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python3 - KAIST 行人数据集预处理,转VOC格式

文章目录KAIST 行人数据集预处理一、KAIST 行人数据据简介下载链接参考资料KAIST 行人数据集预处理一、KAIST 行人数据据简介数据集:KAIST 行人数据集中的每张图片都由一张可见光图片和与之对应的长波红外图像组成。KAIST 训练集由 50172 对在全天候(白天和夜间)采集的可见光与长波红外配对图像(分辨率为 640x512)和 13853 个行人矩形框标注组成。KAIST 测试

#计算机视觉
python — 项目命名规范

python项目命名规范类型公有/外部成员私有/内部成员项目(project)My_project模块(module)my_naming_convention_my_naming_convention包(package)my_naming_convention类(class)MyNamingConvention_MyNamingConven...

#python
深度学习 — keras 改写 VGG16 网络,替换全连接层

文章目录keras 改写 VGG16 网络,替换全连接层一、VGG16简介1. VGG网络结构2. VGG网络的优缺点  VGG优点  VGG缺点二、keras 改写 VGG16 网络三、VGG16 进行特征提取,预测参考资料keras 改写 VGG16 网络,替换全连接层一、VGG16简介1. VGG网络结构VGG16:包含了16个隐藏层(13个卷积层和3个全连接层)VGG19:包含了19个隐藏

#深度学习#神经网络
CV — 目标检测:letterbox

文章目录CV — 目标检测:letterbox一、相关概念二、代码实现(一) python代码CV — 目标检测:letterbox一、相关概念letterbox:概念:在深度学习算法中,大多数目标检测算法由于 卷积核为方形(不排除卷积核有矩形的情况),所以模型输入图片的尺寸也需要为方形。然而大多数数据集的图片基本上为 矩形,直接将图片 resize 到正方形,会导致图片失真,比如细长图片中的物体

#python#opencv#计算机视觉
深度学习 — keras 性能评价指标实现(Precision,Recall,f1)

文章目录深度学习 — keras 性能评价指标实现(Precision,Recall,f1)一、实现(一) keras.metrics(二) keras-metrics参考资料深度学习 — keras 性能评价指标实现(Precision,Recall,f1)一、实现(一) keras.metrics介绍:keras 自带的性能指标注意点:部分性能指标在低版本没有,需要升级至 V2.3.0 之后:

#python#深度学习
深度学习 — keras 改写 VGG16 网络,替换全连接层

文章目录keras 改写 VGG16 网络,替换全连接层一、VGG16简介1. VGG网络结构2. VGG网络的优缺点  VGG优点  VGG缺点二、keras 改写 VGG16 网络三、VGG16 进行特征提取,预测参考资料keras 改写 VGG16 网络,替换全连接层一、VGG16简介1. VGG网络结构VGG16:包含了16个隐藏层(13个卷积层和3个全连接层)VGG19:包含了19个隐藏

#深度学习#神经网络
机器学习—python 实现网格聚类算法,子空间聚类 CLIQUE算法(pyclustering)

文章目录python 实现网格聚类算法一、基于网格聚类原理二、算法实现1. CLIQUE 算法参考资料python 实现网格聚类算法一、基于网格聚类原理基本思想:基于网络的方法:这类方法的原理就是将数据空间划分为网格单元,将数据对象集映射到网格单元中,并计算每个单元的密度。根据预设的 密度阈值 判断每个网格单元是否为 高密度单元,由邻近的稠密单元组形成 “类”(簇)。算法过程:...

#python#算法#聚类
CV — 数据增强:仿射变换

文章目录CV — 数据增强:仿射变换一、前言(一) 仿射变换概念(二) 仿射变换矩阵二、代码实现(一) opencv 函数说明1. warpAffine2. warpPerspective(二) 实现代码CV — 数据增强:仿射变换一、前言(一) 仿射变换概念前言:在深度学习的数据增强中,我们经常需要对图像进行各种增强操作如:平移、翻转(flip)、缩放(Scale)、旋转(Rotation)、裁

#opencv#计算机视觉
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