模型测试第8页

day02-Knn、朴素贝叶斯、决策森林和随机森林

一、sklearn数据集sklearn库中有自带的小数据集，也有从网下下载的某些数据集API数据集划分训练数据：用于训练，构建模型测试数据：在模型检验时使用，用于评估模型是否有效API:sklearn.model_selection.train_test_splitx_train

小小的圈圈·2022-12-05 14:11

PyTorch搭建Bert对IMDB数据集进行情感分析（文本分类）

目录前言1.数据处理2.Bert3.模型训练4.模型测试前言关于数据集的介绍可以参考前面的文章：PyTorch搭建LSTM对IMDB数据集进行情感分析（详细的数据分析与处理过程）1.数据处理defload_data

Cyril_KI·2022-12-04 23:57

机器学习中数据集的划分

CrossValidation）3.自助法（BootStrapping）3.划分方法的选择4.模型的拟合问题1.如何划分数据集在机器学习算法中，我们通常将原始数据集划分为三个部分：训练集：训练模型验证集：选择模型测试集

呆狐仙·2022-12-04 19:20

【机器学习小记】【keras与残差网络】deeplearning.ai course4 2nd week programming（tensorflow2.0实现）

Keras入门与残差网络的搭建1keras入门导入库函数加载数据1.2使用Keras框架搭建模型测试2残差网络的搭建导入库函数2.2.1恒等块2.2.2卷积块2.3构建50层的残差网络加载数据训练模型加载模型

LittleSeedling·2022-12-04 09:00

Keras模型测试准确率震荡大

今天在Keras训练了一个模型，发现模型的训练accuracy和测试accuracy的准确率偏差比较大，如下在问了些大佬后（感谢大佬），我的这个原因很可能是因为过拟合导致的差距比较大，之后在每个层之间都加入了dropout，再重新训练模型得到了下面这样的效果：可以看到，效果还是很明显的，接下来就是调整dropout里面的参数和dropout层数的事情了。当然，有些模型accuracy震荡比较厉害不

John_LOVEMM·2022-12-04 08:13

pytorch基础（四）- 神经网络与全连接

目录LogisticRegression交叉熵多分类问题全连接层激活函数与GPU加速不同激活函数GPU加速模型测试Visdom可视化介绍安装visdom画一条线visdom画多条线visdom直接展示tensor

sherryhwang·2022-12-04 02:03

python-opencv学习记录--背景建模

背景建模文章目录背景建模帧插法混合高斯模型混合高斯模型学习方法混合高斯模型测试方法代码案例帧插法由于场景中的目标在运动，目标的影像在不同图像帧中的位置不同。

血月无华AUV·2022-12-03 16:56

HybridSN高光谱图像分类：3-D–2-D CNN特征层次结构

HybridSN高光谱图像分类：3-D–2-DCNN特征层次结构前言实验步骤1.创建模型(1)模型网络结构(2)代码(3)测试2.创建数据集3.开始训练4.模型测试5.备用函数思考题前言HybridSN

wdtySUN·2022-12-03 15:07

高光谱图像分类 HybridSN

HybridSN进行高光谱图像分类文章目录使用HybridSN进行高光谱图像分类前言一、高光谱图像分类二、HybridSN三、pytorch实现1.定义HybridSN类2.创建数据集3.模型训练4.模型测试总结

愿梦醒·2022-12-03 15:04

deeplabv3开源工程详解（1）—— 开源模型测试自己的图片

deeplabv3开源工程详解（1）——开源模型测试自己的图片deeplabv3开源工程详解（2）——使用自己的数据集进行训练、迁移学习deeplabv3开源工程（3）——报错：2rooterror(s

magic_ll·2022-12-03 08:49

【python】分类模型测试结果的可视化

一、前言不定期的用python复现一些在论文里看到的感觉还不错的图，平时开组会可以用到，自己写论文也可参考一下。二、分类模型的概率分布图1.背景上图出自论文《SequentialDecisionFusionforEnvironmentalClassificationinAssistiveWalking》。在这两幅图中，横坐标代表时间轴，纵坐标是概率值，每一个最小时间刻度对应5个概率值，这5个概率值

土耳其鳖·2022-12-02 12:49

yolov5篇---官方ultralytics / yolov5代码复现，训练自己的数据集

文章目录官方ultralytics/yolov5代码复现，训练自己的数据集一、Requirements二、准备自己的数据集（VOC格式）1、创建数据集2、准备labels3、配置文件三、模型训练四、模型测试五

心惠天意·2022-12-02 00:42

万字综述自动驾驶数据闭环（转载）

转自：万字综述自动驾驶数据闭环，黄浴万字综述自动驾驶数据闭环（转载）介绍自动驾驶的数据驱动模型感知地图定位预测规划控制传感器预处理模拟仿真云计算平台的搭建和大数据处理技术训练数据标注工具大型模型训练平台模型测试和检验相关的机器学习技术主动学习

