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RSS订阅原创 yolov8模型结构
正常的yolov8对象检测模型输出层是P3、P4、P5三个输出层，为了提升对小目标的检测能力，新版本的yolov8 已经包含了P2层（P2层做的卷积次数少，特征图的尺寸（分辨率）较大，更加利于小目标识别），有四个输出层。在常用的目标检测算法中，不同的图片长宽都不相同，因此常用的方式是将原始图片统一缩放到一个标准尺寸，再送入检测网络中。新增加的这个P6，是为了引入更多的参数量，多卷积了一层，是给xlarge那个参数量准备的，属于专门适用于高分辨图片（图片尺寸很大，有大量可挖掘的信息）的版本。
2023-08-17 21:12:33
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原创 yolov8_onnx_c#_winform部署
/ 解决【预定义类型“System.Runtime.CompilerServices.IsExternalInit”未定义或导入】1、选择Windows窗体应用(.NET Framework)record报错：修改项目文件。
2023-08-17 11:54:03
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原创 目标检测——评价指标
提到TP、FP、TN、FN，首先介绍以下混淆矩阵。混淆矩阵也称误差矩阵，是表示精度评价的一种标准格式，用n行n列的矩阵形式来表示。混淆矩阵的每一代表了类别，每一表示预测为该类别的数据的；每一代表了数据的归属类别，每一行的数据总数表示该类别的数据实例的。表1. 多类别混淆矩阵如表1所示：其中，第一行第一列的80表示原本属于类1，且预测为类1的数量为80。第二行第一列的10表示原本属于类2，且预测为类1的数量为10。第三行第一列的5表示原本属于背景，且预测为类1的数量为5。
2023-08-05 14:59:06
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原创 目标检测之NMS
NMS（非极大值抑制，Non-Maximum Suppression），是一种提取目标检测中分数最高的窗口的算法。例如在目标检测中，我们的神经网络对一个目标生成了多个检测窗口，但是事实上这些窗口中大部分内容都是重复的，我们真正需要的只有一个。所以我们要做就是找到目标检测最优的窗口，NMS就是用来选取多个检测窗口中分数最高的那个窗口，剔除掉其他的同类型的窗口，因此 NMS 在计算机视觉领域有着非常重要的应用。
2023-08-01 17:14:48
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原创 python基本操作-super()
一、单继承(只继承一个父类，父类没有继承其他父类)class A(object): def __init__(self): print("i am class A")class C(A): def __init__(self): super(C, self).__init__() print('yes') # super(C, self).__init__(),这句话的解释是：# C是类，self是C的一个实例，sup
2020-12-21 19:01:57
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原创 有向图不对称邻接矩阵变无向图对称邻接矩阵
有向图不对称邻接矩阵变无向图对称邻接矩阵一个简单图实例import numpy as np# 使用numpy编写的上述有向图的邻接矩阵如下：# 不对称邻接矩阵A = np.matrix([ [0,1,0,0], [0,0,1,1], [0,1,0,0], [1,0,1,0]], dtype=float)A.Tmatrix([[0., 0., 0., 1.], [1., 0., 1., 0.], [0., 1.,
2020-12-20 17:27:18
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原创 Laplacian Matrix
A Simple Graph Example首先绘制一个无向图import networkx as nximport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npfig=plt.figure(figsize=(4,3),dpi=80)BA = nx.random_graphs.barabasi_albert_graph(4,1,seed=3)pos = nx.spring_layout(BA)nx.draw(BA, pos, with_labels
2020-12-16 10:42:06
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原创 绘制基本网络图(Networkx)
networkx.org绘制基本网络图绘制划分后的社区绘制基本网络图用matplotlib绘制网络图基本流程：导入networkx，matplotlib包建立网络绘制网络 nx.draw()建立布局 pos = nx.spring_layout美化作用最基本画图程序import networkx as nx #导入networkx包import matplotlib.pyplot as plt # 生成一个BA无标度网络GG = nx.random_graphs.ba
2020-12-13 13:23:55
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原创 pytorch-cpu安装实战——环境搭建(5)
python=3.6装pytorch-cpu=0.4.0第一步：安装pytorch下载pytorch安装包创建环境：进入环境切换到刚下载的pytorch-cpu=0.4.0文件所在位置安装，用pip install 文件名如果出现以下错误第二步：安装torchvision下载torchvision安装包接下来跟上面步骤重复第一步：安装pytorch下载pytorch安装包pytorch-cpu=0.4.0下载地址创建环境：conda create -n pytorch1 python=3.6
