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1. 支持向量机 支持向量机(Support Vector Machine, SVM)是一类按监督学习(supervised learning)方式对数据进行二元分类的广义线性分类器(generalized linear classifier),其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面(maxim 阅读全文
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1.条件概率 条件概率是指事件A在事件B发生的条件下发生的概率。条件概率表示为:P(A|B),读作“A在B发生的条件下发生的概率”。若只有两个事件A,B,那么: 在上式中P(B)不能等于0,另外,如果A,B相互独立,有P(AB)=P(A)P(B) 2.全概率公式 全概率公式为概率论中的重要公式,它将 阅读全文
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1.逻辑回归 逻辑回归是一种线性回归模型,它假设数据服从伯努力分布(二项分布,0-1分布),通过极大似然估计,运用梯度下降方法(牛顿法) 求解,进而达到二分类目的。逻辑回归与线性回归有很多相似之处,去除Sigmoid映射函数的话,逻辑回归算法就是一个线性回归。逻辑回归以线性回归理论作为支持。由于引入 阅读全文
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1.YOLOv8-seg简介 YOLOv8-seg是YOLO系列模型的其中一个版本。YOLOv8-seg在继承YOLO系列模型高效性和准确性的基础上,增加了实例分割的能力。 2.数据集 使用的数据集较简单,主要以下目录: images:存放原始图片(1500张),大小为128x128。部分如下: i 阅读全文
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列表去重方法有很多,主要方法如下: 1. set去重 #方法1. set 去重 list01=[1,1,0,0,1,2,2,4,3,3,3] result_list=list(set(list01)) print(result_list)#[0, 1, 2, 3, 4] 优点:简单高效,代码量少,性 阅读全文
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1. 二值图的轮廓 在使用cv2.findContours时,黑白二值图(像素值只有0或255)的轮廓都是以白色像素作为前景,黑色像素作为背景。看下面两个图(左图与右图同样大小都是200x200,左图是四周为黑色,中间为白色,右图为四周为白色,中间为黑色)。 在使用cv2.findContours查 阅读全文
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1.QR码与DM码 QR码(Quick Response Code)是一种矩阵条码,能够快速被扫描设备识别。它是由日本Denso Wave公司在1994年发明的,用于追踪汽车零件。QR码可以存储更多的数据,并且可以包含文本、URL、图片等信息。QR码的特点是快速识别,因此得名。它们广泛应用于广告、产 阅读全文
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1.Pixellib Pixellib 是一个基于 TensorFlow 和 OpenCV 的深度学习库,用于语义分割和实例分割任务,提供了强大的工具和库来构建和训练深度神经网络模型。Pixellib 支持多种主流深度学习模型,如 DeepLabV3、Mask R-CNN、YOLOv4、YOLOv5 阅读全文
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1.伪彩色图 伪彩色(pseudo-color)图像是一种图像处理技术,用于将灰度图像或单通道图像映射到彩色空间,以便通过颜色差异来增强图像的视觉表现。在伪彩色图像中,不同的灰度级或数据值被赋予不同的颜色,从而创建出一个彩色的图像表示。伪彩色图每个像素值实际上是一个索引值或代码,该代码值作为色彩查找 阅读全文
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前面介绍过了使用Paddleseg套件训练后,使用export.py文件导出模型为推理部署模型。具体可以参考之前的:https://www.cnblogs.com/wancy/p/18028138 本文介绍使用paddle自定义简单二分类CNN模型到训练数据集再到转换onnx模型推理。 1. 数据集 阅读全文
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1. 报错问题 ValueError: (InvalidArgument) The axis is expected to be in range of [0, 0), but got 0 [Hint: Expected axis >= -rank && axis < rank == true, b 阅读全文
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1. 模板匹配步骤 模板匹配是一种基于图像的技术,用于在图像中寻找与给定模板图像相似的部分。由于模板图像的尺寸小于待匹配图像的尺寸,同时又需要比较两幅图像的每一个像素的灰度值,因此常采用在待匹配图像中选择与模板相同的尺寸的滑动窗口,通过比较滑动窗口与模板的相似程度,判断待匹配图像中是否含有与模板图像 阅读全文
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1. paddleocr PaddleOCR 是一个基于 PaddlePaddle 深度学习框架的开源 OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)工具。它提供了一系列的预训练模型和工具,可以用于文本检测、文本识别和文本方向检测等任务。 提供了易于使用的 Pyt 阅读全文