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汽车无人驾驶相应专业词汇

AEB紧急制动ACC自动巡航ADC自动驾驶控制车ESC汽车电子稳定控制系统ABS汽车防抱死制动系统TCS牵引力控制系统PD行人检测TSR交通标志识别LDW车道偏离预警LKD车道偏离辅助PA泊车辅助APL3

hoppss·2022-12-10 19:05

通过混淆矩阵计算指标的过程梳理

第二是tensor中特定行和列的删除问题，第三是怎么通过混淆矩阵计算acc和miou的问题。在计算miou时，老是会出现零值，导致代码运行不下去，遂记录解决问题的方案。

yzZ_here·2022-12-10 16:11

Warning: Can save best model only with val_acc available, skipping

Warning:Cansavebestmodelonlywithval_accavailable,skipping今天使用DenseNet网络结构，在保存最优模型的时候出现Warning:Cansavebestmodelonlywithval_accavailable,skipping#回调函数2:保存最优模型checkpoint=ModelCheckpoint(filepath='./save_

风吹落叶花飘荡·2022-12-10 09:06

探究pytorch model.eval()测试效果远差于model.train()

关于BN层的详细介绍可以参考这篇博文：Pytorch的BatchNorm层使用中容易出现的问题训练数据的时候acc可以达到99%，但是测试时acc只有33%，显然这是不行的。

Coding-Prince·2022-12-09 19:45

Tensorflow2.0训练损失值降低，但测试正确率基本不变的情况

假设有n个类别，修改输入端、输出端及几个卷积核的大小，识别时虽然loss在减小，但正确率acc稳定在1/n左右不变化。解决方法修改参数主要考虑的参数有batc

mu_xing_·2022-12-09 19:58

迁移学习真的有用？？？

acc越来越小。。。。。。。。。。。。。。。。如此下去，最后是0，老子也是开了眼，哪里有问题吗？？ResNet也是个坑爹的玩意。

小李飞刀李寻欢·2022-12-09 08:23

20210902:Hisi量化篇-模型择优

模型转换量化的一般流程：1：训练模型（fp32)2：模型选优，依据acc或者loss2：量化模型（int8/fp16）3：单图比较输出相似度4：多图评测ROC，验证精度+选择合适阈值（约等指数）一般在第

微风❤水墨·2022-12-09 07:57

召回率（rec），准确率（acc），精确率（pre），F1值

这几天在看有关ABSA论文的代码，而代码跑出来的结果除了有输出loss的值以外还有一个acc的值和一个F1的值。

菅田将暉_·2022-12-09 06:48

车道线评价指标

1.fps1秒内识别的图像数（帧数）2.MACs计算量3.Para参数的数量以M（百万）为单位（参数的数量除以一百万）4.PP是否使用后处理5.ACC准确度（Accuracy）6.FP和FNFP（FalsePositive

Good@dz·2022-12-09 02:18

子空间聚类的常见评估指标及pytorch实现

子空间聚类的常见评估指标：ACC,SRE和CONN引言EvaluationMetrics聚类准确度（Clusteringaccuracy,ACC）子空间保持误差（SRE）连通性（Connectivity

塔_Tass·2022-12-08 19:17

pytorch使用tensorboard可视化loss、acc

解决方法可以直接看最后，中间都是我自己踩的一些坑2021.7.28完成密封圈训练报告将模型的train_acc、val_acc、loss以可视化的方法画出来安装tensorboardPipinstalltensorboard

Autismâ·2022-12-08 17:32

高版本transformers-4.24中的坑

最近遇到一个很奇怪的BUG，好早之前写的一个Bert文本分类模型，拿给别人用的时候，发现不灵了，原本90多的acc，什么都没修改，再测一次发现只剩30多了，检查了一番之后，很快我发现他的transformers

常鸿宇·2022-12-08 13:38

机器学习学习记录5：基于时装（Fashion_mnist)数据集训练2层隐含层神经网络，输出acc，混淆矩阵可视化

题目是：查找资料：(1条消息)Python绘制混淆矩阵函数confusion_matrix_赫法格米的博客-CSDN博客(1条消息)pytorch搭建神经网络分类Fashion-MNIST数据集_hxxjxw的博客-CSDN博客(1条消息)pytorch卷积神经网络识别Fashion-MNIST（注释超详细）_xingS1992的博客-CSDN博客花费几小时修改完成代码如下：#-*-coding:

xnrw233·2022-12-08 10:00

那些奇葩的真实经历

《第七期馨主题写作开始了》https://www.jianshu.com/p/acc67761b328唉，从小灵魂弱小，总是被各种灵体欺负，侵扰，村儿里神婆家的门槛都快被我和我妈踩烂了。