2020-11-14 14:54:19
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原创 tensorflow的一些问题
问题1：D:\software\Anaconda3\lib\site-packages\h5py_init_.py:36: FutureWarning: Conversion of the second argument of issubdtype from float to np.floating is deprecated. In future, it will be treated as np.float64 == np.dtype(float).type.from ._conv i
2020-11-13 20:57:38
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原创 Jupyter notebook的一些问题
Jupyter notebook的一些问题1. Jupyter notebook中出现Kernel errors时1. Jupyter notebook中出现Kernel errors时 1）首先进入虚拟环境 2）输入 conda install pywin32
2020-11-12 23:23:42
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原创 Tensorflow-cpu 2.x安装——环境搭建(4)
亲测Tensorflow-cpu 2.x安装，Jupyter notebook可运行1. 创建环境2. 进入环境3. 安装tensorflow-cpu 2.3.0版4. 测试是否成功5. 退出python交互环境6. 使之能够在Jupyter notebook中运行7. 进入jupyter notebook8. 验证注意碰到下面情况，输入y就可以了1. 创建环境conda create -n tensorflow2 python=3.72. 进入环境activate tensorflow23
2020-11-12 17:27:57
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原创 conda创建虚拟环境失败的解决办法
创建环境失败的办法解决方法1. 添加环境变量解决方法2. 更换源1）清华源如果不行就换，注意换之前需要删除.condarc文件1）科大源解决方法1. 添加环境变量 anaconda安装路径下的三个文件添加到环境变量中解决方法2. 更换源1）清华源conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/conda config --add channels https://mirro
2020-11-12 16:52:42
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原创 Tensorflow-cpu 1.x安装——环境搭建(3)
亲测Tensorflow安装，Jupyter notebook可运行1. 创建环境2. 进入环境3. 安装cpu版本的tensorflow4. 在jupyter notebook运行tensorflow在当前环境下的命令提示符输入1. 创建环境 conda create -n tf_2.0 python=3.5.22. 进入环境 activate tf_2.03. 安装cpu版本的tensorflow pip install --ignore-installed --upgrade
2020-11-12 11:30:53
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原创 Tensorflow安装——环境搭建(2)
Tensorflow安装先强调一下，对人tensorflow，本人是新手，以下仅来自于本人在安装过程中的心得，希望大家批评、指正。1. 创建虚拟环境 1）进入conda命令提示符窗口 2）conda create -n your-env-name python=版本 (例：3.7)...
2020-11-11 16:14:49
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原创 深度学习——环境搭建(1)
conda命令行窗口使用conda虚拟环境conda常用命令对虚拟环境的操作Anaconda 修改文件保存路径第三方库版本的更新(Tensorflow为例)conda虚拟环境conda常用命令conda list 查看conda的包conda env list 或 conda info -e 查看当前存在哪些虚拟环境activate 虚拟环境名 切换环境conda deactivate 退出该虚拟环境，并切换到base环境conda update conda 检查更新当前conda
2020-11-10 23:03:52
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转载 Anaconda 修改文件保存路径
1.打开Anaconda Prompt输入jupyter notebook --generate-config生成配置文件~\.jupyter\jupyter_notebook_config.py2.打开~.jupyter\jupyter_notebook_config.py修改 #c.NotebookApp.notebook_dir = ’ ’ 为下一行c.NotebookApp.notebook_dir =‘D:\WangyusSoftware\Anaconda\pythonNotebook
2020-08-04 18:45:43
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空空如也
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