RyanC3·2022-12-01 20:26

tritonserver的metrics参数说明

tritonserver框架部署指标评估工具metrics（二）一、简介之前详细了解过model-analyser工具，可以用于单个模型（或者多个模型测试，但是对于需要级联多个模型的情况，无法联调实现最佳的综合性能

努力米花开·2022-12-01 18:35

RoNIN: Robust Neural Inertial Navigation预训练模型测试

接着上篇模型驱动PDR的文章继续往下讲：RoNIN:RobustNeuralInertialNavigationintheWild:Benchmark,Evaluations,andNewMethods是深度学习应用于PDR的典型，下面我们就基于这篇文章进行测试，查看深度学习PDR的效果。论文项目网站源代码安装pytorch测试环境ubuntu18.04,大家可以网上找一下安装Pytorch，配置

晓晨的博客·2022-12-01 11:13

Mx_yolov3环境配置+模型测试训练

目录前言一、Mx_yolov3的下载二、环境配置总结前言最近刚结束电子设计大赛，也是对自己近期的工作学习有一个浅浅的总结。准备电赛的过程中遇到较困难的事情就是配置K210支持的深度学习环境了。之前打算用darknet-yolov2，结果失败了，后来由于自己是win11（踩坑，强烈建议不要使用win11，强烈建议回到win10！！！！！），许多库的安装冲突了，直接重装系统重新开始。之后参考了一位博客

困困睡觉觉·2022-12-01 08:46

TensorRT和PyTorch模型的故事

https://zhuanlan.zhihu.com/p/88318324编辑丨极市平台一.简介TensorRT是Nvidia公司出的能加速模型推理的框架，其实就是让你训练的模型在测试阶段的速度加快，比如你的模型测试一张图片的速度是

视学算法·2022-11-29 15:05

飞桨深度学习零基础入门（一）——使用飞桨（Paddle）单层神经网络预测波士顿房价

系列文章往期回顾飞桨深度学习零基础入门（序）——Python实现梯度下降使用飞桨（Paddle）构建单层神经网络系列文章往期回顾一、导入相关依赖包二、构建单层神经网络回归类三、设置参数四、导入数据集五、数据归一化六、训练并保存模型七、模型测试代码下载

艾醒(AiXing-w)·2022-11-29 14:16

把分类模型生成的数据（label/pred）写入csv

一、Keras测试模型keras的模型测试，#1.首先导入预训练的模型model=load_model('train_model.h5')batch_size=128test_datagen=ImageDataGenerator

小羊星球·2022-11-29 11:36

TensorFlowX.Y核心基础与AI模型设计05:完美将模型版本从tf1.x转移至tf2.x上、global_steps与train_step的使用、动态学习率、梯度优化器

TensorFlowX.Y核心基础与AI模型设计04:完美将tf.contrib.predictor.from_saved_model迁移至tf.saved_model.load、tf.feature目录1、tf1.x模型测试代码

源代码杀手·2022-11-28 16:17

【YOLOv5实战4】基于YOLOv5的交通标志识别系统-模型测试与评估

实战博客指引：实战环境搭建自定义数据集模型训练模型测试与评估YOLOv5整合PyQt5项目源代码一、参数说明在上一个步骤中，我们进行了模型的训练，训练时的截图如下：在这里解释一下各个字段的含义：Epoch

每天进步一点丶·2022-11-28 08:18

2_paddleOCR训练自己的模型

测试下载工具安装及使用下载迅雷使用迅雷下载文件文本检测模型资料准备下载数据集下载标注文件组织数据集路径开始训练下载预训练模型组织预训练模型路径确定配置文件路径修改配置文件1修改配置文件2开始训练模型评估修改配置文件指定评估的数据集和标签路径进行评估模型测试修改配置文件进行模型测试文本识别模型资料准备下载数据集下载标注文

stefan567·2022-11-27 13:33

论文笔记｜Phraseformer: Multimodal Key-phrase Extraction using Transformer and Graph Embedding

本文在多个公开数据集上做了模型测试，验证了所提出模型的有效性。论文链接一、研究背景关键词抽取任务是自然语言处理中的关键人物，旨在从一段文本中抽取出若干能够概括文本

yanyc428·2022-11-27 10:18

[深度学习] Pytorch模型转换为onnx模型笔记

所有代码见：Python-Study-Notes文章目录1使用说明1.1读取模型1.2检测图像1.3导出为onnx模型1.4模型测试1.5模型简化1.6全部代码2参考1使用说明本文示例为调用pytorch

落痕的寒假·2022-11-27 09:47

李沐论文精度系列之七：Two-Stream双流网络、I3D

Opticalflow)1.3.1什么是光流1.3.2如何利用光流1.3.3双向光流（Bi-directionalopticalflow）1.3.4光流的局限性及和对应的预处理（抽取）方式1.3.5视频模型测试

