目标检测IoU对于一个检测器，我们需要制定一定的规则来评价其好坏，从而选择需要的检测器。对于图像分类任务来讲，由于其输出是很简单的图像类别，因此很容易通过判断分类正确的图像数量来进行衡量。物体检测模型的输出是非结构化的，事先并无法得知输出物体的数量、位置、大小等，因此物体检测的评价算法就稍微复杂一些。对于具体的某个物体来讲，我们可以从预测框与真实框的贴合程度来判断检测的质量，通常使用IoU（Int

隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model, HMM)是建模序列数据的图模型在HMM模型存在隐藏状态xt−1xtxt1，以及观测状态yt−1ytyt1设Q为所有隐藏状态的集合，V为所有观测状态的集合，即Qq1​q2​qN​Vv1​v2​vM​设存在长度为T的序列，其中I对应的状态序列，Q是对应的观察序列Ii1​i2​iT​Oo1​o2​oT​it​∈Qo。

神经网络实质上是由数据驱动的一种方法，它的目的就是为了寻找一个函数去拟合x与y的值

深度学习对数据集的预处理因为在使用神经网络的时候常常采用的图片数据集，常常是一个尺寸相同的，但是我们下载来的数据集往往尺寸不一定相同。所以我们应该转化为相同尺寸的数据集。笔者首先考虑过用cv2.resize()把图片变为等尺寸的，在同torch.form_numpy()转化成tensor来出来，但是resize改变了图片等的比例，所以在神经网络中的拟合出的结果可能不是我们所希望的。所以我们采用..

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吴恩达机器学习第六章【Logistic Regression】文章目录吴恩达机器学习第六章【Logistic Regression】Classification【分类问题】Hypothesis Representation 【假说表示】Decision Boundary【判定边界】Cost Function【代价函数】Simplified Cost Function and Gradient D.

利用pytorch图像增广图像增广（image augmentation）技术通过对训练图像做一系列随机改变，来产生相似但又不同的训练样本，从而扩大训练数据集的规模。图像增广的另一种解释是，随机改变训练样本可以降低模型对某些属性的依赖，从而提高模型的泛化能力。简单说就是，通过一些技巧，让图像数据变多；图像增广基于现有训练数据生成随机图像从而应对过拟合。import sysfrom IP...

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在机器学习学习中若存在维度过高的向量，则不利于分析向量的样本的方差与均值。

计算灰度图的均值和方差文章目录计算灰度图的均值和方差均值代码实现方差代码实现均值图片的灰度均值是各个像素点的灰度值的平均值代码实现# 计算灰度均值import cv2 as cvimg = cv.imread('t0.jpg', 0)height, width = img.shapesize = img.sizeaverage = 0for i in range(heig...