前言 TensorFlow程序通常被组织成一个构建图阶段和一个执行图阶段 在构件阶段，数据（张量Tensor）与操作（节点op）的执行步骤被描述成一个图； 在执行阶段，使用会话（Session）执行构建好的图中的操作，图必须在会
转载
2024-05-17 14:58:59
85阅读
01.TensorFlow高级API简介TensorFlow1.3之后，高级接口引入了两个重要的功能：数据集：一种创建输入管道（即将数据读入您的程序）的全新方式估算器：一种创建TensorFlow模型的高级方式。估算器包括适用于常见机器学习任务的预制模型，不过，也可以使用它们创建自己的自定义模型 估算器形态如图：02.TensorFlow Dataset与数据高效读写2.1 TensorFlow
转载
2024-07-04 16:04:37
56阅读
文章目录一、使用Tensorboard显示网络结构二、使用Tensorboard显示网络运行时的数据三、使用Tensorboard可视化训练过程 一、使用Tensorboard显示网络结构因为只是为了显示网络结构，故只训练一次就好，不要浪费时间。首先要定义命名空间#命名空间
with tf.name_scope('input'):
# 定义两个placeholder
x = tf
转载
2024-02-20 09:32:57
88阅读
1 前言2 收集数据3 探索数据4 选择模型5 准备数据数据被输入模型之前，需要将数据转换成模型能理解的格式，该过程被称之为数据标准化。首先，已收集到的数据样本可能是以指定的顺序存储，而在实际分析中，期望文本与标签的关系是不能受到与数据样本的顺序相关的信息的影响。例如，如果数据集合是根据类别排序的，然后，数据集合被分割成训练数据集合与验证数据集合两
转载
2024-05-15 11:28:12
55阅读
第一步：收集图片，按照一定比例分别放置在train文件夹和test（或者val数据集）文件夹中的JPEGImage文件夹下；注意：训练集和验证集文件夹下分别有Annotation文件夹和JPEGImage文件夹；第二步：分别对文件夹下的图片进行统一命名，一般多以数字升序来命名；1、可以使用Windows自带的重命名，一般数字名称会带有括号，可以按照另一个博主的文章进行对应的修改；地址链接如下：2、
转载
2024-10-14 09:32:48
59阅读
环境：TensorFlow 1.13.1 模型：BiLSTM-CRF 目录一、任务描述二、数据说明三、模型架构概述模型结构模型实现细节四、代码 一、任务描述用seq_tag/data_path 中的数据训练模型，来完成序列标注任务（命名实体识别），识别出文本中的人名、地名和组织机构名。二、数据说明注：该数据集为小规模中文数据集，来自于98年人民日报NER语料1.标签说明 { B-PER：人名开始
目标检测fine-tuning（男女检测）数据集在数据库中下载了2000张标签为肖像画的画作，选择1000张作为训练集和验证集，1000张作为测试集。 数据标注采用labelImg软件来标记自己的数据集，选择存放图片的文件夹，选择图像，然后手动框出图像上的物体，并加类别标签（对于类别标签我们应该根据画作首先确定我们需要检测出来的类别数量，本次实验标记了男人和女人两个类别），然后保存就能够
在做目标检测任务时，为了数据标注既快速又准确，需要用到labelImg进行画框标注，本文介绍一种请先阅读完指南再开始标注 1.安装labelme软件 (1) 打开cmd (2) 复制粘贴命令：pip install labelme==3.16.7 (3) 注：一定要安装版本号为3.16.7的labelme 2. 打开labelme软件 (1) 打开cmd (2) 复制粘贴命令：labelme，即可
转载
2023-09-30 21:17:53
1124阅读
导读本文将介绍结合 Label-Studio 和 SAM (Segment Anything) 提供一个半自动化标注方案，帮助大家充分提高数据标注的效率。Point2Labl：用户只需要在物体的区域内点一个点就能得到物体的掩码和边界框标注。Bbox2Label：用户只需要标注物体的边界框就能生成物体的掩码。其中:SAM (Segment Anything)
转载
2023-11-16 10:54:40
171阅读
摘要：从0.8版本起，tensorflow不仅支持多GPU运算，而且还支持分布式计算，包括分布式多GPU计算。可以将其部署在分布式的集群上。本文主要目的是简要介绍tensorflow的分布式架构。来源为其github官方手册的翻译“Distributed TensorFlow”。Distributed TensorFlow本文介绍了如何搭建一个TensorFlow服务器的集群，以及如何在该分布式集
