11 2022 档案
摘要：官方数据集说明：https://github.com/jin-s13/COCO-WholeBody 1. 如何预览 json 文件？ 使用 Vscode，右键 格式化文档即可。 2. 字段解读 2.1 关键字段之 "images" "images": [ { "license": 4, "file_
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摘要：方法1 安装插件： Markdown All in One， Markdown Preview Enhanced， vscode-pdf(打开PDF文件)。 遇到错误： 错误提示：“princexml” is required to be installed. 解决：需要安装 prince sudo
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摘要：
扬州慢 [宋] 姜夔(kuí) 淳熙丙申 至日，予过维扬。夜雪初霁，荠麦弥望。入其城，则四顾萧条，寒水自碧，暮色渐起，戍（shù）角悲吟。予怀怆然，感慨今昔，因自度此曲。千岩老人以为有《黍离》之悲也。 淮左名都，竹西佳处，解鞍少驻初程。过春风十里，尽荠麦青青。自胡马窥江去后，废池乔木，犹厌言兵。渐黄
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扬州慢 [宋] 姜夔(kuí) 淳熙丙申 至日，予过维扬。夜雪初霁，荠麦弥望。入其城，则四顾萧条，寒水自碧，暮色渐起，戍（shù）角悲吟。予怀怆然，感慨今昔，因自度此曲。千岩老人以为有《黍离》之悲也。 淮左名都，竹西佳处，解鞍少驻初程。过春风十里，尽荠麦青青。自胡马窥江去后，废池乔木，犹厌言兵。渐黄
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摘要：报错信息： 加载 Web 视图时出错: Error: Could not register service workers: InvalidStateError: Failed to register a ServiceWorker: The document is in an invalid st
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摘要：前文回顾： 机器学习模型评价指标之混淆矩阵 机器学习模型评价指标之Accuracy、Precision、Recall、F-Score、P-R Curve、AUC、AP 和 mAP 1. 基本指标 1.1 True Positive Rate(TPR) $TPR = \frac{TP}{TP+FN}$
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摘要：前文：https://www.cnblogs.com/odesey/p/16902836.html 介绍了混淆矩阵。本文旨在说明其他机器学习模型的评价指标。 1. 准确率（Accuracy-Acc） $Acc = \frac{TP+TN}{TP+TN+FP+FN}$ 显然，Acc 表示模型预测正确（
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摘要：对于每一个做模型的人而言，如何评价一个模型的有多“好”是一件非常重要的事情。 In the field of machine learning and specifically the problem of statistical classification, a confusion matrix
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摘要：将博客园的 谷歌搜索改为 必应搜索 1.开通js权限（联系博客园工作人员） 2.在博客后台管理的 页首Html 代码中添加如下代码 <script src="https://files.cnblogs.com/files/wintertone/js02.js" type="text/javascri
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摘要：#### 1. windows 进程 Shell Infrastructure Host 占用CPU，以及大量使用电源。 表现：风扇疯狂的转，声音超大，电脑发热严重。 解决： 1. 进入任务管理器，可以看到 进程 Shell Infrastructure Host 高耗电，占用CPU 很多。 2.
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摘要：1. Python Pickle 和 JSON 之间的区别 很全面 很棒的解释。 2. 一篇使用说明: https://janakiev.com/blog/python-pickle-json/ 3. mmdetection3d 中的说明 https://github.com/open-mmlab/
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摘要：数据集： SHREC 2017 3D手势识别数据集 数据集说明 算法： PoseC3D 开源1 开源2
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摘要：YOLOv5/v7 detect.py 传参 conf_thres Confidence Threshold，置信度阈值。 只显示预测概率超过conf_thres的预测结果。 想让YOLO只标记可能性高的地方，就把这个参数提高。 iou_thres Intersect over Union Thre
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摘要：理解make/makefile/cmake/nmake 如何使用Makefile管理和编译C++代码 CMake 6分钟入门，不用再写复杂的Makefile
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摘要：概览 李宏毅讲解 Meta 博客 论文：Speech-to-speech translation for a real-world unwritten language 原始题目 Speech-to-speech translation for a real-world unwritten lang
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摘要：1. 人体姿态估计的过去，现在，未来 - 俞刚的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/85506259 可以用来理解基本概念，了解下常用 模型。 单人姿态估计 (Single-Person Skeleton Estimation) 多人姿态估计 (Multi-pe
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摘要：| 原始题目 | EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks | | | | | 中文名称 | EfficientNet: 反思用于 CNNs 的模型扩展| | 发表时间 | 2019年5月28日
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摘要：目标检测目前最困难的事情： 漏检：无法把前景检测出来，个人认为，最简单的加数据解决 误检：把背景检测为前景，也叫 开放域识别问题。非常困难的事情。有人基于度量学习解决。主要的问题是：收集的数据在一个封闭域，但是模型的部署需要到开放世界，就容易出现该问题。有人说，深度学习是学习的纹理，经过测试对于差不
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摘要：所用的开源项目： https://github.com/oukohou/SSR_Net_Pytorch 训练该模型的数据集：MegaAge_Asian 修改 requirements.txt： torch torchvision imgaug opencv-python pandas conda 环
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摘要：1. 什么是 JIT？ JIT 是一种概念，全称是 Just In Time Compilation，中文译为「即时编译」，是一种程序优化的方法。 在深度学习中 JIT 的思想更是随处可见，最明显的例子就是 Keras 框架的 model.compile，TensorFlow 中的 Graph 也是
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