一、数据集简介宝可梦数据集（共1168张图像）：bulbasaur（妙蛙种子，234）、charmander（小火龙，238）、mewtwo（超梦，239）、pikachu（皮卡丘，234）、squirtle（杰尼龟，223）。二、数据预处理通过pokmon.py批量读取图像路径，根据不同路径生成每张图像的路径和标签并打乱顺序。import os, globimport random, csvim

非极大值抑制（NMS）经常应用于各种目标检测模型中，使用NMS可以有效地剔除目标检测结果中多余的检测框，保留最合适的检测框。以YOLOv5为例，模型输入为640*640时，推理输出结果在20*20,40*40，80*80三个尺度上的预测框总和为20*20*3+,40*40*3+80*80*3=25200，每个预测框包含检测框中心xy坐标，预测框宽高wh，预测框置信度，每个分类对应的置信度。要从这上

基于水平参考高程面计算挖填方比较简单，水平参考高程也就是某一个高程值，只需要计算同一位置上DEM高程到参考面高程即可，挖填方分析实际上就是计算DEM数据与参考面构成的封闭体体积。DEM数据本身是由一系列等间距横向和纵向分布的高程点构成，其数据组成形式与一般图像类似，相当于每个图像坐标上由像素值变成高程值。一般tif格式DEM数据还附带一个tfw文件用以描述起始点坐标、横向和纵向间隔距离等信息，通过

在图像处理中，巴氏系数可用于进行相似图像匹配。巴氏系数公式：BC(p,q) = ∑√p(x)q(x)BC为巴氏系数计算结果，p、q分别为两张图像在直方图上同一位置的概率分布，巴氏系数结果范围为(0~1)，0为完全不相同，1为完全相同。原理：先分别求出两张图像在直方图上的概率分布，对相同位置的概率相乘(如果某一图像在该处分布...

一、数据集简介宝可梦数据集（共1168张图像）：bulbasaur（妙蛙种子，234）、charmander（小火龙，238）、mewtwo（超梦，239）、pikachu（皮卡丘，234）、squirtle（杰尼龟，223）。二、数据预处理通过pokmon.py批量读取图像路径，根据不同路径生成每张图像的路径和标签并打乱顺序。import os, globimport random, csvim

非极大值抑制（NMS）经常应用于各种目标检测模型中，使用NMS可以有效地剔除目标检测结果中多余的检测框，保留最合适的检测框。以YOLOv5为例，模型输入为640*640时，推理输出结果在20*20,40*40，80*80三个尺度上的预测框总和为20*20*3+,40*40*3+80*80*3=25200，每个预测框包含检测框中心xy坐标，预测框宽高wh，预测框置信度，每个分类对应的置信度。要从这上

朴素贝叶斯是一种基于概率统计的机器学习方法，其原理采用计算样本数据中先验数据与标签数据出现的概率，以先验数据对应最大出现概率的标签作为预测结果。朴素贝叶斯公式一般记为：P(A|B)=P(A)*P(B|A)/P(B)，即当我们要预测先验条件B出现时A出现的概率时，可以通过条件A出现概率与条件A出现时条件B出现概率的乘积除以条件B的概率。在计算中P(A)*P(B|A)等效于计算条件A与条件B同时出现概

resnet在深度学习领域的重要性不言而喻，自从15年resnet提出后，被各种深度学习模型大量引用。得益于其残差结构的设计，使得深度学习模型可以训练更深层的网络。常见的resnet有resnet18、resnet34、resnet50、resnet101、resnet152几种结构，resnet残差网络由一个卷积块和四个残差块组成，每个残差块包含多个残差结构。从残差结构上看，resnet18和r

使用pip在线安装OpenCV: pip install opencv-python，这种方式安装，会直接从官网查找当前版本python对应的最新版本OpenCV。由于境外服务器原因，下载速度可能很慢，且容易因为下载过程中连接超时报错。同时，有时候需要安装低版本OpenCV。在这些情况下，可以采用离线安装方式，从国内镜像网站下载安装包，在本地安装。推荐使用清华大学服务器：...

resnet在深度学习领域的重要性不言而喻，自从15年resnet提出后，被各种深度学习模型大量引用。得益于其残差结构的设计，使得深度学习模型可以训练更深层的网络。常见的resnet有resnet18、resnet34、resnet50、resnet101、resnet152几种结构，resnet残差网络由一个卷积块和四个残差块组成，每个残差块包含多个残差结构。从残差结构上看，resnet18和r