一般情况下，我们VOC格式的数据集，存放在三个文件中：Annotation；ImageSets；以及JPEGImages。其中Annotation存放所有的xml文件；ImageSets中有一个Main，Main中有train.txt；val.txt；test.txt以及trainval.txtJPEGImages存放所有的图片但是如果转为coco数据集格式，需要我们首先将Annota...

对于一些高分辨率的图片，需要分块处理。但有时我们的数据集已经在原图上标注好了，再分块处理可能面临重新标注分块后的图片，这样是很麻烦的，所以提供代码：不需要重新标记分块后的图片，只需要对原数据集进行处理就可以得到，分块后的图片，以及含有目标的块图片的xml文件（VOC格式数据集）。但是注意：这个xml文件没有图片的Size信息。#把图片切块并且得到xml文件import torchimport...

什么是IoU在目标检测算法中，我们经常需要评价2个矩形框之间的相似性，直观来看可以通过比较2个框的距离、重叠面积等计算得到相似性，而IoU指标恰好可以实现这样的度量。简而言之，IoU（intersection over union，交并比）是目标检测算法中用来评价2个矩形框之间相似度的指标IoU = 两个矩形框相交的面积 / 两个矩形框相并的面积，如下图所示：什么是TP TN FP FN...

一. 从逻辑回归到决策树LR模型是利用线性回归的预测值，通过sigmoid映射为概率，来对数据做预测，有非常友好的数据预处理特性，工业界应用很丰富。LR是从数学角度出发，给不同的特征乘以不同的权重来得到是否相亲的概率。决策树的处理方式：二. 什么是决策树决策树是一种解决分类问题的算法，当然CART也可以用来解决回归问题，但是决策树主要是用来解决分类问题。决策树算法采...

刷题七月在线深度学习，题目没感觉有多好，但是，也没有找到更好的刷题形式，所以有时间就刷刷题，看解析，然后记录一下大致的搜索链接，方便了解知识。后续重要的知识点，会提出来，单独博客记录。持续更新1. Ensemble Learning常见方法总结（Bagging、Boosting、Stacking、Blending）先大致了解各种集成方法，后期逐个学习2. 机器学习之超参数调优简单介...

一. 基础首先需要先了解基本的概率论知识，由于自己太长时间没有接触概率知识，所以忘记的差不多了，现在需要回忆一下。概率相关知识离散型随机变量：如果随机变量X只可能取有限个或可列个值x1,x2,…,，则称X为离散型随机变量。离散变量是指其数值只能用自然数或整数单位计算的则为离散变量.例如,企业个数,职工人数,设备台数等,只能按计量单位数计数,这种变量的数值一般用 计数方法取得....

一线性回归的基础概念线性回归 逻辑回归(logistic) 非线性假设 softmax机器学习算法之线性回归算法（Linear Regression）二sklearn线性回归使用sklearn中的库，一般使用线性回归器首先，倒入包： from sklearn.linear_model import LinearRegression创建模型： linear =LinearReg...

2019.3.17视频课程信息：黑马程序员官方网站的黑马程序员Qt（B站上自己看的）视频内容1——12了解基础：main函数中各个语句的意思：//所需要头文件#include "mywidget.h"//应用程序类//QT头文件没有.h//头文件和类名一样#include <QApplication>int main(int argc, ch...

一、按钮一按下，就会在text文本框中显示指定内容1、ui界面布局2、mydialog.h中添加槽函数public slots:void myDynamicOutput();3、（1）mydialog.cpp中的构造函数中加入连接函数connect(ui->pushButton, SIGNAL(clicked()), this, SLOT(myDynamicOutput...

.pro文件：#-------------------------------------------------## Project created by QtCreator 2018-07-21T15:46:29##-------------------------------------------------QT+= core guigreaterThan(...