Yolov5目标检测训练模型学习总结 一.YOLOv5介绍 YOLOv5是一系列在 COCO 数据集上预训练的对象检测架构和模型,代表Ultralytics 对未来视觉 AI 方法的开源研究,结合了在数千小时的研究和开发中获得的经验教训和最佳实践. 下面是YOLOv5的具体表现: 我们可以看到上面图像中,除了灰色折线为EfficientDet模型,剩余的四种都是YOLOv5系列的不同网络模型. 其中5s是最小的网络模型,5x是最大的网络模型,而5m与5l则介于两者之间. 相应地,5s的精度小模型

注:该MySql系列博客仅为个人学习笔记. 这篇博客主要记录sql的五种子句查询语法! 一个重要的概念:将字段当做变量看,无论是条件,还是函数,或者查出来的字段. select五种子句 where 条件查询 group by 分组 having 筛选 order by 排序 limit 限制结果条数 为了练习上面5种子句,先建立一张goods表,主要用于查询操作,表结构如下: 所有数据: 1.基础查询 —— where where常用运算符: 1.1 查出主键为20的商品 :mysql> SEL

前言: 本次实验包含了2部分:贝叶斯模型参数的学习以及贝叶斯模型结构的学习,在前面的博文PGM练习七:CRF中参数的学习 中我们已经知道怎样学习马尔科夫模型(CRF)的参数,那个实验采用的是优化方法,而这里贝叶斯模型参数的学习是先假定样本符合某种分布,然后使用统计的方法去学习这些分布的参数,来达到学习模型参数的目的.实验内容请参考coursera课程:Probabilistic Graphical Models中的assignmnet 8,实验code可参考网友的:code 实验中所用到的bod

应用场景   对于简单的数字型验证码的自动识别.前期已经完成的工作是通过切割将验证码图片切割成一个一个的单个数字的图片,并按照对应的数字表征类别进行分类(即哪些图片表示数字7,哪些表示8),将各种数字的图片转换成32×32的二值矩阵,并存放在.txt中,每一种数字表示所对应的.txt的文件名为:"数字类标号_序号.txt".取一部分这样的.txt作为已知样本集,另一部分作为验证集.使用最邻近算法KNN实现对数字进行识别. 最邻近算法(KNN,K-Nearest Neighbor)   

Network In Network 论文Network In Network(Min Lin, ICLR2014). 传统CNN使用的线性滤波器是一种广义线性模型(Generalized linear model,GLM).所以用CNN进行特征提取时,其实就隐含地假设了特征是线性可分的,可实际问题往往是难以线性可分的.CNN中通过堆加卷积过滤器来产生更高层的特征表示,作者想到了除了像之前一样堆加网络卷积层之外,还可以在卷积层里边做特殊的设计,使得网络能够在每个感受域提取更好的特征. mlpco

最近在使用sklearn做分类时候,用到metrics中的评价函数,其中有一个非常重要的评价函数是F1值,(关于这个值的原理自行google或者百度) 在sklearn中的计算F1的函数为 f1_score ,其中有一个参数average用来控制F1的计算方式,今天我们就说说当参数取micro和macro时候的区别 1.F1公式描述: F1-score:    2*(P*R)/(P+R)                 准确率(P): TP/ (TP+FP)                  召

现在要针对我们需求引入检测模型,只检测人物,然后是图像能侧立,这样人物在里面占比更多,也更清晰,也不需要检测人占比小的情况,如下是针对这个需求,用的yolov3-tiny模型训练后的效果. Yolov3模型网上也讲烂了,但是总感觉不看代码,不清楚具体实现看讲解总是不清晰,在这分析下darknet的实现,给自己解惑,顺便也做个笔记. 首先查看打开yolov3.cfg,我们看下网络,可以用netron查看图形界面,可以发现网络主要以卷积层构成,shortcut(残差连接),route(通道组合)三种

参考资料(要是对于本文的理解不够透彻,必须将以下博客认知阅读,方可全面了解LR): (1).https://zhuanlan.zhihu.com/p/74874291 (2).逻辑回归与交叉熵 (3).https://www.cnblogs.com/pinard/p/6029432.html (4).https://zhuanlan.zhihu.com/p/76563562 (5).https://www.cnblogs.com/ModifyRong/p/7739955.html 一.逻辑回归介

本次所用到的数据分析工具:numpy.pandas.matplotlib.seaborn 一.分析目的 假如接下来需要开发一款APP,想了解开发什么类型的APP会更受欢迎,此次分析可以对下一步计划进行指导. 二.分析维度 本次只对以下八个维度进行分析: 三.数据处理 1.数据介绍 googleplaystore:谷歌应用商店App相关信息 导入数据: #导入分析包import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as

