误检意味着模型检测到了不存在的目标，而漏检则指模型未能检测到真实存在的目标。通过合理的优化，可以大幅降低误检和漏检，提高 YOLOv5 在目标检测任务中的表现。如果背景复杂导致误检，可以减少强烈的数据增强，避免模型学到无关信息。如果漏检主要集中在某些特定角度或场景，可以增加相应的数据增强，例如。IoU 阈值，如 0.3-0.4，但不能太低，否则可能导致漏检。如果误检仍然较多，可以使用更大的 YOL

COCO数据集是模板检测中经典和标准格式，当我们使用LabelMe给目标检测打标签后，如何转换为COCO数据集格式呢？转换成功后又如何可视化COCO数据集检验是否标注和转换正确呢？

本文在GoogleNet(Inception-V1)的基础上同时提出了Inception-v2（第6节）/v3（第9节），本文的主要内容是发现如果你什么都不懂就对之前Inception的结构进行改动，不仅可能会增大参数量，并且效果也会不稳定，所以作者提出了多种优化方法，并且按照这一套合理的规则来优化Inception结果是最可靠的。最终根据这些原则和方法，在GoogleNet之上优化出了Incep

0. 目标读取、显示和保存视频文件从摄像头获取并显示视频1. 摄像头捕获视频cv2.VideoCapture(mode)：mode可以是视频文件，也可以是摄像头设备数字：代表设备索引号，通常单个摄像头，则0就是该摄像头视频文件路径：视频文件cap=VideoCapture(0) #使用我的笔记本内置摄像头，创建了cap这样一个对象cap.isOpend()：摄像头是否正确打开，返回值为布尔值类型c

[深度学习框架]PyTorch常用代码段文中有很多其他的trips，这里记录一下我需要的1、导入包和版本查询导入包和版本查询torch版本CUDA版本cuDNN版本CUDA设备名字2、可复现性可复现性设定numpy随机种子设定torch随机种子固定算法 pytorch—之cudnn.benchmark和cudnn.deterministic3、显卡设置显卡设置单卡多卡清除显存4、将在 GPU 保存

在实际应用中，我们常常面临自定义分类任务的需求。那么，面对这些个性化需求，我们该如何高效部署呢？本文将以猫狗二分类任务为实例，详细讲解从数据集制作、模型结构调整、模型训练，到模型导出及TensorRT部署推理的全流程。通过掌握这一流程，您将能够轻松应对各种自定义分类任务的部署挑战。

时我们需要给一张图片添加logo，例如下图这样在这里插入图片描述掩膜操作思路它的思想是：1.1 先将彩色图像转换为灰度图，然后利于阈值将图像二值化，变成非黑即白的形式，这样logo的蒙版就做好来了（学过PS的人应该很容易理解）；1.2 蒙版中黑色的区域表示删除掉该区域像素，白色表示保留该区域像素。黑色是0，白色是255；1.3 所以利用二值化得到的蒙版（掩膜）是剔除logo区域的。反之，是用来提出

0. 问题描述做多分类任务时，使用了paddle的CrossEntropyLoss损失函数，但是在训练时，计算出的loss一直不变，如下图：1. 解决实际上很有可能你在定义网络模型时的最后一层输出层，加上了nn.Softmax()，只要将这个层注释掉，loss就可以正常下降了2. 原因原因在于CrossEntropyLoss函数实际上内置了Softmax，也就是你一旦使用CrossEntropyL

对于掩膜操作原理，参考：opencv-python掩膜操作对于HSV颜色空间，参考：opencv-python(六)：颜色空间及转换在上一篇，我们讲了掩膜的基本操作原理，现在我们如何使用掩膜+颜色来对图像中特定的颜色进行操作？我们现在要实现追踪摄像头捕获图像中的蓝色物体：捕获帧图像将颜色空间转换到HSV设定蓝色阈值，制作掩膜对帧图像进行掩膜操作，留下含蓝色部分的区域实现代码：import cv2i

0. 颜色模式RGB 模式(百万种颜色)CMYK 模式(四种印刷色)索引模式(256 种颜色）灰度模式(256 级灰度）位图模式(两种颜色）0.1灰度模式也就是灰度图(黑白照片)，每个像素只有明暗变化，用0~255共256个亮度级来表示，用8个bit来表示，所以每个像素信息用8bit储存.0.2 位图模式(二值图像)即只有纯黑和纯白两种亮度，没有渐变的亮度级，通常用0表示纯黑，1表示纯白，所以每个