默十一·2022-12-07 16:03

融合感知中的激光雷达

毫米波雷达在汽车上应用已久，ACC自适应巡航就是靠毫米波雷达实现的。

weixin_47236464·2022-12-07 13:51

贝叶斯分类器python,实验一贝叶斯分类器的python实现

题目描述汽车评价数据集共1728个数据，每个数据特征为6维，分为4类，类别标记为unacc，acc，good，V-good四个类别标记分别表示汽车性价比等级(由低到高)unacc：1210个acc：384

UC宝宝君·2022-12-07 11:59

tensorflow（5）过拟合

即在测试集的准确率却不高（即，acc_train和acc_test差距过大！）。使用用Dropout即`keep_prob！=1.0后使得acc_train和acc_test差距缩小。

SL1109·2022-12-07 09:05

alexnet实验偶遇：loss nan, train acc 0.100, test acc 0.100情况，通过bn层加快收敛速度，防止过拟合，防止梯度消失、爆炸

场景：数据集：官方的fashionminst+网络：alexnet+pytroch+relu激活函数源代码：https://zh-v2.d2l.ai/chapter_convolutional-modern/alexnet.html知识点：梯度爆炸，梯度弥散学习文献（向大佬看齐）有：https://zh-v2.d2l.ai/chapter_multilayer-perceptrons/numeri

ddrrnnpp·2022-12-07 09:53

can‘t convert cuda:0 device type tensor to numpy.Use Tensor.cpu() to copy the tensor to host memory

tconvertcuda:0devicetypetensortonumpy.UseTensor.cpu()tocopythetensortohostmemory问题详解源代码plt.plot(history['train_acc

tobeatreeL·2022-12-07 02:27

VINS-Mono学习（一）——数据预处理

voidpush_back(doubledt,constEigen::Vector3d&acc,constEigen::Vector3d&gyr){dt_buf.push_back(dt);acc_buf.push_back

家门Jm·2022-12-06 22:59

建立本地与远程服务器端口连接（以访问tensorboard和visdom为例）

建立本地与远程服务器端口连接（以访问tensorboard和visdom为例）Visdom在深度学习领域，模型训练是一个必须的过程，因此常常需要实时监听并可视化一些数据，如损失值loss，正确率acc等

Henoiiy·2022-12-06 14:17

【前端面试】一、HTTP和浏览器 6-10

成功请求并创建了新的资源202:Acc

Bee.Bee.·2022-12-05 17:43

Pytorch 计算误判率，计算准确率，计算召回率

计算正确率获取每批次的预判正确个数train_correct=(pred==batch_y.squeeze(1)).sum()该语句的意思是预测的标签与实际标签相等的总数获取训练集总的预判正确个数train_acc

emPoint·2022-12-05 12:10

电商评论文本情感分类(中文文本分类)（第二部分-Bert）

电商评论文本情感分类(中文文本分类)第二部分-Bert部分第一部分：textcnn部分本项目包含：1.中文文本处理2.中文词云图绘制（在第一部分）3.中文词嵌入4.基于textcnn的中文文本分类（Test_Acc

爱挠静香下巴的hp·2022-12-05 07:57

电商评论文本情感分类(中文文本分类+中文词云图)（第一部分-textcnn）

电商评论文本情感分类(中文文本分类+中文词云图)第一部分第二部分Bert部分本项目包含：1.中文文本处理2.中文词云图绘制3.中文词嵌入4.基于textcnn的中文文本分类（Test_Acc=89.2000

爱挠静香下巴的hp·2022-12-05 07:41

tensorflow2 模型的保存和载入 h5和ckpt的用法 | 小记

h5）仅保存权重（ckpt）仅保存权重（h5）model.save()保存模型断点续训/检查点#断点续训checkpoint_path='ckpt/transfer_{epoch:02d}-{val_acc

JlexZzzz·2022-12-05 00:14

数据库数据 | TCGA数据库33种癌症的 transcriptome profiling (RNA-Seq) 数据

expDataTPM/Counts/FPKM>##加载数据，数据对象是一个数据框，变量名称是：expDataTPM>load("processedTCGAdata/TCGA-RNASeq-TPM/TCGA-ACC_RNASeq_TPM.RData

【云森】·2022-12-04 08:30

pth文件的查看

目录前言一、查看pth文件中参数的代码二、调整AdamW优化器正则项总结本文重点介绍了怎么在cpu环境下查看.pth文件，然后提出了一种基于权重文件调参提高准确率（acc）的思路。

Being me·2022-12-04 02:08

模型评估指标中分类评价指标(acc，recall ,precision,F1,fusion matrix, kappa,roc)