1.pd.value_count():带入数值可以计算出value有多少的类别 #得到类别的降序 tips['day'].value_counts(sort=True,ascending=True) 2.sort_values()(按照数值进行排列)/sort_index()(对index/columns的大小进行排列),其中axis=0是默认的值,代表值列 3.reshape():这个是numpy的一个函数,我们可以先把Dataframe.values转换为矩阵再用,一个2*3的Datafra

MySQL数据库--基础简述 1.15.1 MySQL简介 Mysql是最流行的RDBMS(Relational Database Management System:关系数据库管理系统),特别是在WEB应用方面. 数据库(Database)是按照数据结构来组织.存储和管理数据的仓库, 每个数据库都有一个或多个不同的API用于创建,访问,管理,搜索和复制所保存的数据. 所谓的关系型数据库,是建立在关系模型基础上的数据库,借助于集合代数等数学概念和方法来处理数据库中的数据. RDBMS即关系数据库

1.什么是多分类? 参考:https://www.jianshu.com/p/9332fcfbd197 针对多类问题的分类中,具体讲有两种,即multiclass classification和multilabel classification.multiclass是指分类任务中包含不止一个类别时,每条数据仅仅对应其中一个类别,不会对应多个类别.multilabel是指分类任务中不止一个分类时,每条数据可能对应不止一个类别标签,例如一条新闻,可以被划分到多个板块. 无论是multiclass,还

目录 1.基础查询 -- where 2. group by 与 统计函数 3. having 4.where + group by + having + 函数 综合查询 5. order by + limit 五种子句总结: 一个重要的概念:将字段当做变量看,无论是条件,还是函数,或者查出来的字段. select五种子句 where 条件查询 group by 分组 having 筛选 order by 排序 limit 限制结果条数 为了练习上面5种子句,先建立一张goods表,主要用于查询

从数据库中读取数据,具体操作为: # -*- coding: utf-8 -*- from numpy import * import numpy as np import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine engine = create_engine('mysql+pymysql://root:123456@127.0.0.1:3306/db_websiterecommend?charset=utf8') sql = pd.re

1.数据分组-->频数分布表 环境配置: import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 按照你设定合适的间隔,把数据分为各个范围的组,然后统计出在这个范围内的频数有多少,我没有找到合适的函数,我就自己写了一个函数,类似直方图的工作,这是画水平条形图的数据准备.至于为什么要画水平条形图,当类别太多,使用水平条形图比较简洁,个人看法.下面给出代码,就不解释代码含义了. def data_count(dat

参数类别 我们在Python虚拟机函数机制之无参调用(一)和Python虚拟机函数机制之名字空间(二)这两个章节中,分别PyFunctionObject对象和函数执行时的名字空间.本章,我们来剖析一下函数参数的实现. 在Python中,函数的参数根据形势的不同可以分为四种类别: 位置参数:如f(a, b),a和b称为位置参数 键参数:f(a, b, name="Python"),其中的name="Python"被称为键参数 扩展位置参数:f(a, b, *args)

在机器学习多分类任务中有时候需要针对类别进行分层采样,比如说类别不均衡的数据,这时候随机采样会造成训练集.验证集.测试集中不同类别的数据比例不一样,这是会在一定程度上影响分类器的性能的,这时候就需要进行分层采样保证训练集.验证集.测试集中每一个类别的数据比例差不多持平. 下面python代码. # 将数据按照类别进行分层划分 def save_file_stratified(filename, ssdfile_dir, categories): """ 将文件分流到3个文件中

前言 从接触深度学习开始一直都做的是人脸识别,基本上也一直都在用mxnet. 记得之前在刚接触的时候看到博客中写到,深度学习分三个层次,第一个层次是分类,第二个层次是检测,第三个层次是分割.人脸识别算是分类问题,也就是一直在第一个层次···一直都想有机会了解下第二个层次,奈何精力有限,工作中也没有实际的项目需要.最近正好有个不急的检测项目,趁此机会入门检测吧.工作中听同事提到yolov5效果不错,而且文档指导也比较丰富,因此选择从此入手,顺便也熟悉下pytorch.本文就以训练一个简单的皮卡丘检

一.环境配置 win10 vs2017 libtorch-win-shared-with-deps-debug-1.8.1+cpu opencv349 由于yolov5代码,作者还在更新(写这篇博客的时候,最新是5.4),模型结构可能会有改变,所以咱们使用的libtorch必须满足其要求,最好是一致.我这里提供本博客采用的yolov5版本python源码. 百度云网盘分享: 1 链接:https://pan.baidu.com/s/1VVns4hzJdDN0hFNtSnUZ2w 2 提取码:6c

一.为什么使用YOLOv5 二.软件工具 2.1 Anaconda https://www.anaconda.com/products/individual 2.2 PyCharm https://www.jetbrains.com/zh-cn/pycharm/download/ 2.3 LabelImg https://github.com/tzutalin/labelImg 三.图片标注 为了训练自己的数据集,需要将自己的图片及要识别的物体进行标注,俗称"打标签",本文使用Labe