我们在训练模型的过程中，需要用未知的数据集（为被训练过的）送入训练好的模型进行验证，来检测该模型是否适用于该项目。哪该如何来进行判断呢？这个就需要评价指标了。模型的评价指标有很多，比如：精确率（查准率）、F1-Score、召回率（查全率）、准确率、P-R曲线、ROC曲线等。我们这里就主要介绍精确率（查准率）、F1-Score、召回率（查全率）、准确率。...

使用 stable diffusion 绘图 图生图的基础用法和高级用法

使用 stable diffusion的图生图功能中的局部绘制，并且通过candy模型进行模型细调

stable diffusion 是一款免费开源的AI绘画工具，它能够帮助任何人轻松地进行绘画创作。不论你是有绘画基础还是完全没有经验，stable diffusion 都能让你在数字画布上释放创造力。stable diffusion 提供了丰富多样的绘画工具和选项，让你可以根据自己的喜好和风格去创作。无论是细腻的铅笔素描、鲜艳的彩色油画，还是奇幻的水彩效果，都可以在这里实现。在本文中，我们将详细

使用Stable difusion 来绘制插画，报人绘制的人物不变

这是一项新的图像分割任务、模型和数据集。我们构建了迄今为止最大的分割数据集，包含超过10亿个掩码，覆盖了1100万张图像。该模型被设计和训练为可提示的（promptable），因此它能够通过提示工程零样本迁移到新的图像分布和任务。我们在众多任务上评估了它的能力，并发现它的零样本性能令人印象深刻——通常与或甚至优于以前的全监督结果。在自然语言处理（NLP）中，提示（prompt）的概念被用来指导语言

这是一项新的图像分割任务、模型和数据集。我们构建了迄今为止最大的分割数据集，包含超过10亿个掩码，覆盖了1100万张图像。该模型被设计和训练为可提示的（promptable），因此它能够通过提示工程零样本迁移到新的图像分布和任务。我们在众多任务上评估了它的能力，并发现它的零样本性能令人印象深刻——通常与或甚至优于以前的全监督结果。在自然语言处理（NLP）中，提示（prompt）的概念被用来指导语言

该垃圾堆数据集是通过爬虫从网上进行爬取得到的，一共包含1188张图片，有2个类别，分别为['overflow', 'No Overflow']，两个标签的数量分别为1734个标签和414个标签。

摘要：本文介绍了两个电动车头盔检测数据集：1) TWHD数据集包含5026张图片，标注了15348个戴头盔、7876个未戴头盔和16759个双轮车目标；2) 国内道路数据集包含5255张图片，标注了4926个戴头盔、4221个未戴头盔和8158个双轮车目标。两个数据集均包含三类标注（头盔/未戴头盔/双轮车），数据来源包括开源数据集和网络爬取图像，可用于电动车头盔检测算法开发。

匈牙利算法是一种用于解决分配问题的有效算法。在DeepSORT算法中，匈牙利算法被用于解决数据关联问题，即如何将当前帧中检测到的目标（detections）与上一帧中跟踪的目标（tracks）进行匹配。DeepSORT通过计算检测框和跟踪框之间的相似度，构建一个代价矩阵，然后利用匈牙利算法找到最小化代价的匹配方案。初始化：当视频的第一帧被检测时，每个检测到的目标初始化一个跟踪轨迹。匹配。