TF Lite开发人员指南 目录： １ 选择一个模型 使用一个预训练模型 使用自己的数据集重新训练inception-V3,MovileNet 训练自己的模型 ２ 转换模型格式 转换tf.GraphDef 完整转换器参考 计算节点兼容性 Graph 可视化工具 ３ 在移动端app,使用Tens
转载
2024-08-07 17:21:38
77阅读
自然语言是人类在沟通中形成的一套规则体系。规则有强有弱，比如非正式场合使用口语，正式场合下的书面语。要处理自然语言，也要遵循这些形成的规则，否则就会得出令人无法理解的结论。下面介绍一些术语的简单区别。
文法：等同于语法(grammar)，文章的书写规范，用来描述语言及其结构，它包含句法和词法规范。
句法：Syntax，句子的结构或成分的构成与关系的规范。
词法：Lexical，词的构词，变化等的规
转载
2024-01-11 09:43:02
181阅读
一、准备我的视频文件output.avi保存在文件夹E:\opencv下，先将视频划分为一个个的视频帧，程序如下：import cv2
import os
import sys
from itertools import cycle
# 第一个输入参数是包含视频片段的路径
input_path = sys.argv[1]
# 第二个输入参数是设定每隔多少帧截取一帧
frame_interval
转载
2024-04-26 09:32:06
66阅读
作者丨Dmitriilabelme地址：https://github.com/wkentaro/labelme 你可以用它做什么labelme 是一个基于 python 的开源图像多边形标注工具，可用于手动标注图像以进行对象检测、分割和分类。它是在线 LabelMe 的离线分支，最近关闭了新用户注册选项。所以，在这篇文章中，我们只考虑 labelme（小写）。该工具是具有直观用户界面的轻量级图形
转载
2024-01-08 22:38:15
81阅读
一. 标注工具1.Labelme（官网链接） windows环境： 首先安装Anaconda，Python3+版本。 安装成功后，打开Anaconda Prompt，然后依次输入以下命令。# python3
conda create --name=labelme python=3.6 #创建虚拟环境
conda activate labelme #激活虚拟环境
pip install pyqt5
转载
2023-09-14 16:28:56
757阅读
# 如何实现一个简单的标注工具（Python）
## 介绍
在数据科学和机器学习领域，标注数据是一个重要的步骤。在这篇文章中，我们将一起实现一个简单的标注工具，帮助你理解如何使用Python进行数据标注。我们将通过几个步骤来实现这个目标。
### 计划的流程
我们将整个过程分为以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|--------
总结几个哈 我用的是labelImg.exe 先说说 这几个labelme、labelImg、CVAT和hasty.ai labelme地址：https://github.com/wkentaro/labelme你可以用它做什么labelme 是一个基于 python 的开源图像多边形标注工具，可用于手动标注图像以进行对象检测、分割和分类。它是在线 LabelMe 的离线分支
原创
2024-07-31 11:41:36
222阅读
Android 标注工具是一个用于对 Android 应用进行图形标注和编辑的工具，它可以极大地提升开发团队在代码审查、需求分析和用户体验设计中的效率。本博文将详细记录如何制定一个有效的备份及恢复策略，以应对可能发生的灾难场景，确保数据安全性和系统的高可用性。
### 备份策略
为了确保数据的安全与可恢复性，我们制定了以下备份策略：
```mermaid
gantt
title 备份策
标识符Java语言中的类名、对象名、方法名、常量名和变量名统称为标识符，标识符由程序员定义。由字母、数字、下划线（_）和（$）符号组成第一个字符不允许为数字，只允许为字母、下划线（_）或（$）符号关键字Java语言中还定义了一些专有词汇，统称为关键字。public、class、int等，它们都具有一种特定的含义不能作为标识符使用throw 与 throws 的比较
1、throws 出现在方法函数
转载
2024-10-22 16:38:46
23阅读
