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OpenCV-python基础操作之对ROI区域操作代码：# 代码描述：在给定的图片中，找到感兴趣的（ROI) 区域# 原理：# 创建时间： 2020-09-15# 创建人: Kenn Wu# 修改时间:# 版本:import cv2 as cvimport numpy as npsrc = cv.imread("../OpenCV_Files/pictures_for_OpenCV/2.jpg"

【深度学习目标检测常用的评价指标】目标检测的数据集类型目标检测中的评价指标目标检测的数据集类型目标检测数据集有：1、 PASCAL VOC数据集是目标检测的常用数据集（较早出现） , 包含两个主要版本：VOC 2007和VOC 2012，该数据集可以提供20个目标类别。2、MS COCO数据集MS COCO数据集是Microsoft赞助的一个多功能数据集，可用于目标检测、分割和场景理解。MS CO

期刊论文和会议论文的区分与识别二者的区别如何区分识别参考链接二者的区别…1、会议论文一定是针对某个学术会议投稿，并且由学术会议的会务组决定是否录用，期刊论文肯定是针对某学术期刊投稿，而且是期刊编辑部决定是否录用，而不是审稿专家，审稿专家只是审稿并返回意见，真正决定录用权在期刊编辑上。2、会议论文录用后，可以选择参加会议或者不参加会议，但是学术会议必须召开，而期刊论文录用后只需等着出版即可。…　　3

使用Anaconda中的conda 命令复制已有的环境打开Anaconda Prompt :输入命令行：conda create -n new_env--cloneexist_envnew_env 是自己新创建的虚拟环境名称exist_env 是被复制的已经存在的环境名称参考下图说明：这样就可以在原有的环境基础上再进行其他安装包的配置！...

【深度学习目标检测常用的评价指标】目标检测的数据集类型目标检测中的评价指标目标检测的数据集类型目标检测数据集有：1、 PASCAL VOC数据集是目标检测的常用数据集（较早出现） , 包含两个主要版本：VOC 2007和VOC 2012，该数据集可以提供20个目标类别。2、MS COCO数据集MS COCO数据集是Microsoft赞助的一个多功能数据集，可用于目标检测、分割和场景理解。MS CO

【卷积神经网络中涉及的训练参数与超参数概念理解】文前白话网络超参数1. 输入图像大小2. 卷积层超参数卷积核尺寸、卷积核数量、卷积的步长3. 池化层超参数池化核尺寸、池化步长、池化方式4. 网络训练、优化超参数Epoch、Batch、Batch_size、Iteration（迭代）、学习率 Ir5.神经网络优化的改善方法reference文前白话在深度学习领域，参数（parameter）和超参数（

【深度学习-Pytorch-番外篇】如何在Pytorch中使用Tensorboard可视化训练过程1、文前白话2、使用Tensorboard 常用的可视化的功能①保存网络的结构图② 保存训练过程中的训练集损失函数loss③验证集的accuracy④学习率变化learning_rate⑤保存权重数值的分布⑥预测的结果精度3、 用到的脚本代码文件4、 训练完成后，进行查看可视化效果二级目录三级目录Re

【卷积神经网络中涉及的训练参数与超参数概念理解】文前白话网络超参数1. 输入图像大小2. 卷积层超参数卷积核尺寸、卷积核数量、卷积的步长3. 池化层超参数池化核尺寸、池化步长、池化方式4. 网络训练、优化超参数Epoch、Batch、Batch_size、Iteration（迭代）、学习率 Ir5.神经网络优化的改善方法reference文前白话在深度学习领域，参数（parameter）和超参数（

【VSCode中Python的Debug调试配置】VScode 会在每个项目文件夹下创建一个.vscode文件夹，保存当前项目的运行环境的配置文件。launch.jsontasks.jsonsettings.json如果 Debug 调试 没有反应，可以自行创建添加这三个文件，修改其中的 Python 环境的解释器路径地址，进行解决。launch.json# launch.json{// 使用 I