集为例专题

[Caffe] - No.3 ssd-caffe(2):训练ssd-caffe模型：(以VOC数据集为例)

2.训练ssd-caffe模型：(以VOC数据集为例) 使用caffe进行目标检测，我们的需要标注了标签的图片作为训练样本，训练模型。推荐使用开源的标注工具labelimg，来对我们的图片进行标注。标注之后，会产生.xml文件,用于标识图片中物体的具体信息。这里，我们以VOC格式的数据为示例： VOC的数据格式，主要有三个重要的文件夹：Annotations、ImageSets和JPEGI

yolov6实现遥感影像目标识别|以DIOR数据集为例

1 目标检测是计算机视觉领域中的一项重要任务，它的目标是在图像或视频中检测出物体的位置和类别。YOLO（You Only Look Once）是一系列经典的目标检测算法，最初由Joseph Redmon等人于2016年提出。YOLO算法具有快速、简单、端到端的特点，并且在速度和准确率上取得了很好的平衡，因此受到了广泛的关注和应用。 YOLO系列算法的核心思想是将目标检测问题转化为一个回归问题。

八、各种数据集的格式转换、可视化与编辑更新（以舰船检测数据集为例）

我们经常会用到一些开源数据集或第三方标注的数据，需要根据实际需求对其进行格式转换（如VOC格式转化为DOTA格式，或DOTA格式转化为ESRI Shapefile格式等）和可视化操作，以便进行标注风格和标注质量检查以及进一步的更新修改。新发布的GeoLabel1.2.9版本（2021年11月14日发布），新增了各种标注格式的转换功能，该功能结合“导入”功能使用，可实现各种格式样本的统一处理。

对神经网络的理解，以及代码的手动实现，以鸾尾花数据集为例

“”" 这是一个神经网络的示意图。大家看到这里可能会感到非常的困惑，什么输入层，输出层，隐藏层，权重，阈值什么的到底是什么。接下来我为大家举个例子，去理解它。这里我们从线性回归开始一步步引入神经网络，因为我们可以把线性回归看成是一个单层的神经网络，它的结构就应该是这样：在线性回归中，我们尝试使用一条y_pred=wx+b的直线来拟合真实值y_true。使用梯度下降来一步步逼近他的真实

torch.fx量化——以cifar10数据集为例

1. 构建需要量化的模型 talk is cheap， show me the code import torchimport torch.nn as nnimport torch.nn.functional as Fimport copyimport torchvisionfrom torchvision import transformsfrom torchvision.mod

基于官方YOLOv4-u5【yolov5风格实现】开发构建目标检测模型超详细实战教程【以自建缺陷检测数据集为例】

本文是关于基于YOLOv4开发构建目标检测模型的超详细实战教程，超详细实战教程相关的博文在前文有相应的系列，感兴趣的话可以自行移步阅读即可：《基于yolov7开发实践实例分割模型超详细教程》《YOLOv7基于自己的数据集从零构建模型完整训练、推理计算超详细教程》《DETR (DEtection TRansformer)基于自建数据集开发构建目标检测模型超详细教程》《基于yolov5-v7.0开

基于官方YOLOv4开发构建目标检测模型超详细实战教程【以自建缺陷检测数据集为例】

本文是关于基于YOLOv4开发构建目标检测模型的超详细实战教程，超详细实战教程相关的博文在前文有相应的系列，感兴趣的话可以自行移步阅读即可：《基于yolov7开发实践实例分割模型超详细教程》《YOLOv7基于自己的数据集从零构建模型完整训练、推理计算超详细教程》《DETR (DEtection TRansformer)基于自建数据集开发构建目标检测模型超详细教程》《基于yolov5-v

【Tensorflow+Keras】keras实现条件生成对抗网络DCGAN--以Minis和fashion_mnist数据集为例

1 引言条件生成对抗网络(Conditional Generative Adversarial Nets，简称CGAN)是GAN的改进。举例如图所示，如果使用Minist数据集在GAN中，在训练时，随机初始化一个和图片大小一致的矩阵和原始图片的矩阵进行博弈，产生一个新的类似于原始图片的网络。在Conditional GAN中，在训练时，会同时输入label，告诉当前网络生成的图片是数字

Caffe使用——01 以LeNet训练Mnist数据集为例

1 CNN训练初体验（使用几个命令来训练手写数字数据集） 1.1 下载数据、转换数据格式设CAFFE_ROOT为caffe的安装路径。 cd $CAFFE_ROOT./data/mnist/get_mnist.sh./examples/mnist/create_mnist.sh 上述脚本中的内容完成的工作就是下载并转换数据，暂不做详细介绍。 1.2 训练 cd $CAFFE_RO

如何找出最优的【SVC】核函数和参数值—以乳腺癌数据集为例

在实际的工作中，有的时候我们不知道数据特征，也不知道我们的数据是线性还是非线性。因此我们需要对数据一步步进行摸索，来找到最优的核函数和参数值。接下来我们以sklearn乳腺癌数据集为例。先来导入相应的模块： from sklearn.datasets import load_breast_cancerfrom sklearn.svm import SVCfr

CNN实现与训练--------------以cifar10数据集为例进行演示（基于Tensorflow）

本文以cifar10数据集为例进行演示（cifar10数据集有5万张3232像素点的彩色图片，用于训练有1万张3232像素点的彩色图片，用于测试） import tensorflow as tfimport osimport numpy as npfrom matplotlib import pyplot as pltfrom tensorflow.keras.layers impor

Python：基于深度学习的图像分割后修改图片颜色（以VOC2012数据集为例）

用深度学习算法对图像进行分割任务后，得到的分割图像中的物体往往是各种不同深浅的灰色，不容易看清楚各物体的界限。以VOC2012为例，可以使用以下程序对分割后输出的图像批量修改颜色。 import osfrom PIL import Imageimport timefrom tqdm import tqdm# 源目录MyPath = 'D:\code\ChangeColor\sem_seg

目标检测数据集格式转换：txt格式转换为xml格式（以VisDrone数据集为例）

1.准备好两个文件夹 VisDroneTxt文件夹里面装的是原图片以及txt格式的标签 VisDroneVoc里面的labels文件夹是目标文件夹，用来装转换之后的xml格式标签 2.给出原转换程序 # .txt-->.xml# ! /usr/bin/python# -*- coding:UTF-8 -*-import osimport cv2def txt_to_xml(tx