opencv中有多种色彩空间，包括 RGB、HSI、HSL、HSV、HSB、YCrCb、CIE XYZ、CIE Lab8种，使用中经常要遇到色彩空间的转化。可以使用opencv中cv2.cvtColor()函数来改变图像的颜色空间，该函数形式为：@frame为要进行处理的图片；@cv2.COLOR_BGR2RGB要进行的色彩转换方式；

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一.基础知识在理解各种损失函数的选择原理之前，先回顾一下损失函数、模型训练、训练方法的相关基本概念损失函数（Loss Function）：用来估量模型的预测值 f(x)与真实值 y的偏离程度，以下是选择损失函数的基本要求与高级要求：基本要求：用来衡量模型输出分布和样本标签分布之间的接近程度，高级要求：在样本分布不均匀地情况下，精确地描述模型输出分布和样本标签之间的接近程度模型训练（Training

模型压缩大体上可以分为 5 种：

Python代码绘制代码图像（PIL）

Maskrcnn模型的搭建

在远程ubuntu系统上安装了jupyter，却在主机浏览器的接口上无法访问，出现以下界面：1.需要修改jupyter的配置文件，首先我们先进入python环境，输入：from notebook.auth import passwdpasswd()#设置自己的密码，然后两次输入确认生成加密字符串2.把生成的字符串复制下来，后面配置要用，然后生成jupyter配置文件，并配置：jupyter not

环境准备：（1）准备好pycharm专业版，社区版没有连接远程服务器的功能（2）远程服务器ubuntu20.04，已安装好docker一、配置远程服务器的docker容器1.启动并运行交互式容器：docker run --gpus all --name="xiao-pycharm" -it -p 11740:22 -v /sda1/xiao/pycharm:/home python3.8_torc

一.基础知识在理解各种损失函数的选择原理之前，先回顾一下损失函数、模型训练、训练方法的相关基本概念损失函数（Loss Function）：用来估量模型的预测值 f(x)与真实值 y的偏离程度，以下是选择损失函数的基本要求与高级要求：基本要求：用来衡量模型输出分布和样本标签分布之间的接近程度，高级要求：在样本分布不均匀地情况下，精确地描述模型输出分布和样本标签之间的接近程度模型训练（Training

提到passthrough层，必须提及Darknet-19（有19个卷积层和5个MaxPooling层）网络结构。（DarkNet-19比VGG-16小一些，精度不弱于VGG-16，但浮点运算量减少到约1/5，以保证更快的运算速度）。1 卷积层输出预测结果，输出的channels数为：num_anchors。YOLO2的训练主要包括三个阶段。