计算？句子由单词构成，把句子表示成单词列表，则一个句子在一个语料库出现的概率为： 而利用极大似然估计可以计算每个后验概率： 随着句子长度的增大，语料库极有可能统计不到长句子的频次，导致=0 马尔科夫链：给定时间线上一串事件顺序发生，每个事件发生概率只取决于前一个事件。(bigram) 模型：&nb
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2024-04-06 21:41:36
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yolo系列是目标识别的重头戏，为了更好的理解掌握它，我们必须从源码出发深刻理解代码。下面我们来讲解pytorch实现的yolov3源码。大部分同学在看论文时并不能把所有的知识全部掌握。我们必须结合代码（代码将理论变成实践），它是百分百还原理论的，也只有在掌握代码以及理论后，我们才能推陈出新有所收获，所以大家平时一定多接触代码，这里我们会结合yolov3的理论知识让大家真正在代码中理解思想。下面我
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2024-05-29 00:07:14
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