模型测试

语义分割——灰度图像转伪彩色图像

目录检验灰度图检验代码灰度图转伪彩色图代码转换代码使用细则示例转换结果总结检验灰度图制作语义分割数据集或用训练好模型测试图像时，得到的结果是灰度图像，如下：检验代码上面图像灰度值不是全是全为0，灰度范围在
佐咖·2023-09-21 07:41

基于Android+OpenCV+CNN+Keras的智能手语数字实时翻译——深度学习算法应用(含Python、ipynb工程源码)+数据集（五）

目录前言总体设计系统整体结构图系统流程图运行环境模块实现1.数据预处理2.数据增强3.模型构建4.模型训练及保存5.模型评估6.模型测试系统测试1.训练准确率2.测试效果3.模型应用1）程序下载运行2）
小胡说人工智能·2023-09-21 04:24

基于Android+OpenCV+CNN+Keras的智能手语数字实时翻译——深度学习算法应用(含Python、ipynb工程源码)+数据集（四）

目录前言总体设计系统整体结构图系统流程图运行环境模块实现1.数据预处理2.数据增强3.模型构建4.模型训练及保存5.模型评估6.模型测试1）权限注册2）模型导入3）总体模型构建4）处理视频中的预览帧数据
小胡说人工智能·2023-09-21 04:24

基于随机森林+小型智能健康推荐助手(心脏病+慢性肾病健康预测+药物推荐)——机器学习算法应用(含Python工程源码)+数据集（三）

目录前言总体设计运行环境Python环境依赖库模块实现1.疾病预测2.药物推荐3.模型测试1）模型导入2）相关代码（1）模型预测（2）模型应用创新（3）用户接口及界面可视化代码系统测试1.训练准确度2.
小胡说人工智能·2023-09-20 14:50

JTS:06 九交模型讲解

1.19.0链接:github九交模型讲解：DimensionallyExtended9IntersectionMatrix九交模型九交模型，是通过矩阵来判断俩个物体的关系的，请看上面九交模型讲解九交模型测试测试环境
混世小萌羊·2023-09-16 05:58

语义分割笔记(二)：DeepLab V3对图像进行分割（自定义数据集从零到一进行训练、验证和测试）

文章目录一、语义分割介绍1.1语义分割和实例分割的区别1.2DeepLab系列对比二、代码下载2.1代码测试2.2视频学习三、数据集准备3.1Json转png3.2数据集划分四、模型训练五、模型测试六、
ZZY_dl·2023-09-14 23:16

目标分类笔记(一): 利用包含多个网络多种训练策略的框架来完成多目标分类任务（从数据准备到训练测试部署的完整流程）

目标分类一、目标分类介绍1.1二分类和多分类的区别1.2单标签和多标签输出的区别二、代码获取三、数据集准备四、环境搭建4.1环境测试五、模型训练六、模型测试6.1多标签训练-单标签输出结果6.2多标签训练
ZZY_dl·2023-09-14 23:14

TensorFlow 03(Keras)

1.1tf.keras中常用模块如下表所示:1.2常用方法深度学习实现的主要流程:1.数据获取，2数据处理，3模型创建与训练，4模型测试与评估，5.模型预测导入tf.keras
Darren_pty·2023-09-13 22:16

chatgpt笔记本部署

大家都在搞自己的大模型，我也在阿里云，腾讯云分别部署了moss,羊驼，chat-glm等大模型测试训练，可是这些都很费钱。
xzh847·2023-09-13 12:53

YOLOV8模型测试、训练及导出onnx模型

一、环境配置1、下载源码gitclonehttps://github.com/ultralytics/ultralytics.git2、安装python包pipinstall-rrequirements.txt3、安装ultralytics#在ultralytics-main的文件目录里面，运行以下命令pipinstall-e.4、测试ultralytics是否安装成功，运行以下的pythoimp
Good@dz·2023-09-13 06:54

软件测试架构师的知识能力模型

图1软件测试架构师需具备的能力从测试技术来说，软件测试架构师需具备的测试技术能力：软件产品质量模型测试类型测试方法探索式测试自动化测试1软件产品质量六属性图2软件产品质量六属性1.1功能性表1功能性子属性适合性
软件测试老莫·2023-09-12 18:53

