1. 准备自己的图片数据选用部分的Caltech数据库作为训练和测试样本。Caltech是加州理工学院的图像数据库，包含Caltech101和Caltech256两个数据集。该数据集是由Fei-FeiLi, Marco Andreetto, Marc 'Aurelio Ranzato在2003年9月收集而成的。Caltech101包含101种类别的物体，每种类别大约40到800个图像，大部分的类别
1，列表元素去重#方法1，通过遍历去重。
lst=[10,20,30,10,20] #创建一个列表
lst2=[] #创建一个空列表
for i in lst: #赋值i，将列表lst放到for循环中
# print(i) #输出打印i，i依次打印10，20，30，10，20
if i not in lst2: #判断输出的i值是否不在lst2列表中
lst2.app
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2023-12-10 16:40:14
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1.做感受野分析，确定能够检测目标边长范围这一步得自己算。现成的网络都能搜到别人算好的结果，拿来直接用。2. 用最终特征图的尺寸反推训练样本图像的尺寸这一步也得自己算。有了目标边长范围，选择大于目标框最大边长2倍左右的训练样本图像的尺寸。3. 对原始样本图像进行旋转和成像效果变换增广这一步得写代码。目前广泛使用的正框样本库，旋转之后范围框更加不准，没得意义。如果自己要做样本记得一定要用倾斜范围框去
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2024-06-26 08:06:56
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以Python为例，教你如何使用迁移学习我现在在Unbox Research工作，由 Tyler Neylon创办的新的机器学习研究单位，岗位是机器学习工程师。我刚刚为一名客户完成了一个服装图片分类的iOS 应用程序开发的项目——在类似这样的项目里，迁移学习是一种非常有用的工具为了有效地部分重训练神经网络，迁移学习是一种很好的方法。为了达到这个目的，我们重新使用了之前已经构建起的模型架构以及大部分
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2024-06-26 15:42:02
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windows系统下YoLov8改进模型训练自己的数据集yolov8 github下载1、此时确保自己的数据集格式是yolo 格式的（不会的去搜教程转下格式）。你的自制数据集文件夹摆放主目录文件夹摆放自制数据集data.yaml文件路径模板path: ../datasets/VOCdevkit
train: images/train # train images (relative to 'p
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2024-04-14 13:34:49
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第七章 输入输出有几种办法可以从程序输出；数据可以用可读的形式显示，或保存到文件中以备日后使用。本章讨论一些输入输出的办法。7.1 输出格式控制到现在为止我们已经看到了两种输出值的方法：表达式语句和print语句。（第三种方法是使用文件对象的write()方法，标准输出文件可以用sys.stdout引用。参见库参考手册）。我们常常需要控制输出格式，而不仅仅是显示空格分开的值。有两种办法控制输出格式
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2024-08-02 11:03:22
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# Python中的路径训练
在Python编程中，路径（path）是一个非常重要的概念。路径指的是文件或目录在计算机中的位置，Python提供了一些模块来处理路径，方便我们在程序中操作文件和目录。
## os.path模块
Python的os.path模块提供了一些方法来处理文件路径。下面是一些常用的方法：
- `os.path.join(path1, path2)`: 将两个路径合并成
原创
2024-07-07 05:04:47
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yolov5在官方预训练权重的基础之上再训练后权重较预训练权重大很多，为了大家更加直观的了解为什么及其解决方案，此篇简单介绍一下。精度变化官方给的预训练权重是FP16，而我们训练的时候是使用混合精度训练（支持CUDA才行），半精度训练只能在CUDA下进行，不支持CUDA默认是使用单精度训练，最终我们保存的权重是FP32，较FP16储存空间大了一倍。直接上代码视图：import argparse
f
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2023-10-30 22:25:22
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目录前言模型打包torch.save torch.load结果测试前言可以看到，在之前的编码中，每次运行都是重新走完一遍训练流程然后再进行测试输出结果见下图： 每次都要执行10个循环的训练其实这就可以看成10个epoch这显然是非常麻烦的所以我们就要将模型打包进行操作来规避每次的重新训练模型打包常用的是只保存 网络参数每次都实例化网络然后传入参数即可首先看一下文档主页
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2024-01-08 12:08:01
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起由：前一阵子想要刷一刷国二Python的题库，千方百计找到题库之后，打开一个个word文档，发现一题一题阅读很麻烦，而且答案就在题目的下面，阅读题目的时候想自己做出题目却又总能不经意看到答案，甚烦！遂开始敲代码，我要一题一题做，还不能看见答案。着手：word文档是这样的：观察word内容，每道题目的题目内容和题目答案都是一样的格式，包括缩进、字体等等，那么就可以使用Python对文件的读操作，浏
