MobileNet网络是由google团队在2017年提出的，专注于移动端或者嵌入式设备中的轻量级CNN网络。相比传统卷积神经网络，在准确率小幅降低的前提下大大减少模型参数与运算量。(相比VGG16准确率减少了0.9%，但模型参数只有VGG的1/32)。MobileNet网络最大的优势在于其轻量化，也就是大幅度减少的运算量和参数数量优点。

输入图像为正方形输入图像为矩形卷积操作的三种模式池化操作空洞卷积1.图像为正方形W：输入图像尺寸F：卷积核大小P：padding填充S：为步长N：卷积后输出的图像尺寸2.图像为矩形，输入尺寸为W×H3.卷积操作的三种模式3.1Full mode:遇到第一个像素就开始卷积，full模式卷积后的图像大小为其中，步长为1，图片大小为N1xN1，卷积核大小为N2xN2，卷积后图像大小：(N1+N2-1)

1.引言：python实现倾斜图像校正操作2.思路流程：（1）读入，灰度化；（2）高斯模糊；（3）二值化图像；（4）闭开操作；（5）获取图像顶点；（6）旋转校正3.实现代码：import cv2import numpy as npimport imutilsimport timedef Img_Outline(img_path):original_img = cv2.imread(img_path

Keras.metrics中的accuracy总结 （转载）1. 背景Accuracy（准确率）是机器学习中最简单的一种评价模型好坏的指标，每一个从事机器学习工作的人一定都使用过这个指标。没从事过机器学习的人大都也知道这个指标，比如你去向别人推销一款自己做出来的字符识别软件，人家一定会问你准确率是多少。准确率听起来简单，但不是所有人都能理解得透彻，本文将介绍Keras中accuracy（也适用于T

# 汉明距离表示两个（相同长度）字对应位不同的数量，我们以# d（x,y）表示两个字x,y之间的汉明距离。对两个字符串进行异或运算，# 并统计结果为1的个数，那么这个数就是汉明距离。# 向量相似度越高，对应的汉明距离越小。如10001001和10010001有2位不同。from PIL import Imagefrom functools import reduce# import time# 计

ImageNet下载地址： http://www.image-net.org/该数据集包含1400万张图片，有2万多种物体,是当前图像识别的最大数据集PASCAL VOC下载地址：http://pjreddie.com/projects/pascal-voc-dataset-mirror/该数据集是视觉对象的分类识别和检测的基准测试，提供了检测算法和学习性能的标准图像注释数据集和标准的评估系统。分

问题描述：cv2.error:OpenCV(4.5.2)C:\Users\runneradmin\AppData\Local\Temp\pip-req-build-ttbyx0jz\opencv\modules\highgui\src\window.cpp:404: error:cv2.imshow 出现如上错误。解决：一：首先检查图片路径问题，第一，图片名称不能出现中文；第二，路径上最好也不要出

不来花里胡哨的，直接本地安装1.打开清华源pycocotools的链接：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/pycocotools-windows/2.找到对应Python的版本pycocotools（Python3.8选择最后一个cp38-win-amd64，同理py37的选择cp37_win_amd64）3.下载好文件后pycocotools_wi

这里写自定义目录标题目录解决问题解决方法成功解决MatplotlibDeprecationWarning: The ‘warn’ parameter of use() is deprecated since Matplotlib 3.1 and will be removed in 3.3.目录解决问题解决方法问题描述MatplotlibDeprecationWarning: The ‘warn’

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