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python3 导入同级、下级、上级目录中的模块

同级在导入的文件写上:import xxx下级需要在下级目录中写一个__init__.py文件在导入的文件写上:from dirname import xxx上级可以使用 sys.path首先 sys.path 的作用是:当使用import语句导入模块时,解释器会搜索当前模块所在目录以及sys.path指定的路径去找需要import的模块所以改变思路,直接把上级目录加到 sys.path 里imp

两阶段目标检测详解--FasterRCNN

RCNN、FastRCNN、FasterRCNN比较:一、Faster R-CNN的思想Faster R-CNN可以简单地看做“区域生成网络RPNs + Fast R-CNN”的系统,用区域生成网络RPN代替FastR-CNN中的Selective Search方法。Faster R-CNN这篇论文着重解决了这个系统中的三个问题:1. 如何设计区域生成网络;2. 如何训练区...

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#目标检测
目标检测计算指标AP&mAP

目标检测计算指标AP&mAP1.1 基本概念1.2平均精度Average-Precision即AP1.3AP计算1.4 mean Average Precision(mAP)1.5类别置信度当我们完成目标检测模型的训练之后,需要合适的指标对模型的性能进行度量,常用的指标有AP、mAP两种。参考:http://www.mamicode.com/info-detail-2307140.html

#人工智能#机器学习#深度学习
数据集|柑橘果目标检测数据集

领域痛点与解决方案果实定位准确性不足:传统图像识别方法难以区分树上果实与掉落果实,影响产量估算准确性;数据多样性缺乏:现有数据集往往只包含单一状态(仅树上或仅地上)的柑橘样本;环境适应性差:大多数模型在复杂果园环境(多变光照、遮挡等)下表现不佳。本数据集针对性地解决了这些问题:● 双状态标注:同时标注树上柑橘和树下柑橘,为果实状态识别提供基础。● 真实场景覆盖:包含580张不同光照条件、拍摄角度和

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#目标检测#人工智能#计算机视觉
快递包裹目标检测数据集,labelme格式

这是一套专门针对快递包裹检测的训练数据集。此数据集基于广为人知的COCO数据集进行了扩展,特别添加了大量快递包裹相关的JPEG图像及对应的 labelme 格式标注文件。这些资源对于开发和训练快递行业中的物体识别、自动分拣系统等AI应用至关重要。图片数量 2919 张。标签包括包裹、人、车辆、大车、狗等。● 图像文件:包含各式各样的快递包裹场景,确保模型能够学习到丰富的包裹外观特征。

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#目标检测#人工智能#计算机视觉
用于吸烟动作目标检测的数据集

用于吸烟动作目标检测的数据集。数据集使用labelme标注。数据集类别分为:吸烟嘴(嘴上吸烟支smoking)、吸烟手(手上拿着烟smoking_hand)。吸烟动作检测part01有1115张图像。

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神经网络之卷积层,池化层输出大小计算

设计网络卷积层的参数:(1)输入图片大小(矩形): AA(2)卷积核大小: KK(3)步长: S(4)填充padding: p那么卷积层的输出为: N = (A − k + 2p ) / s + 1

【岗位】IT行业岗位知识图谱--大数据工程师、机器学习、嵌入式、架构师

目录1. 大数据工程师技能图谱2. 机器学习技能图谱3. 架构师技能图谱4. 嵌入式开发必备技能5. 嵌入式体系结构1. 大数据工程师技能图谱2. 机器学习技能图谱3. 架构师技能图谱4. 嵌入式开发必备技能5. 嵌入式体系结构**点赞、关注、评论、收藏哦**

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#知识图谱#大数据#人工智能
03-stable diffusion国风小姐姐

stable diffusion文生图 -- 生成国风小姐姐

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图解 | 大模型智能体LLM Agents

本文介绍了LLM代理的存储机制和工具使用方法。在存储方面,LLM具有短期记忆和长期记忆:短期记忆通过上下文窗口或总结对话历史实现;长期记忆则借助向量数据库和检索增强生成(RAG)技术存储历史交互。在工具使用方面,LLM可通过函数调用与外部环境交互,Toolformer等技术能训练模型自主调用API。此外,模型上下文协议(MCP)标准化了API访问流程,简化了工具集成。这些技术共同增强了LLM的记忆

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