# 如何训练自己的数据集 (Python)
在机器学习和深度学习的过程中，准备和训练数据集是至关重要的一步。这篇文章将详细介绍如何在Python中训练自己的数据集，附带代码示例和可视化图示。我们将分为几个部分来讨论，包括数据准备、模型构建、训练过程以及如何评估模型性能。
## 1. 数据准备
训练数据集的第一步是数据收集和预处理。在本节中，我们将使用Python中的Pandas和NumPy库
比较运算符>>> 3<4<7
True
>>> 3<4<1
False
>>>打开文件>>> f=open('c:\python\test.py','w')
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <
目录前言一，视频的处理1.1 视频准备1.2 切割视频为图片1.3 使用faster rcnn自动框人1.4 via标注图片二，数据集文件2.1 数据集文件总览2.2 annotations2.2.1 ava_train_v2.2.csv2.2.2 ava_val_v2.2.csv2.2.3 ava_val_excluded_timestamps_v2.2.csv2.2.4 ava_action
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2024-05-12 18:03:08
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MASK RCNN学习笔记-训练自己的数据-如何重复训练以前的数据1、 开发环境2、安装mask-rcnn3、预训练模型下载4、 标记软件5、预训练数据集合6、利用labelme标记图像7、利用labelme生成图像数据文件8、训练数据 1、 开发环境mask-rcnn 在windows10 和 linux环境下均可以运行，笔者配置了两台机器，如下配置：
windows10：
显卡：GTX107
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2023-12-13 23:51:58
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1. 数据集视频准备本次训练以实验为目的，了解该框架的训练步骤，选取了1段30秒以上的关于打电话的视频。2. 视频抽帧目的：（1）1秒抽1帧图片，目的是用来标注，ava数据集就是1秒1帧（2）1秒抽30帧图片，目的是用来训练，据说因为slowfast在slow通道里1秒会采集到15帧，在fast通道里1秒会采集到2帧。以下是运行代码：video2img.pyimport os
impor
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2024-05-11 14:10:31
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机器学习11：pytorch训练自定义数据集简单示例 本文整理总结自博客用portorch训练自己的数据集，在pytorch官网例程的基础上将自己的数据放到其模型下，实现一个识别手写数字的简易分类器。1.环境配置及模块导入： 首先配置pytorch的运行环境，然后导入各种模块。import
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2023-08-14 10:28:54
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最近拿到本《Python for Data Analysis》，就用Jupyter Notebook来跑了一遍里面的例子，现在想把他做个记录，以后翻翻看也好(PS：早上翘课被点名了，欲哭无泪)这个例子包含三个类别的数据集，分别是：USAbitlyData：访问美国官网的用户信息MovieLens：用户对电影的打分数据BabyNames：美国从1880到2010年孩子名字的数据集接下来我们将对对一个
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2023-10-12 08:30:22
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学更好的别人，做更好的自己。——《微卡智享》前言前面四篇将Minist数据集的训练及OpenCV的推理都介绍完了，在实际应用项目中，往往需要用自己的数据集进行训练，所以本篇就专门介绍一下pyTorch怎么训练自己的数据集。上一篇《pyTorch入门（四）——导出Minist模型，C++ OpenCV DNN进行识别》中使用VS Studio实现了OpenCV的推理，介绍过在推理前需要将图片进行预处
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2023-10-25 10:45:45
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MaskRCNN环境部署及训练自己数据MaskRCNN是属于实物分割算法，进行多任务深度学习的算法，能够完成目标分类、目标检测、实例分割等多种任务，是一石多鸟的多任务网络模型的典型代表。接下来简单描述如何在windows/linux环境中部署和利用MaskRCNN完成自己数据集的训练。1、环境Mask R-CNN是基于Python3，Keras，TensorFlow。Python 3.4+(自行安
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2023-06-20 10:01:42
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新手学习，参考一篇博客中并没有说明自己训练集文件夹放置的位置以及修改中对应的文件信息。刚刚调通，记下来，以备以后自己少走些弯路。配置py-faster-rcnn没什么好记的，文档也很多。先说下数据集，需要准备三个文件夹：Annotations Images Imagelist Images文件夹 ：存放所有的 train 和 val 的图片&nbs
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2023-11-02 10:15:33
