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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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在深度学习中，当需要将图像调整到特定尺寸时，直接resize可能会导致图像失真，特别是当目标尺寸与原始图像的宽高比不一致时。为了解决这个问题，一种最常见的方法是首先按照原始图像的宽高比将图像调整到与目标尺寸最接近的尺寸，然后在剩余的空间中使用padding进行填充，以得到目标尺寸的图像。或者先使用填 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