FastViT实战：使用FastViT实现图像分类任务（二）

文章目录训练部分导入项目使用的库设置随机因子设置全局参数图像预处理与增强读取数据设置Loss设置模型设置优化器和学习率调整策略设置混合精度，DP多卡，EMA定义训练和验证函数训练函数验证函数调用训练和验证方法运行以及结果查看导出模型测试完整的代码在上一篇文章中完成了前期的准备工作
静静AI学堂·2023-09-11 13:46

目标检测笔记(十五): 使用YOLOX完成对图像的目标检测任务（从数据准备到训练测试部署的完整流程）

文章目录一、目标检测介绍二、YOLOX介绍三、源码获取四、环境搭建4.1环境检测五、数据集准备六、模型训练七、模型验证八、模型测试一、目标检测介绍目标检测（ObjectDetection）是计算机视觉领域的一项重要技术
ZZY_dl·2023-09-11 06:43

量化：基于支持向量机的择时策略

文章目录参考机器学习简介策略简介SVM简介整体流程收集数据准备数据建立模型训练模型测试模型调节参数参考Python机器学习算法与量化交易利用机器学习模型，构建量化择时策略机器学习简介机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动
无名J0kзr·2023-09-10 09:29

金融领域常用风险模型

现金流折现模型（DCF）现金流折现模型测试基于对未来现金流入的预测确定单笔金融资产损失准备。
风信子li88·2023-09-09 14:18

目标检测笔记(十四): 使用YOLOv8完成对图像的目标检测任务（从数据准备到训练测试部署的完整流程）

文章目录一、目标检测介绍二、YOLOv8介绍三、源码获取四、环境搭建4.1环境检测五、数据集准备六、模型训练6.1方式一6.2方式二6.3针对其他任务七、模型验证八、模型测试九、模型转换9.1转onnx9.1.1
ZZY_dl·2023-09-09 06:38

构建ResNet-18模型在CIFAR-10数据集上实现分类（pytorch版）

文章目录1.构建ResNet模型1.1前置条件1.2构建ResidualBlock1.3构建ResNet-181.4模型测试2.训练与评估2.1数据预处理与加载2.2模型训练2.3模型评估参考文献1.构建
猛码Memmat·2023-09-08 14:22

目标检测笔记(十三): 使用YOLOv5-7.0版本对图像进行目标检测完整版（从自定义数据集到测试验证的完整流程））

文章目录一、目标检测介绍二、YOLOv5介绍2.1和以往版本的区别三、代码获取3.1视频代码介绍四、环境搭建五、数据集准备5.1数据集转换5.2数据集验证六、模型训练七、模型验证八、模型测试九、评价指标一
ZZY_dl·2023-09-08 07:13

图像分割笔记(二): 使用YOLOv5-Seg对图像进行分割检测完整版（从自定义数据集到测试验证的完整流程））

文章目录一、图像分割介绍二、YOLOv5-Seg介绍三、代码获取四、视频讲解五、环境搭建六、数据集准备6.1数据集转换6.2数据集验证七、模型训练八、模型验证九、模型测试十、评价指标一、图像分割介绍图像分割是指将一幅图像划分为若干个互不重叠的区域
ZZY_dl·2023-09-07 03:49

大A股量化交易第一个模型测试，机器么得感情，亏钱不会吃面

前段时间开始着手做一个量化交易模型，然后到今天为止，第一款模型总算有点样子了。写了一些交易策略后，将模型训练起来，总体还是赢利的，但是，虽然机器判断行情么得感情，避开了各种心理大坑，大A的风险仍然未能全部躲得过去。用深市的前几支股票来看下模型回测的结果吧：写在前面：1、整体的策略采用右侧交易，这也符合本人稳的性格。以赚钱为目的，要亏钱的还是直接捐了的好。2、仓位策略目前没有，直接梭哈。3、买入在买
bugtraq2021·2023-09-06 17:42

