原创
2021-11-18 16:50:20
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import os import json imp
原创
2023-07-23 00:27:57
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本文主要利用opencv读取摄像头的手势画面数据，利用mediapipe库提供的方法将手势图像画面转化为手部21个关节点的坐标值，通过坐标值的数理关系进行任意手势的识别。通过mediapipe拿到21个手势关节点坐标后，对任意手势识别的方法有很多种，常见的方法是通过数学公司推导进行识别，比如计算某两两关节点的距离进行判别特定手势。本文打算另辟蹊径，通过采集大量手势的坐标点后，通过KNN近邻算法进行
使用肤色检测法和Lenet-5实现手势识别数据集的制作使用摄像头录制视频并用imwrite函数记录下来def camo ():
start = 0
i = 0
count = 0
while True:
cv2.resizeWindow("camo", screenx, screeny)
ret, frame = capture.read() #
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2024-03-29 23:53:41
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数据集：从手势图片——>手势关键点坐标 手势图片，获取手势关键点数据 from XEdu.hub import Workflow as wf import numpy as n
arc_lossimport torch as timport torch.nn as nnimport torch.nn.functional as Fclass ArcLoss(nn.Module):
def __init__(self, class_num, feature_num, s
原创
2021-04-22 23:25:10
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这篇是我暂时学的教程里的所有东西了，我也都加上了我的理解。但SVM是门学问，还要继续学的更深一点
SVM分类器里面的东西好多呀，碾压前两个。怪不得称之为深度学习出现之前表现最好的算法。 今天学到的也应该只是冰山一角，懂了SVM的一些原理。还得继续深入学习理解呢。 一些关键词：&nb
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2023-11-28 21:16:52
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目录内容:情景带入:使用Python实现线性分类器内容:1. 建立机器学习算法的直觉性2. 使用Numpy, Pandas, Matplotlib读取数据,处理数据,可视化数据.3. 使用python实现一个线性分类器 情景带入:我们将输入的信号与对应的权值进行乘法运算,得到的结果进行加法运算,得到输出结果.通过对比输出结果与阈值的相对大小,对数据进行分类.这就是经典的二分类问题.我们用
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2023-08-14 22:43:12
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#感知器逻辑：一个二值分类问题，分别记为1(正类别)和-1（负类别）.定义激励函数z=wx (w为权值，x为输入值)，当Z大于阈值时为1类，否则为-1类 #用Python实现感知器学习算法。步骤：1、将权重初始化为0或一个极小的随机数 2、迭代所有训练样本，计算出输出值Y,更新权重。 import numpy as np class Perceptron(object): #class 创建类 d
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2023-10-24 00:12:53
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你已经知道怎样定义神经网络，计算损失和更新网络权重。现在你可能会想，那么，数据呢？通常，当你需要解决有关图像、文本或音频数据的问题，你可以使用python标准库加载数据并转换为numpy array。然后将其转换为 torch.Tensor。对于图像，例如Pillow，OpenCV对于音频，例如scipy和librosa对于文本，原生Python或基于Cython的加载，或NLTK和SpaCy针对
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2023-07-06 13:45:42
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环境：opencv-4.0，python，c++ 方法：opencv_createsamples，opencv_traincascade，haar特征或者lbp特征+cascade分类器 流程： 收集样本，处理样本 训练分类器 目标检测一. 收集样本，处理样本 收集正样本关于正样本的收集
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2023-11-18 10:18:07
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作者 | 荔枝boy【前言】：你已经了解了如何定义神经网络，计算loss值和网络里权重的更新。现在你也许会想数据怎么样？目录：一．数据二．训练一个图像分类器1. 使用torchvision加载并且归一化CIFAR10的训练和测试数据集2. 定义一个卷积神经网络3. 定义一个损失函数4. 在训练样本数据上训练网络5. 在测试样本数据上测试网络三．在GPU上训练四．在多个GPU上训练五．还可以学哪些？
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2023-12-29 18:39:43
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【前言】：你已经了解了如何定义神经网络，计算loss值和网络里权重的更新。现在你也许会想数据怎么样？目录：一．数据二．训练一个图像分类器1. 使用torchvision加载并且归一化CIFAR10的训练和测试数据集2. 定义一个卷积神经网络3. 定义一个损失函数4. 在训练样本数据上训练网络5. 在测试样本数据上测试网络三．在GPU上训练四．在多个GPU上训练五．还可以学哪些？一、 数据通常来说，
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2024-08-22 13:34:29
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# Python BERT分类器训练
## 介绍
在本文中，我将教会你如何使用Python中的BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型来训练一个分类器。BERT是一种自然语言处理模型，通过使用Transformer架构来生成词向量，然后将这些向量输入到分类器中。这种模型在许多NLP任务中表现出色，例如文本分类
原创
2023-10-09 12:02:11
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在计算机视觉领域，使用 OpenCV 进行图像处理和训练分类器已经成为一个热门话题。在这篇博文中，我们将深入探讨如何利用 OpenCV 和 Python 训练分类器的过程，包括背景定位、演进历程、架构设计、性能攻坚、复盘总结以及扩展应用。希望能帮助开发者和技术人员更好地理解这一过程。
## 背景定位
在现代工业和商业中，图像分类是一个广泛应用的需求。无论是监控视频分析、自动驾驶还是产品质量检测
提示：原始链接：点这里 文章目录前言一、训练图像分类器1. 加载数据集2. 定义卷积神经网络3. 定义损失函数和优化器4. 训练网络5. 根据测试数据测试网络总结 前言 提示：本篇博客主要是记录pytorch的学习过程，当作是一个笔记来使用。 本篇内容：训练图像分类器，步骤如下：1. 使用torchvision加载并标准化 CIFAR10 训练和测试数据集2. 定义卷积神经网络3. 定义损失
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2023-06-20 19:54:51
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原在python sklearn使用 SVM做分类SVC（C-Support Vector Classification）实现基于libsvm,台湾大学林智仁教授团队开发的一个库。支持多分类。1. SVM二分类>>> import numpy as np
>>> X = np.array([[-1, -1], [-2, -1], [1, 1], [2, 1]])
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2023-11-08 18:21:42
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OpenCV训练分类器一、简介
目标检测方法最初由Paul Viola [Viola01]提出，并由Rainer Lienhart [Lienhart02]对这一方法进行了改善。该方法的基本步骤为： 首先，利用样本（大约几百幅样本图片）的 harr 特征进行分类器训练，得到一个级联的boosted分类器。
分类器中的"级联
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2023-08-16 23:15:53
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OpenCV训练分类器
一、简介
目标检测方法最初由Paul Viola [Viola01]提出，并由Rainer Lienhart [Lienhart02]对这一方法进行了改善。该方法的基本步骤为： 首先，利用样本（大约几百幅样本图片）的 harr 特征进行分类器训练，得到一个级联的boosted分类器。
 
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2023-11-14 10:39:28
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训练神经网络训练神经网络就是这个。您已经看到了如何定义神经网络，计算loss和更新网络的权重。现在你可能在想，数据怎么样？一般来说，当您必须处理图像，文本，音频或视频数据时，您可以使用将数据加载到numpy数组中的标准python包。然后你可以将数组转换成一个torch.*Tensor。对于图像，Pillow，OpenCV等包装很有用。对于音频，软件包如scipy和librosa对于文本，原始Py
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2024-08-14 11:43:22
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