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2023-08-28 15:19:19
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目录1. 安装2. 入门示例程序2.1. Tensors, 张量2.2. Autograd, 自动求导2.3. 定义自己的自动求导函数2.4. 使用神经网络模块nn2.5. 设计你自己的CNN类2.6. 控制流和参数共享3. Pytorch编写代码基本步骤思想3.1. 数据处理3.2. 模型构建3.3. 前向传播与反向传播3.4. 激活函数3.5. 网络骨架：nn.Moudule3.5.1. Ba
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2023-08-28 20:48:01
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ChatGPT: 谷歌的大型自然语言生成模型在自然语言处理领域，人工智能正在取得巨大进展，其中最引人注目的之一就是大型预训练模型。谷歌的ChatGPT（Chat Generative Pre-trained Transformer）是其中的佼佼者之一，它基于 GPT（Generative Pre-trained Transformer）模型，在海量的语料库上进行训练，可以自动生成与输入相关的自然语
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2024-05-31 21:18:29
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数据建模：英文为Data Modeling，为创建数据模型的过程 数据模型（Data Model）对现实世界进行抽象描述的一种工具和方法通过抽象的实体及实体之间联系的形式去描述业务规则，从而实现对现实世界的映射数据建模的过程：概念分析：确定系统的核心需求和范围边界，设计实现和实体间的关系逻辑模型：进一步梳理业务需求，确定每个实体的属性、关系和约束等物理模型：结合具体的数据库产品，在满足业务读写性能
利用cmake对opencv的资源进行编译，得到opencv_traincascade工程，并设置其为启动项，利用准备好的训练样本，即可训练。从main（）函数开始其中的参数都是自己设置的，具体含义classifier.train( cascadeDirName,//分类器存放地址
vecName,//vec文件名
训练神经网络或大型深度学习模型是一项很难的优化任务。传统的训练神经网络的算法称为随机梯度下降。你可以通过在训练中改变学习率来提高性能和提高训练速度。在这篇文章中，你将了解如何使用Keras深度学习库在Python中使用不同的学习率方案。看完这篇文章后，你会知道：如何配置和评估time-based学习率方案。如何配置和评估drop-based学习率方案。让我们开始吧。训练模型的学习率计划调节随机梯度
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2024-10-11 16:21:16
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一、加载与Model中参数不一致的预训练模型我们在构造好了一个模型后，可能要加载一些训练好的模型参数。举例子如下：假设 trained.pth 是一个训练好的网络的模型参数存储model = Net()是我们刚刚生成的一个新模型，我们希望model将trained.pth中的参数加载加载进来，但是model中多了一些trained.pth中不存在的参数，如果使用下面的命令：state_dict =
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2023-09-10 15:30:43
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tf.train.Saver类的使用保存模型： import tensorflow as tf
v1=tf.Variable(tf.constant(1.0,shape=[1]),name='v1')
v2=tf.Variable(tf.constant(2.0,shape=[1]),name='v2')
result=v1+v2
init_op=tf.global_variables_i
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2024-03-18 12:19:40
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本节书摘来自异步社区《Android深度探索（卷2）：系统应用源代码分析与ROM定制》一书中的第6章，第6.2节为什么要研究Android系统应用，作者 李宁，6.2 为什么要研究Android系统应用Android深度探索（卷2）：系统应用源代码分析与ROM定制可能有很多人认为Android系统应用本质上就是普通的Android应用，并没有像Android Framework、HAL、Linux
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2024-10-19 12:23:03
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注：此过程是运行在darknet已编译完成后的情况，具体运行环境参考上一篇博文：编译darknet网络-下载git版本时间20210520 一、在darknet主目录下创建yolo-obj.cfg配置文件，拷贝yolov4-custom.cfg的内容到yolo-obj.cfg中，并对部分内容进行修改。修改batch=64，修改subdivisions=64（如果显卡性能较高，可以设置ba
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2024-03-19 10:26:03
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什么是LoRA模型LoRA的全称是LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models，可以理解为stable diffusion（SD)模型的一种插件，和hyper-network，controlNet一样，都是在不修改SD模型的前提下，利用少量数据训练出一种画风/IP/人物，实现定制化需求，所需的训练资源比训练SD模要小很多，非常适合社区使用者和