FastViT实战：使用FastViT实现图像分类任务（二）

文章目录训练部分导入项目使用的库设置随机因子设置全局参数图像预处理与增强读取数据设置Loss设置模型设置优化器和学习率调整策略设置混合精度，DP多卡，EMA定义训练和验证函数训练函数验证函数调用训练和验证方法运行以及结果查看导出模型测试完整的代码在上一篇文章中完成了前期的准备工作
AI浩·2023-09-06 13:52

【Image captioning】Meshed-memory transformer在自定义数据集的训练与调试

Meshed-memorytransformer在自定义数据集的训练与调试作者：安静到无声个人主页目录Meshed-memorytransformer在自定义数据集的训练与调试模型训练模型测试推荐专栏模型训练
安静到无声·2023-09-05 10:21

【测开篇】测试基础

软件的生命周期开发模型1.瀑布模型2.螺旋模型3.增量模型和迭代模型4.敏捷模型测试模型1.V模型2.W模型软件测试的生命周期Bug如何描述一个Bug？
小周学编程~~~·2023-09-02 12:34

AttributeError: ‘Upsample‘ object has no attribute ‘recompute_scale_factor‘

原因pytorch版本问题解决办法顺着路径找到文件upsampling.py并打开，修改里面的代码即可解决，这个方式不需要重新安装pytorchYOLOV5训练好模型测试时出现问题：AttributeError
谢大旭·2023-09-02 09:07

安卓IPC之AIDL的简单模型测试

1.androidandroidPIC进程间通信PIC进程间通信主要有这几种1.bundle：简单易用但是只能传输Bundle支持的对象常用于四大组件间进程间通信2.文件共享：简单易用但不适合在高并发的情况下并且读取文件需要时间不能即时通信常用于并发程度不高并且实时性要求不高的情况3.AIDL：功能强大支持一对多并发通信支持即时通信但是使用起来比其他的复杂需要处理好多线程的同步问题常用于一对多通信
晓翔仔·2023-08-30 11:18

【Seata】01 - Seata XA 模式 Demo 调用流程分析

文章目录前言参考目录版本说明前置知识1、关于事务的理论知识2、关于Seata3、Seata领域模型测试Demo1、模块说明2、调用逻辑说明3、分析流程说明4、注意事项SeataXA模式Commit调用流程分析
MichelleChung·2023-08-28 18:46

C# winform加载yolov8模型测试（附例程）

第一步：在NuGet中下载Yolov8.Net第二步：引用usingYolov8Net;第三步：加载模型privateIPredictoryolov8=YoloV8Predictor.Create("D:\\0MyWork\\Learn\\vs2022\\yolov_onnx\\best.onnx",mylabel);第四步：图像预测varpredictions=yolov8.Predict("D
QX大黄蜂·2023-08-27 15:48

PyTorch深度学习实战——使用卷积神经网络执行图像分类

PyTorch深度学习实战——使用卷积神经网络执行图像分类0.前言1.Fashion-MNIST数据集图像分类2.模型测试相关链接0.前言我们已经在《卷积神经网络详解》一节中介绍了传统神经网络在面对图像平移时的问题以及卷积神经网络
盼小辉丶·2023-08-21 20:07

Web端3D可视化引擎HOOPS Communicator读取10G超大模型测试 | 数字孪生技术

前言：HOOPSCommunicator是专为在云端和Web上构建工程应用程序的3D开发工具包。它针对Web工作流、浏览器和工程图形进行了优化。研发小组花了20多年的时间来研发HOOPSVisualize（本地3D可视化引擎），他们在这些工作中积累了大量计算机图形学的专业知识，并以此为基础，找出了支持云或Web应用程序构建超高性能图形工具包的方法：HOOPSCommunicator通过强大的流引擎
慧都科技3D·2023-08-18 00:43

《深度学习与图像分析——基础与应用》书籍阅读

训练集：训练模型测试集：测试模型的泛化能力验证集：验证模型是否过拟合数据增强的常用方法：●翻折（类似于镜面的翻折）；●旋转●缩放●裁剪●平移●添加噪声神经网络学习的目的就是为了找出能使得
小南/南儿·2023-08-13 13:01

