1.正样本文件采集：需要使用到的工具：objectmarker用于待识别对象的标注，并生成标注文件。需要注意的是，生成完标注文件之后（通常是info.txt文件），用编辑器打开文件，将所有路径信息删除，只保留文件名和其对应的标注信息，修改完成之后，将文件保存为sample_pos.dat(注意，文件名字不要改变，否则以后会很坑，这个具体还没去研究源码，应该是程序的问题)；ps:如果已经有了图像的标
利用opencv_traincascaded训练样本数据。需要准备的数据具体的创建过程及程序见： ① opencv3/C++ 从视频中获取人脸数据 ② C++ 遍历文件夹中的图片 ③ C++读写txt与dat文件 以下是准备好的样本数据。1、训练数据：训练数据包含两部分：包含人脸图片的样本数据和背景图片数据，如图所示； 其中，negitive文件夹下存放的是背景图片数据img和文件bg.t
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2024-03-27 06:05:35
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0.安装OpenCV此处不多说了，不是重点。网上下载。1.找到OpenCV里面的函数保证opencv_createsamples和opencv_traincascade能够使用。2.通过网上下载需要训练的素材我们下载人脸和非人脸的图片。在树莓派中建立三个文件夹：neg放消极图片（非人脸图片），pos放积极图片（人脸图片），xml里放最后生成的分类器。使用vec数量>=（numspose+（n
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2024-04-28 12:19:27
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OpenCV给我们提供了很多训练分类器的方法和程序。对于人脸检测的分类器训练叫做海尔训练，我们可以用这些方法创建我们自己的分类器。（一）数据准备：正样本（人脸） 我们需要收集只含有脸部的图像。The UMIST Face Database 有着类似Video般的连续脸部图像，不论是正脸的还是侧脸的。我以为训练这些图
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2024-03-17 11:43:49
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第一步：在win7的命令框输入cmd，进入dos命令窗口第二步：新建一个文件夹trainXML用于存放所需的样本和程序；在trainXML文件夹下创建文件夹pos用于存放正样本的人脸图片、文件夹neg用于存放负样本的图片、xml用于存放训练的模型；将opencv中的opencv_createsamples.exe、opencv_traincascade.exe和opencv_world341.dl
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2023-12-20 05:15:01
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在进行机器学习时，根据处理问题的不同，所需要的训练样本不同，并不是所有的训练样本都可以在网络上搜索到，所有，有时需要根据自己要解决的问题的实际需要，制作自己的样本数据集。matlab是半自动制作样本训练集的一个较强大的工具。1运行matlab自带的trainingImageLabeler函数1.1运行trainingImageLabeler 程序会弹出training image lab
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2023-10-14 22:49:43
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项目背景： 要做行业内文本相似性匹配，但是数据量不足，尝试了三种方法： １）加载网上ｄｏｗｎｌｏａｄ的预训练网络，用少量样本只训练最后两层的少量参数 ２）加载网上ｄｏｗｎｌｏａｄ的预训练网络，用少量样本对所有网络参数进行微调 3）加载网上ｄｏｗｎｌｏａｄ的预训练网络，用少量样本只训练起始两层的少量参数 最后取得了不错的效果 以下内容借鉴 这幅图说明了该用哪种迁移学习，让我们逐个来看。 1）右下角
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2024-08-19 09:51:28
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针对经验风险最小化算法的过拟合的问题，给出交叉验证的方法，这个方法在做分类问题时很常用： 一：简单的交叉验证的步骤如下： 1、 从全部的训练数据 S中随机选择 中随机选择 s的样例作为训练集 train，剩余的 作为测试集 作为测试集 test。 2、 通过对测试集训练 ，得到假设函数或者模型 。 3、 在测试集对每一个样本根据假设函数或者模型，得到训练集的类标，求出分类正确率。 4，选择具
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2024-01-01 21:54:38
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本文实现基于eigenface的人脸检测与识别。给定一个图像数据库，进行以下步骤：进行人脸检测，将检测出的人脸存入数据库2对数据库2进行人脸建模在测试集上进行recognition本篇实现第一步：进行人脸检测，将检测出的人脸存入数据库2环境：vs2010+opencv 2.4.6.0特征：eigenfaceInpu
原创
2021-07-12 10:34:01
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训练样本的选择方式
在目前我的实验中训练样本主要有两种选择方式：（当让还有很多选择方式，比如我在人脸图像亲缘识别的实验中是将所有的数据当作训练样本，在将所有的数据作为测试样本来测试方法的识别率、还有比如交叉验证等很多方法，在这里记录的是目前的实验所用到的训练样本的选择方法）1、在同类样本中随机的选取1/2或者2/3的样本作为训
