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、
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2024-10-14 09:32:48
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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
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
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2024-05-17 14:58:59
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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
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
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2024-07-04 16:04:37
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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
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
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2024-08-07 17:21:38
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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
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2024-02-20 09:32:57
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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
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2024-05-15 11:28:12
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精灵标注助手 http://www.jinglingbiaozhu.com/数据采集: 后羿数据采集位置标注图像分类
原创
2022-06-13 11:05:23
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验证码的识别主要分成四个部分：验证码的生成、将生成的图片制作成tfrecord文件、训练识别模型、测试模型使用pyCharm作为编译器。本文先介绍前两个部分 验证码的识别有两种方法：验证码识别方法一：把标签转为向量，向量长度为40。（4位数字验证码）例如有一个验证码为0782，它的标签转为长度为40的向量。采用one-hot编码。1000000000 0000000100 0000000
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2024-05-30 19:04:36
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文章目录深度学习前言一、采集数据集二、标记数据集 前言配好环境之后要做的第一件事就是采集数据集、然后标记数据集。一、采集数据集可以使用手机拍照或者爬虫爬取，注意图片格式要是jpg的形式二、标记数据集按照 PASCAL VOC 数据集格式进行存储数据，制作 VOC 格式数据集 步骤如下： ①创建文件夹，VOC 文件格式如下： ②将所有图片复制到 JPEGImage 文件夹下 ③下载标注工具 lab
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2024-08-20 07:00:49
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整理翻译自：waleedka/traffic-signs-tensorflow交通标识分类-tensorflow实现测试平台为win10系统，python3运行环境，需配置tensorflow-gpu。首先引入必要的库 import 数据集解析数据目录结构: /traffic/datasets/BelgiumTS/Training/
/traffic/datasets/BelgiumT
在深度学习目标检测领域，YOLOv5成为了备受关注的模型之一。本文给大家带来的是能用于移动端的高效坐标CA注意力机制。文章在介绍主要的原理后，将手把手教学如何进行模块的代码添加和修改，并将修改后的完整代码放在文章的最后，方便大家一键运行，小白也可轻松上手实践。以帮助您更好地学习深度学习目标检测YOLO系列的挑战。目录1.原理2.YOLOv5添加CA注意力机制2.1 CA注意力机制代码2
1. Labelme 是什么？Labelme 是一个图形界面的图像标注软件。其的设计灵感来自于 http://labelme.csail.mit.edu/ 。它是用 Python 语言编写的，图形界面使用的是 Qt（PyQt）。 实例分割样例（VOC） 其它样例（场景分割，目标检测，分类）  
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2024-01-17 20:36:13
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0 引言 兜兜转转还是搞起了深度学习，图像处理。近来做了很多数据标注的工作，就像曾经面试的时候一个负责人说的那样，数据常常决定了学习结果的优劣，模型改进优化啥的，我们做工程的用的少。因此，标注了很多数据之后，有一些心得和感悟，还有一些小技巧和实验失败的地方，记录一下，希望以后不要再犯，因为我记忆力太差太差了。同时，希望与大家共勉。 1 数据采集部分 1）在数据采集的时候，一定要注意采集
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2024-03-27 19:16:15
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数据标注数据标注数据标注一 labelme
原创
2021-08-02 15:06:59
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经过数据标注的学习，大致总结下标注过程中的注意事项，大家在看的过程中，有什么好的建议，可以提出来；十分欢迎大家的批评和指正。谢谢大家的支持。1 准备工具1.1 windows版打开就能用labelme.exe和Praat.exe1.2 MAC版安装命令brew install pyqt # maybe pyqt5 pip install labelme 或者 brew install wkenta
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2023-12-20 06:01:54
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采集任务的类别数据采集任务有很多种，可以分为图片，语音，视频，文本等几大类图片类采集任务常见的有：人像采集，动作采集 ，生活场景采集，车辆采集，，商品采集。语音类采集任务常见的有：外文录音采集，普通话录音采集，通话长语音采集，方言采集。视频类的项目也分很多种，比如人流视频，人物面部表情视频，路况视频等。采集任务还有一些文本采集任务包括广告、杂志、报纸、教材等。还有一些其他类型的采集任务如：网页信息
数据标注（Data Annotations）是指对收集到的、未处理的原始数据或初级数据，包括语音、图片、文本、视频等类型的数据进行加工处理，并转换为机器可识别信息的过程。我们日常工作中常见的数据标注方法有以下几种：01.矩形框标注矩形框标注是一种对目标对象进行目标检测框标注的简单处理方式，常用于标注自动驾驶下的人、车、物等。02.多边形标注多边形标注是指在静态图片中，使用多边形框，标注出不规则的目
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2024-08-23 16:21:29
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