目标检测YOLOv3基于DarkNet53模型测试-笔记

目标检测YOLOv3基于DarkNet53模型测试-笔记预测和试测结果：预测代码如下所示：testInsects.py#YOLOv3网模型测试-单图片文件测试并显示测试结果importtimeimportosimportpaddleimportnumpyasnpimportcv2importrandomfromPILimportImage
hsg77·2023-08-12 18:54

怎么利用pytorch训练好的模型测试单张图片

pytorch网络输入图片的格式是[B,C,H,W],分别为batch（每批送入网络的图片数量），图片通道数，图片高，图片宽。torchvision.transforms可以对图像对象进行一系列裁剪、翻转等转换操作，其中也包括转换为tensor张量。（transforms.ToTensor()）而opencv读取的是ndarray格式，不能进行torchvision.transforms变换。通过
东城青年·2023-08-11 03:43

【AIGC】人工智能生成的漫画

文章目录一、背景介绍二、创作成果三、生成过程1.数据收集2.数据预处理3.模型训练4.模型测试四、总结人工智能生成的漫画：一步一步实现在本文中，我们将介绍如何基于大模型实现漫画生成。
我是廖志伟·2023-08-10 20:07

【机器学习】VAE算法的pytorch实现-MNIST手写数据识别

文章目录序言1.环境配置2.数据集准备3.构建网络4.定义损失函数5.模型训练/测试5.1从头开始训练5.2导入ckpt继续训练5.3模型测试6.可视化显示7.模型保存与加载8.完整模型代码9.用到的函数补充介绍
shuaixio·2023-08-10 12:40

万物皆可GAN之3D-GAN（keras框架）

加载和可视化3D图像可视化3D图像3D-GAN的Keras实现生成器网络判别器网络训练3D-GAN训练网络保存模型测试模型可视化损失可视化图超参数优化3D-GAN的实际应用总结前言这几天看了一篇比较有意思的文章
啊菜来了·2023-08-09 06:16

基于Dlib库+SVM+Tensorflow+PyQT5智能面相分析-机器学习算法应用（含全部工程源码）+训练及测试数据集

目录前言总体设计系统整体结构图系统流程图模型流程运行环境Python环境TensorFlow环境界面编程环境模块实现1.数据预处理2.模型构建1）定义模型结构2）交叉验证模型优化3.模型训练及保存4.模型测试
小胡说人工智能·2023-08-09 06:04

【NLP pytorch】基于BiLSTM-CRF模型医疗数据实体识别实战（项目详解）

2.3数据集划分2.4词表和标签的生成3Dataset和DataLoader3.1Dataset3.2DataLoader4BiLSTM模型定义5CRF模型6模型训练6.1预测检验6.2模型正式训练7模型测试与分类评估评估指标
lys_828·2023-08-06 16:09

教你如何领取免费三个月大模型测试环境

上篇阿里云部署ChatGLM2-6B与langchain+ChatGLM介绍了如何部署大模型；但是大模型都需要特殊的硬件资源。如果你想部署大模型，但是没有硬件资源，这篇教你怎么用一下免费的资源。1.登录https://account.aliyun.com/login/login.htm?oauth_callback=https%3A%2F%2Fusercenter2.aliyun.com%2Fht
BUG弄潮儿·2023-08-06 12:31

python与深度学习(十六):CNN和宝可梦模型二

目录1.说明2.宝可梦模型的CNN模型测试2.1导入相关库2.2加载模型2.3设置保存图片的路径2.4加载图片2.5数据处理和归一化2.6对图片进行预测2.7显示图片3.完整代码和显示结果4.多张图片进行测试的完整代码以及结果
菜yuan~·2023-08-05 09:07

Stable Diffusion - SDXL 模型测试 (DreamShaper 和 GuoFeng v4) 与全身图像参数配置

欢迎关注我的CSDN：https://spike.blog.csdn.net/本文地址：https://spike.blog.csdn.net/article/details/132085757图像来源于GuoFengv4XL模型，艺术风格是赛博朋克、漫画、奇幻。全身图像是指拍摄对象的整个身体都在画面中的照片，可以展示人物的姿态、服装、气质等特点，也可以表达一种情绪或故事。全身图像的拍摄需要注意构
SpikeKing·2023-08-05 02:22