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论文全名：Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation 全卷积神经网络 FCN代码运行详解：运行平台：Ubuntu 14.04 + cudnn7步骤1.代码准备：下载新版caffe： https://github.com/BVLC/caffe下载fcn代码： https:
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2024-05-14 14:37:34
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如果对你有用的话，希望能够点赞支持一下，这样我就能有更多的动力更新更多的学习笔记了。?? 使用ResNet进行CIFAR-10数据集进行测试，这里使用的是将CIFAR-10数据集的分辨率扩大到32X32，因为算力相关的问题
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2024-03-26 20:52:41
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之前一直使用的都是tensorflow版maskrcnn,虽然知道pytorch版已经出来很久了，但一直也没想着试试，前几天组里大牛让我试着用pytorch版的maskrcnn来训练一下现在的数据集，毕竟pytorch版在速度上要比tensorflow版的快很多。先去官网将代码下载下来 https://github.com/faceboo
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2024-05-11 13:19:19
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对于如何定义自己的Datasets我讲从以下几个方面进行解说 **1.什么是Datasets？ 2.为什么要定义Datasets？ 3.如何定义Datasets？定义Datasets分为以下几个板块：1）Datasets的源代码及解说2）Datasets的整体框架及解说3)自己的Datasets框架及解说4）DataLoader的使用5）如何生成txt文件什么是Datasets？Datasets是
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2023-08-24 23:25:02
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训练过程主要参考项目中的examples/extract_diving48_skeleton/diving48_example.ipynb但是我一开始不知道这个文件，从网上查不到太多的资料，走了不少弯路，这里就把我训练的过程分享一下。1.准备自己的数据集这里使用的是Weizmann数据集，一个有10个分类，每个类别差不多有10个视频。分成训练集和测试集，目录如下，最好让视频名称按照 ‘视频名_类别
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2024-04-24 13:51:49
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前不久在实验室接手一个项目，与甲方几经周旋后给了一个接口，核心部分是yolo3的文字检测与cnocr的文本识别。在文本识别中，由于给的预训练的模型的训练数据集与项目应用的数据分布差距较大（最明显的是识别字符的范围不同），可能需要对模型重新训练。为应对甲方朋友的一时兴起，特意花了一个下午搞清楚如何重新训练。特撰写此博客以作记录。一、重训练cnocr的理由"""
识别范围不同，cnocr提供的模型只能
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2024-03-18 13:52:16
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Fast RCNN 训练自己的数据集（3训练和检测）
转载请注明出处，楼燚(yì)航的blog， https://github.com/YihangLou/fast-rcnn-train-another-dataset 这是我在github上修改的几个文件的链接，求星星啊，求星星啊（原谅我那么不要脸~~）在之前两篇文章中我介绍了怎么编译Fast RCNN，和怎么修改Fast
第一步 使用lambel制作数据集使用lambel制作数据集的教程多的是，这里就不写了第二步 将lambel数据集转化为coco格式识别类数据集转化为coco格式在paddledetection的tool文件夹下就已经存在了转换代码tools/x2coco.py，在终端执行python tools/x2coco.py --dataset_type labelme --json_input_dir
近日，谷歌宣布将 AI 语言模型 ELECTRA 作为 TensorFlow 之上的开源模型发布。该方法用到了一种称为替换令牌检测(RTD)的新预训练任务，使其能够在从所有输入位置学习的同时，训练双向模型。并且，在同等计算资源的情况下，ELECTRA 的性能优于现有方法；而在参数量只有 1/30 的情况下，取得不逊于最先进 BERT 系列模型的性能。谷歌发布了相关文章介绍这一开源成果，AI
1.代码地址：https://github.com/balancap/SSD-Tensorflow，下载该代码到本地2.解压ssd_300_vgg.ckpt.zip 到checkpoint文件夹下3.测试一下看看，在notebooks中创建demo_test.py,其实就是复制ssd_notebook.ipynb中的代码，该py文件是完成对于单张图片的测试，对Jupyter不熟，就自己改了，感觉这
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2024-09-16 20:37:05
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