随笔分类 - 深度学习
深度学习网络及其相关的知识点
摘要：1.yolov5预处理流程 1.等比缩放与填充：将输入图像等比缩放到目标尺寸（如640×640），并在多余部分填充灰条，保持图像的宽高比不变。这一过程也被称为“letterbox”。 2.颜色空间转换：将图像从BGR格式转换为RGB格式（OpenCV默认读取为BGR）。 3.归一化：将像素值从[0,
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摘要：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
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摘要：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
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摘要：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
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摘要：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
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摘要：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
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摘要：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
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摘要：1. darkne介绍 Darknet 是一个开源的深度学习框架，由 Joseph Redmon(YOLO~YOLOv3作者或参与者) 开发，主要用于实现神经网络模型。这个框架最初是为了实现计算机视觉任务而创建的，尤其是目标检测。其中最著名的应用之一就是 YOLO（You Only Look Onc
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摘要：1. ONNX （Open Neural Network Exchange） ONNX是一个开放的神经网络交换格式，它旨在提供一个统一的框架，使深度学习模型能够在不同的深度学习框架之间进行交换和共享。主要目标是解决深度学习框架之间的互操作性问题。在深度学习领域，有许多不同的框架，如 TensorFl
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摘要：图片数据集划分的方式与方法有很多，比如先将图片转换为矩阵，再使用scikit-learn包去划分。为了使得数据集更灵活，本文介绍python实现图片分类数据集的划分。 假设现在的数据集文件夹为flower_images，flower_images文件夹中有5类，每个类1000张。 使用自己的pyth
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摘要：labelme是一种常用的开源图像标注工具，特别适用于语义分割标注。它提供了直观的用户界面，可以方便地标注每个像素的类别。 1.安装 pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple labelme 也可以从github获取安装https
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摘要：1. 花数据集 数据集来自kaggle官网下载。分为五类花，每类花有1000张图片。下载方式可以参考我的https://www.cnblogs.com/wancy/p/17446715.html 2. 图片大小分布图 训练模型之前，我们会需要先分析数据集，由于此类数据集每类花的图片数量一样，是均衡的
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摘要：1. kaggle介绍 Kaggle(官网：https://www.kaggle.com/)是由Anthony Goldbloom和Ben Hamner于2010年创立的一个数据科学社区。它为数据科学家和机器学习工程师提供了一个平台，可以在该平台上进行数据分析和建模活动，同时进行竞赛式的数据分析等活
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摘要：1. 训练模型代码 import numpy as np import tensorflow as tf # import tensorflow.compat.v1 as tf # tf.disable_v2_behavior() from captcha.image import ImageCap
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摘要：1. softmax函数 在数学，尤其是概率论和相关领域中，归一化指数函数，或称Softmax函数，是逻辑函数的一种推广。它能将一个含任意实数的K维向量z“压缩”到另一个K维实向量σ(z)中，使得每一个元素的范围都在(0,1)之间，并且所有元素的和为1。该函数多用于多分类问题中。在多项逻辑回归和线性
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