【Python机器学习】实验08 决策树

利用数据构造一颗决策树Scikit-learn实例决策树分类决策树回归Scikit-learn的决策树参数决策树调参实验1通过sklearn来做breast_cancer数据集的决策树分类器训练准备数据训练模型测试模型实验
Want595·2023-08-04 14:15

python与深度学习(十四):CNN和IKUN模型二

目录1.说明2.IKUN模型的CNN模型测试2.1导入相关库2.2加载模型2.3设置保存图片的路径2.4加载图片2.5图片预处理2.6对图片进行预测2.7显示图片3.完整代码和显示结果4.多张图片进行测试的完整代码以及结果
菜yuan~·2023-08-03 15:29

OpenMMLab MMDetectionV3.1.0-SAM（环境安装、模型测试、训练以及模型后处理工具）

OpenMMLabPlayground概况当前通用目标检测的研究方向正在朝着大型多模态模型发展。除了图像输入之外，最近的研究成果还结合了文本模式来提高性能。添加文本模态后，通用检测算法的一些非常好的属性开始出现，例如：可以利用大量易于访问的文本数据进行联合训练。轻松实现开放集目标检测，从而实现真正通用的检测任务。可以与NLP中的优秀模型一起使用来创建一些有趣且有用的功能。从目前来看，通用物体检测可
qq_41627642·2023-08-03 12:03

单元测试方法-cmockery实践

目录单元测试概念引子定义内容方法单元测试模型测试模型构建单元测试工具简介Cmockery使用介绍简介使用VPBX实践UT框架搭建目录编译：实例demo例1：例2：例3：例4：例5：例6：例7：遗留问题单元测试概念引子一种观点
monkeyzh123·2023-08-03 04:44

基于飞桨paddle的极简方案构建手写数字识别模型测试代码

基于飞桨paddle的极简方案构建手写数字识别模型测试代码原始测试图片为255X252的图片因为是极简方案采用的是线性回归模型，所以预测结果数字不一致本次预测的数字是[[3]]测试结果：PSE:\project
hsg77·2023-08-02 19:35

python与深度学习(十):CNN和cifar10二

目录1.说明2.cifar10的CNN模型测试2.1导入相关库2.2加载数据和模型2.3设置保存图片的路径2.4加载图片2.5图片预处理2.6对图片进行预测2.7显示图片3.完整代码和显示结果4.多张图片进行测试的完整代码以及结果
菜yuan~·2023-08-01 01:48

python与深度学习(十二):CNN和猫狗大战二

目录1.说明2.猫狗大战的CNN模型测试2.1导入相关库2.2加载模型2.3设置保存图片的路径2.4加载图片2.5图片预处理2.6对图片进行预测2.7显示图片3.完整代码和显示结果4.多张图片进行测试的完整代码以及结果
菜yuan~·2023-08-01 01:45

tf-faster-rcnn[cpu]实现目标检测（二）模型测试

继CPU下运行demo之后，现在开始使用res101进行voc数据的训练(1)在tf-faster-rcnn根目录下，执行：NET=res101TRAIN_IMDB=voc_2007_trainval+voc_2012_trainvalmkdir-poutput/${NET}/${TRAIN_IMDB}cdoutput/${NET}/${TRAIN_IMDB}ln-s../../../data/v
忘尘谷撑船人·2023-07-31 10:56

tensorRT模型性能测试

1.3xml2yolo1.4yolo2json1.5json2yolo1.6训练2.TRT模型转换2.1YOLOv5ONNX导出2.2YOLOv6ONNX导出2.3YOLOv5engine生成2.4YOLOv6engine生成3.TRT模型测试
爱听歌的周童鞋·2023-07-31 09:13

python-pytorch基础之神经网络回归

这里写目录标题定义数据集定义函数生成数据集使用Dataloader加载dataset定义神经网络定义实例化查看是否是输出的一个训练编写trian方法训练并保存模型测试模型结果构造数据测试结论定义数据集importtorchimportrandom
liwulin0506·2023-07-30 22:29
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