准确度专题
常用目标检测预训练模型大小及准确度比较
目标检测是计算机视觉领域中的一项重要任务，旨在检测和定位图像或者视频中的目标对象。当人类观看图像或视频时，我们可以在瞬间识别和定位感兴趣的对象。目标检测的目标是使用计算机复制这种智能。 近年来，目标检测网络的发展日益成熟，涌现出多种优秀的模型。其中包括 YOLO 系列和 EfficientDet-D0 等目标检测网络。 YOLO 系列： YOLO（You Only Look Once）是由
使用Python比较两张人脸图像并获得准确度
使用 Python、OpenCV 和人脸识别模块比较两张图像并获得这些图像之间的准确度水平。 一、原理 使用Face Recognition python 模块来获取两张图像的128 个面部编码，并比较这些编码。比较结果返回 True 或 False。如果结果为True ，那么两个图像将是相同的。如果是False，则两个图像将不相同。 二、128 种面部编码 仅当比较结果返回 T
摄像机标定05_摄像机参数的准确度
摄像机参数的准确度 摄像机参数的准确度 在摄像机标定03_标定过程中强调过，摄像机标定过程中如果标定板放置的不适当的话将导致简并性配置（degeneracies configurations）,此时摄像机参数中的某个参数或某些参数将不能得到唯一值。还有影响摄像机参数准确度的最主要的因素就是用于进行标定摄像机的图像数量。 下图反映了用于摄像机标定的图像数量对参数的影响，主要显示了主距 f f的
【AIGC】如何提高Prompt准确度
前言 随着人工智能的迅猛进展，AIGC（通用人工智能聊天工具）已成为多个行业中不可或缺的自然语言处理技术。Prompt作为AIGC系统的一项关键功能，在工具的有效运作中发挥了举足轻重的作用。本篇文章将深入探讨Prompt与AIGC之间的紧密联系以及它们是如何协同工作以提供优质的智能内容创作体验。无论对于初学者还是经验丰富的开发人员，阅读本文都将得到有价值的见解与思考。 正文 1.业务背景
光谱数据处理：2.数据准确度评价指标的Python计算
一、计算相关系数R² (1)定义介绍 相关系数 R²，又叫做决定系数，是一种用来衡量事物之间关系密切程度的指标。我们可以把它想象成一个打分系统，这个分数会告诉我们模型对数据的拟合程度有多好。分数范围是0到1。 (2)完整代码 首先，生成一组简单的线性相关的数据点；然后，通过sklearn库中的LinearRegression类来训练一个线性回归模型。r2_s
广州互动开发基于VR的变电站巡视系统，提高了巡检效率和准确度
变电站巡检是指对变电站设备、线路、仪表等进行定期或不定期的检查，以确保其正常运行。通常，变电站巡检需要安排大量的人力资源，而且变电站内的设备种类繁多，环境复杂，巡检难度大，很容易造成安全事故。 为了提高巡检效率和准确度，需要采用先进的技术手段，加强数据管理和分析，为变电站的运行和维护提供更有效的支持。 广州华锐互动开发的VR变电站设备巡视系统，通过虚拟现实技术搭建模拟场景，为电力人员真实还原电站
Python识别PDF扫描版PDF纯图PDF，OCR提取汉字的10大方法，力推RapidOCRPDF 可识别纯图PDF 加密签名的PDF 重点是开源免费，某些方面准确度比百度OCR高
下面实例都以下面的测试样例PDF为实验对象 非纯图可复制pdf 纯图PDF TOP1：RapidOCRPDF 可识别纯图PDF也能识别加密签名的PDF 重点是开源免费 https://github.com/RapidAI/RapidOCRPDF # 基于rapidocr_onnxruntimepip install rapidocr_pdf[onnxruntime]# 基于ra
训练结果到底好不好【神经网络模型优化】如何根据 训练和验证 准确度 / 损失 曲线诊断优化我们的学习模型
在进行深度学习神经网络的训练过程中，为了提高网络模型的准去度，这里就其中的一些技巧进行概要描述大。 然而在实际中，在原理和方法几乎定型的时候，我们往往需要针对自己的任务和自己设计的神经网络进行debug才能达到不错的效果，这也就是一个不断调试不断改进的一个过程。这其实也类似于制造业里面的制造工艺。 咱们古人练就长生不老丹，便是典型的调参过程。 （题外话：长生不老丹里面一味非常重要的药材叫
基于CNN+数据增强+残差网络Resnet50的少样本高准确度猫咪种类识别—深度学习算法应用(含全部工程源码)+数据集+模型（五）
系列文章目录 基于CNN+数据增强+残差网络Resnet50的少样本高准确度猫咪种类识别—深度学习算法应用(含全部工程源码)+数据集+模型（一） 基于CNN+数据增强+残差网络Resnet50的少样本高准确度猫咪种类识别—深度学习算法应用(含全部工程源码)+数据集+模型（二） 基于CNN+数据增强+残差网络Resnet50的少样本高准确度猫咪种类识别—深度学习算法应用(含全部工程源码)+数据
基于CNN+数据增强+残差网络Resnet50的少样本高准确度猫咪种类识别—深度学习算法应用(含全部工程源码)+数据集+模型（一）
系列文章目录 基于CNN+数据增强+残差网络Resnet50的少样本高准确度猫咪种类识别—深度学习算法应用(含全部工程源码)+数据集+模型（一） 基于CNN+数据增强+残差网络Resnet50的少样本高准确度猫咪种类识别—深度学习算法应用(含全部工程源码)+数据集+模型（二） 基于CNN+数据增强+残差网络Resnet50的少样本高准确度猫咪种类识别—深度学习算法应用(含全部工程源码)+数据
