12 2024 档案
摘要：1. 定义背景 卷积核（Kernel/Filter）：一个小矩阵，用于提取特定的特征，比如边缘、纹理等。 图像：可以表示为一个二维矩阵，其中每个元素是像素值。 操作步骤： 卷积核覆盖到图像的某一区域（子矩阵）。 卷积核和图像的子矩阵对应位置逐元素相乘。 将乘积求和，得到一个单一值。 按一定步幅（st
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摘要：在机器学习和深度学习的模型训练过程中，评估模型性能是至关重要的一环。不同的任务和应用场景可能会采用不同的评估指标，常见的包括 准确率（Accuracy）、精确率或精度（Precision）、召回率（Recall）和 均值平均精度（mAP）。本文将介绍这些评估指标的定义、计算方法及其在实际中的应用。
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摘要：目标检测数据集标注工具 CVAT本地部署 .CVAT 通过Docker进行部署。 1.从github获取CVAT的项目源码。源码地址：https://github.com/cvat-ai/cvat 拉取到本地文件夹，举例：D:\Program Files\cvat 2.打开powershell,执行
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摘要：目标检测数据集标注工具 CVAT 使用方法 原文地址，RSMX-Blog www.cnblogs.com/rsmx/ CVAT在线网站（上传下载较慢，数据集较大时不建议使用）：https://cvat.org/ CVAT本地部署方法（Linux）：https://zhuanlan.zhihu.com
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