神洛华·2022-11-27 07:15

多维线性拟合回归问题 python

目前以获取从2020.1.28-2020.9.9之间的数据，请利用所学知识，采用2020.1.28-2020.8.31的数据建立模型，并用9.1-9.9数据进行模型测试。

监心司·2022-11-26 19:40

【Tensorflow2.x学习笔记】- Keras高层接口

目录1.Keras简介2.常见功能模块2.1常见网络层类2.2网络容器3.模型装配、训练、测试3.1模型装配3.2模型训练3.3模型测试4.模型的保存与加载4.1张量方式4.2网络方式4.3SaveModel

QYiRen·2022-11-26 17:43

【无标题】

训练数据+验证数据：建立模型测试数据：检查模型，测试精确度训练集（train）：帮助训练模型，确定拟合曲线的参数验证集（valid）：模型选择，辅助模型构建（可选）column列row行Y①一个可以用于监督学习的数据集

今天又没睡醒·2022-11-26 02:13

深度学习目标检测模型测试评价指标的选取及介绍

文章目录测试指标的选取一、精度评价指标1.MAP（平均准确度均值）1.1mAP定义及相关概念1.2mAP的具体计算2.准确率（Accuracy）3.混淆矩阵（ConfusionMatrix）4.精确率（Precision）与召回率（Recall）5.平均精度（Average-Precision，AP）与meanAveragePrecision(mAP)6.IoU7.ROC（ReceiverOper

泽渊20·2022-11-25 11:57

ubuntu18.04 下slowfast网络环境安装及模型测试( python3.9)

用pip安装建议用国内源，如pipinstallxxx-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple目录1.condaenv环境创建2.installpytorch3.installfvcore4.installsimplejson5.gcc版本查看6.PyAV7.ffmpegwithPyAV8.PyYaml,tqdm9.iopath10.psutil11.o

圆滚熊·2022-11-25 06:57

第八组 Alpha（1/3）

2.3CBDNet分析2.4设计损失函数第一部分：AsymmetricLoss第二部分：TotalVariationloss第三部分：Reconstructionloss3.初始化基本变量，开始训练4.模型测试二

33鹅·2022-11-25 06:40

利用PyG实现图池化minCUT Pool（图分类任务）

文章目录图池化论文介绍技术原理SpectralClusteringwithGNNs基于PyG实现图池化minCUTPool导入需要的包数据集导入和处理***模型搭建***模型训练函数模型测试函数模型训练与测试图池化在我的理解

Coconut Shao·2022-11-24 17:36

deeplearning.35Keras入门教程及残差网络

疯子的梦想＠·2022-11-24 09:49

评论情感分析----多种机器学习模型测试总结

文章目录前言Step1:读取评论文件Step2:去除重复评论信息Step3:使用jieba库进行分词操作Step4:去除停用词Step5:生成词典Step6:生成one-hot编码(暂未用到)Step7:Word2vec编码Step8:封装数据预处理过程Step9:构建评论语句向量Step10:拆分数据集为训练集与测试集Step11:训练多种监督模型，准备评论情感预测KNN算法模型的训练与评估逻辑

Gaolw1102·2022-11-23 21:50

halcon19.11深度学习关于分类入门案例

目录halcon19.11深度学习分类关于配置环境准备训练集训练数据集评估模型测试模型halcon19.11深度学习分类关于配置环境首先，如果你想使用halcon19.11学习深度学习，那么请保证你的电脑拥有独立显卡

猪猪派对·2022-11-23 19:20

halcon脚本-深度学习【图像分类】

文章目录前言一、数据集准备二、halcon训练准备工作1.变量/程序初始化2.数据预处理三、halcon训练过程1.加载模型2.读取数据集3.模型训练四、模型测试总结前言本文讲述基于halcon实现图像分类的功能

爱学习的广东仔·2022-11-23 19:11

测试时batchsize大小影响结果

今天训练一个小模型，发现训练时候batchsize设为16，训练过程中test出结果是100%；但是加载模型测试的时候，结果就不对了。。。尤其是batchsize设为2/4/8的时候。

qq_1925620345·2022-11-23 17:16

【迁移网络学习实战】- Kaggle猫狗分类大赛 - 单模型测试 - 前7.8%

【迁移网络学习】-Kaggle猫狗分类大赛-前7.8%数据集下载：链接：https://pan.baidu.com/s/1AIj0FhdCQPeAWg4Sw7DEOQ提取码：aejj一、内容想要将深度学习应用于小型图像数据集，一种常用且非常高效的方法是使用预训练网络。预训练网络是一个保存好的网络，之前已在大型数据集**（比如在ImageNet数据集140万张标记图像）**上训练好。如果这个原始数据