基于CNN+数据增强+残差网络Resnet50的少样本高准确度猫咪种类识别—深度学习算法应用(含全部工程源码)+数据集+模型（四）
系列文章目录 基于CNN+数据增强+残差网络Resnet50的少样本高准确度猫咪种类识别—深度学习算法应用(含全部工程源码)+数据集+模型（一） 基于CNN+数据增强+残差网络Resnet50的少样本高准确度猫咪种类识别—深度学习算法应用(含全部工程源码)+数据集+模型（二） 基于CNN+数据增强+残差网络Resnet50的少样本高准确度猫咪种类识别—深度学习算法应用(含全部工程源码)+数据
基于CNN+数据增强+残差网络Resnet50的少样本高准确度猫咪种类识别—深度学习算法应用(含全部工程源码)+数据集+模型（三）
系列文章目录 基于CNN+数据增强+残差网络Resnet50的少样本高准确度猫咪种类识别—深度学习算法应用(含全部工程源码)+数据集+模型（一） 基于CNN+数据增强+残差网络Resnet50的少样本高准确度猫咪种类识别—深度学习算法应用(含全部工程源码)+数据集+模型（二） 基于CNN+数据增强+残差网络Resnet50的少样本高准确度猫咪种类识别—深度学习算法应用(含全部工程源码)+数据
基于CNN+数据增强+残差网络Resnet50的少样本高准确度猫咪种类识别—深度学习算法应用(含全部工程源码)+数据集+模型（三）
系列文章目录 基于CNN+数据增强+残差网络Resnet50的少样本高准确度猫咪种类识别—深度学习算法应用(含全部工程源码)+数据集+模型（一） 基于CNN+数据增强+残差网络Resnet50的少样本高准确度猫咪种类识别—深度学习算法应用(含全部工程源码)+数据集+模型（二） 基于CNN+数据增强+残差网络Resnet50的少样本高准确度猫咪种类识别—深度学习算法应用(含全部工程源码)+数据
基于CNN+数据增强+残差网络Resnet50的少样本高准确度猫咪种类识别—深度学习算法应用(含全部工程源码)+数据集+模型（一）
系列文章目录 基于CNN+数据增强+残差网络Resnet50的少样本高准确度猫咪种类识别—深度学习算法应用(含全部工程源码)+数据集+模型（一） 基于CNN+数据增强+残差网络Resnet50的少样本高准确度猫咪种类识别—深度学习算法应用(含全部工程源码)+数据集+模型（二） 基于CNN+数据增强+残差网络Resnet50的少样本高准确度猫咪种类识别—深度学习算法应用(含全部工程源码)+数据
揭秘天猫商家销量预测神器！准确度超90%，现实版“水晶球”来了
还有差不多40天就是天猫618，广东小熊电器有限公司总经理李一峰在忙碌备战中隐隐有些不安。如果销量预测相差比较大，可能会导致缺货或货物积压。 小熊电器面临的挑战，也是绝大多数品牌商家的痛点。天猫为此推出了全球首个销售精准预测平台，预测消费正在成为可能。 5月8日，2018天猫TES（天猫消费电子生态峰会）上，天猫智慧供应链发布行业首个可精准预测销量的产品“水晶球”。这个“水晶球”，可以为品牌提供
把图片贴在大海上，要求有一定准确度
工具在此 地图中的茫茫大海，没有什么参照物，如何把图贴好？我们可以用工具中的输入经纬度定位功能来进行相对准确的定位，前提是你测定的经纬度，要与你使用的地图匹配，因为不同地图的经纬度有偏差。 下面是采集的腾讯地图中，乌鲁木齐市苏州路与G216国道交叉中心点数据：经度:87.59870,纬度：43.85886 把上面的经纬度输入到百度定位一下，可以看到偏差很大： 假设我们需要在大西洋这
股票价格预测 | 融合CNN和Transformer以提升股票趋势预测准确度
一 本文摘要 股票价格往往很难预测，因为我们很难准确建模数据点之间的短期和长期时间关系。卷积神经网络（CNN）擅长找出用于建模短期关系的局部模式。然而，由于其有限的观察范围，CNN无法捕捉到长期关系。相比之下，Transformer可以学习全局上下文和长期关系。本文提出了一种结合CNN和Transformer的方法，来同时建模时间序列中的短期和长期关系，并预测未来股票价格是上涨、下跌还是保持不变
微耗算力不改结构增加准确度大法来了
微耗算力不改结构增加准确度大法来了 CBAM: Convolutional Block Attention Module 介绍： 在这篇文章中，作者主要在两个卷积feature map之间增加了由（CAM） Channel Attention Module和（SAM）Spatial Attention Module构成的小shortcut类似的网络，虽然使得网络变宽了，但是计算量在大多数
使用VB SCRIPT给power designer 所有表或者实体增加列。省时间，省心，准确度高。
做设计的童鞋们，有时候会遇到给数百个表统一加字段的，或者是修改某些列的情况。纯手工累个半死，还容易遗漏和犯错。研究了power designer 的脚本后，发现及其简单，你要做的就是打开PD, 按ctrl+shift+x键，弹出窗里粘贴下面的代码运行即可，记得修改为你的需求。这种方法节省90%的时间。 下面第一个代码是增加列的，第二个是修改数据列的属性的。可以修改列的名称，编码，