目标检测评价指标之——Precision，Recall，IOU，AP，mAP看了一些介绍目标检测评价指标的文章，在此做一个小总结，供大家参考。文章目录目标检测评价指标之——Precision，Recall，IOU，AP，mAP一、置信度是什么？二、IOU与TP、FP、FN三、Precision、Recall、AP和mAP1.Precision2.Recall3.AP值和PR曲线4.mAP值总结一、

遇到的问题：当服务器有两张显卡的时候，多人使用电脑跑程序可能会使一张显卡的内存不够用。如何调用另外一张显卡，下面提供了解决方案。关键词：服务器out of memory多GPU问题描述：跑程序时候出现 out of memory字样原因分析：程序运行的数据内存超过了显卡专用GPU内存，导致内存溢出报错。解决方案：import osos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]

在工业上，产品的缺陷检测技术是一项非常重要的技术。而基于图像处理的缺陷检测技术是缺陷检测中的一个热门。下面是我在假期读的一些文章，总结如下：[1] Shankar N G , Ravi N , Zhong Z W . A real-time print-defect detection system for web offset printing[J]. Measurement, 2009, ..

问题场景：目标检测算法大致可分为两阶段（two stage）目标检测算法和一阶段（one stage）目标检测算法，在没有过多的tricks的情况下，两阶段的目标检测算法的检测精度是要比一阶段的目标检测算法精度高的。原因分析：其实我认为主要原因有以下几点：1.正负样本的不均衡性   这一点想必大家在做目标检测实验的时候深有体会，当某一类别的样本数特别多的时候，训练出来的网络对该类的检测精度往往会比

遇到的问题：当服务器有两张显卡的时候，多人使用电脑跑程序可能会使一张显卡的内存不够用。如何调用另外一张显卡，下面提供了解决方案。关键词：服务器out of memory多GPU问题描述：跑程序时候出现 out of memory字样原因分析：程序运行的数据内存超过了显卡专用GPU内存，导致内存溢出报错。解决方案：import osos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]

遇到的问题：当服务器有两张显卡的时候，多人使用电脑跑程序可能会使一张显卡的内存不够用。如何调用另外一张显卡，下面提供了解决方案。关键词：服务器out of memory多GPU问题描述：跑程序时候出现 out of memory字样原因分析：程序运行的数据内存超过了显卡专用GPU内存，导致内存溢出报错。解决方案：import osos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]

问题场景：目标检测算法大致可分为两阶段（two stage）目标检测算法和一阶段（one stage）目标检测算法，在没有过多的tricks的情况下，两阶段的目标检测算法的检测精度是要比一阶段的目标检测算法精度高的。原因分析：其实我认为主要原因有以下几点：1.正负样本的不均衡性   这一点想必大家在做目标检测实验的时候深有体会，当某一类别的样本数特别多的时候，训练出来的网络对该类的检测精度往往会比

项目场景：在做目标检测时，重新进行标注会耗费大量的时间，如果能够批量对xml中的信息进行修改，那么将会节省大量的时间，接下来将详细介绍如何修改标注文件xml中的相关信息。问题描述：例如：当我有一批标注好的xml文件，文件格式如下图所示：<?xml version='1.0' encoding='us-ascii'?><annotation><folder>VOC

要求：随机生成x,y均在[0,10]范围内的10个点，k=2,训练一个简单的k-means模型。K均值算法步骤如下：1.在训练样本点中随机初始化[0,10]范围内的k个样本点作为k个簇各自的中心；2.遍历一遍所有样本点，将每一个样本点分配到最近的簇中心，得到clusterDict。clusterDict的键为centroidList的下标，键值为属于该类的所有样本点。3.计算第一次聚类迭代得到的结