一只稚嫩的小金毛·2022-11-23 12:52

Spark机器学习

第二章数据驱动的机器学习系统的组成1.机器学习系统组成：数据收集->数据清洗与转换->模型训练->模型测试->模型部署与整合->模型监控与反馈（同时监控模型的准确度相关指标以及业务指标，模型反馈是指通过用户的行为来对模型的预测进行反馈

MrGeroge·2022-11-23 11:58

UNet语义分割多分类学习

今天改pytorch的UNet好像loss降不下来，拿模型测试的结果很糟糕，明天在服务器上测试下keras版本的UNet看看，Keras框架下的U-Net实现（可实现多类分割+

z504727099·2022-11-23 09:06

Spark网格搜索——训练验证集拆分

前言Spark内的网格搜索主要有两种评估流程，分别是交叉验证和训练验证集拆分，这篇文章主要介绍训练验证集拆分的具体流程数据集划分训练集、验证集、测试集训练集(train)：训练模型验证集(val)：评估模型测试集

团子Yui·2022-11-23 03:29

pix2pix学习系列（1）：预训练模型测试pix2pix

pix2pix学习系列（1）：预训练模型测试pix2pix参考文献：[Pytorch系列-66]：生成对抗网络GAN-图像生成开源项目pytorch-CycleGAN-and-pix2pix-使用预训练模型测试

tpz789·2022-11-23 02:09

yolov7训练数据帮助文档

试用网络演示表现可可女士模型测试尺寸美联社测试AP50测试AP75测试批处理1fps批次32平均时间YOLOv764051.4%69.7%55.9%161帧/秒2.8毫秒YOLOv7-X64053.1%

微笑 ❶·2022-11-23 01:44

Ng深度学习笔记—搭建多层神经网络python实现

此次作业分为以下几部分：模型搭建训练模型测试模型用自己的图片做测试实验所需文件：链接：https://pan.baidu.com/s/151BNM_gcKvKVPz14bJmpQg提取码：06mg准备工作导入相关

木头人苏·2022-11-22 23:19

行人重识别（deep-person-reid）环境搭建及模型训练，模型测试、特征显示

一、什么是行人重识别行人重识别（PersonRe-identification也称行人再识别，简称为ReID，是利用计算机视觉技术判断图像或者视频序列中是否存在特定行人的技术；或者说，行人重识别是指在已有的可能来源与非重叠摄像机视域的视频序列中识别出目标行人。广泛被认为是一个图像检索的子问题。给定一个监控行人图像，检索跨设备下的该行人图像。在监控视频中，由于相机分辨率和拍摄角度的缘故，通常无法得到

YOULANSHENGMENG·2022-11-22 19:02

百度飞桨架构师手把手带你零基础实践深度学习——飞桨开源深度学习平台介绍

百度飞桨架构师手把手带你零基础实践深度学习——打卡计划返回总目录飞桨开源深度学习平台介绍介绍使用飞桨重写房价预测模型数据读取模型设计模型设计资源配置训练过程疑问保存并测试模型测试模型下面给出课程链接，欢迎各位小伙来来报考

only one °·2022-11-22 17:53

基于SVM的航空发动机故障诊断系统设计

如何找出对应的数据列：编程要求：测试说明：第二关：数据预处理任务描述：相关知识：数据标准化：主成分分析降维：编程要求：第三关：SVM模型训练任务描述：相关知识：一、分割数据集：二、建立SVM模型：三、模型测试

Shining0596·2022-11-22 15:00

视觉学习笔记6——YOLOv5(v6.2)部署与代码理解

二、环境搭建1.基本环境2.特殊环境三、自定义训练模型训练模型测试四、源码个人理解1.detect.py文件2.yolo.py文件3.train.py文件前言在人工智能机器学习领域中，目前最火的莫过于计算机视觉

RanceGru·2022-11-22 09:39

Paddle_手写数字识别

目录前言一、数据处理数据集介绍数据集导入效验数据有效性二、网络结构三、训练过程调用GPU进行训练损失函数反向传播学习率设置训练总代码四、模型的保存和加载效果展示五、模型测试前言如果说房价预测是机器学习的

amanyara·2022-11-22 09:34

语音识别系列︱paddlehub的开源语音识别模型测试（二）

上一篇：语音识别系列︱用python进行音频解析（一）这一篇开始主要是开源模型的测试，百度paddle有两个模块，paddlehub/paddlespeech都有语音识别模型，这边会拆分两篇来说。整体感觉，准确度不佳，而且语音识别这块的使用文档写的缺胳膊少腿的；使用者需要留心各类安装问题。文章目录1paddlehub的安装2几款模型3三款语音识别模型实验3.1deepspeech2_aishell

悟乙己·2022-11-22 06:50

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