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2023-12-10 22:14:26
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本文实现基于eigenface的人脸检测与识别。给定一个图像数据库，进行以下步骤： 进行人脸检测，将检测出的人脸存入数据库2 对数据库2进行人脸建模 在测试集上进行recognition 本篇实现第一步： 进行人脸检测，将检测出的人脸存入数据库2 进行人脸检测，将检测出的人脸存入数据库2 环境：vs
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2016-04-05 13:42:00
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0. 基本术语数据集（data set）：记录的集合。示例（instance）或样本（sample）：每条记录是关于一个事件或者对象的描述。属性（attribute）或特征（feature）：反映事件或对象在某方面的表现或性质的事项。属性值（attribute value）：属性上的取值。训练集（training set）：训练
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2024-05-11 22:37:08
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# 如何准备NLP训练样本：项目方案
自然语言处理（NLP）是人工智能的重要领域，准备高质量的训练样本是成功构建NLP模型的关键。本文将介绍如何准备NLP训练样本，并提供相关代码示例。
## 一、项目背景
在构建一个NLP模型之前，首先需要确保所用的训练样本是高质量的。这些样本需要涵盖各类语言现象，并且在数据的数量和多样性上达到一定的水平。有效地准备训练样本可以显著提高模型的性能。
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# Python 生成OCR训练样本
光学字符识别（OCR）是一项使计算机能够读取和理解印刷或手写文字的技术。为了训练OCR模型，我们通常需要大量的标注样本。本文将介绍如何使用Python生成OCR训练样本，并通过实例代码来展示操作过程。
## 1. OCR训练样本概述
OCR训练样本通常包括图片和对应的文本标签。这些图片可以是印刷的文字、手写体，甚至是复杂格式的文本。为了生成这些训练样本，
原创
2024-08-20 06:21:58
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资源来自一名印度小哥Praneeth Bedapudi，涉及图像分类和目标检测两个科目。他在GitHub上最新发布了NudeNet项目，包含代码和两个预训练模型：负责识别露不露的图像分类模型和负责找出关键部位（以便打码）的目标检测模型。图像分类模型很简单，能区分两个类别：nude和safe，也就是露和不露，堪比经典的hotdog/not hotdog。目标检测模型则能检测6个类别：不分性别的腹部、
OCR常用的数据集在这个代码仓库里，提供了常用的OCR检测和识别中的通用公开数据集的下载链接。并且提供了json标签转成.txt标签的代码和转换好的.txt标签。该项目的详细github地址如下：https://github.com/zcswdt/OCR_ICDAR_label_revise
数据集介绍数据集数据介绍标注格式下载地址ICDAR_2013语言: 英文 train:229 test:2
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2024-10-23 15:15:28
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为了更深入地理解神经网络模型，有时候我们需要观察它训练得到的卷积核、特征图或者梯度等信息，这在CNN可视化研究中经常用到。其中，卷积核最易获取，将模型参数保存即可得到；特征图是中间变量，所对应的图像处理完即会被系统清除，否则将严重占用内存；梯度跟特征图类似，除了叶子结点外，其它中间变量的梯度都被会内存释放，因而不能直接获取。 最容易想到的获取方法就是改变模型结构，在forward的最后不但返回模型
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2024-10-11 20:53:28
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Optical Character Recognition，光学字符识别）引擎，可以识别多种格式的图像文件并将其转换成文本，目前已支持60多种语言（包括中文）。 Tesseract最初由HP公司开发，后来由Google维护，目前发布在Googel Project上。地址为http://code.google.com/p/tesseract-ocr/。使用默认的语言库识别
1.安装Tess
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2024-04-25 18:29:19
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文章目录一：什么是样本？二：什么是总体？三：样本抽取规则四：样本的作用五：样本的类型六：数据集各类样本的比例 一：什么是样本？ 研究中实际观测或调查的一部分个体称为样本(sample)。二：什么是总体？ 研究对象的全部称为总体。三：样
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2023-10-14 08:14:45
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学习曲线：查看模型的学习效果；通过学习曲线可以清晰的看出模型对数据的过拟合和欠拟合；学习曲线：随着训练样本的逐渐增多，算法训练出的模型的表现能力；表现能力：也就是模型的预测准确率，使用均方误差表示；学习率上体现了模型相对于训练集和测试集两类数据的均方误差。具体的操作：len(X_train) 个训练样本，训练出 len(X_train) 个模型，第一次使用一个样本训练出第一个模型，第二