通常我们在构建模型之后都会涉及到一个模型的精度评价。针对不同的模型由主要可以分回归评价指标和分类评价指标，本文主要是想梳理一下各种不同类型的分类评价指标原理。分类评价指标在了解二分类之前需要先了解下面四个概念TP（正确预测正分类结果）FP(错误预测正分类结果)TN(正确预测负分类结果)FN（错误预测负分类结果Accuracy（总体分类精度）：预测正确的样本数/所有的样本数Precision（精确度

逍遥豚·2022-12-04 02:01

365天深度学习训练营-第10周：数据增强

天深度学习训练营-第10周：数据增强（训练营内部成员可读）原作者：K同学啊|接辅导、项目定制第10周：数据增强难度：夯实基础⭐⭐语言：Python3、TensorFlow2要求：学会在代码中使用数据增强手段来提高acc

Jessica2017lj·2022-12-04 00:41

解决accuracy_score报错Classification metrics can‘t handle a mix of continuous and multiclass targets

问题原因：label和predicted类型不一致如果label是one-hot形式，需要在inputs_labels后面加.argmax(axis=1)进行反one-hot编码acc=accuracy_score

yimenren·2022-12-03 14:15

NeurlPS‘22 推荐系统论文梳理

最近忙于改投论文，CIKM/NeurlPS‘22等也已公布录用结果，其中NeurlPS'22共收到投稿10411篇，录用率为25.6%(参考@张小磊大佬的整理)，完整录用论文列表见NeurlPS'22Acc

AI算法札记·2022-12-03 12:57

深度学习分类任务常用评估指标——总结（重点）

准确率和错误率（该指标评价的前提样本分布平衡）准确率和错误率既可用于二分类也可用于多分类：下述公式是准确率、错误率针对二分类情况时候的计算公式1.1准确率（该指标评价的前提样本分布平衡）针对所有类别，计算acc

TravelingLight77·2022-12-02 15:19

accuracy_score函数

1.acc计算原理sklearn中accuracy_score函数计算了准确率。在二分类或者多分类中，预测得到的label，跟真实label比较，计算准确率。

千梦千微雨·2022-12-02 13:30

pytorch代码中同时包含训练和测试代码时显存爆炸

在查看验证集和测试集表现时，应使用类似这样的代码defevaluate(data_loader):withtorch.no_grad():mean_acc,mean_iou=0,0fori,(img,gnd

weixin_33939843·2022-11-30 08:50

验证集的loss与Acc走势问题

验证集的loss与Acc走势问题发现验证集的loss上升，而Acc却也在上升后期模型预测走向极端，少量错误的样本使loss变大，而准确率没有太大的影响，甚至升高。

Ni_B·2022-11-30 07:02

涨点神器！重新标记ImageNet，让CNN涨点明显！代码已开源

如使得ResNet-50在ImageNet上Acc可以达到78.9％！

Amusi（CVer）·2022-11-30 03:40

人工智能实践：Tensorflow笔记（4）——网络八股扩展

文章目录1、tf.keras搭建神经网络八股2、自制数据集3、数据增强4、断点续训5、参数提取6、acc&loss可视化7、给图识物1、tf.keras搭建神经网络八股六步法importtrain,testSequential

Pumpkin-_-·2022-11-28 14:31

神经网络八股扩展（tensorflow）_4

六步法的扩展：Importtrain，test（自制数据集，数据增强）Sequential/Classmodel.compilemodel.fit（断点续训）model.summary（参数提取，acc

小元宝宝·2022-11-28 14:55

Tensorflow2.1入门第四章：神经网络“八股”功能扩展

Tensorflow2.1入门第四章：神经网络“八股”功能扩展一、自制数据集二、数据增强（图像）三、断点续训1.回调函数2.保存模型3.保存参数四、参数提取五、acc/loss可视化六、实现给图识物一、

cjdsj1999·2022-11-28 14:24

第4讲--神经网络八股扩展

在六部法的基础上扩展下面绿色和红色部分内容：①自制数据集，解决本领域应用②数据增强，扩充数据集③断点续传，存取模型④参数提取，把参数存入文本⑤acc/loss可视化，查看训练效果⑥应用程序，给图识物下面主要讲解一下

loveysuxin·2022-11-28 14:47

【Tensorflow】自制数据集--神经网络八股功能扩展

【Tensorflow】自制数据集–神经网络八股功能扩展0.自制数据集，解决本领域应用1.数据增强，扩充数据集2.断点续训，存取模型3.参数提取，把参数存入文本4.acc/loss可视化，查看训练效果5

Gardenia。·2022-11-28 14:16

图像分类训练技巧之数据增强篇

近年来，图像分类模型在ImageNet数据集的top1acc已经由原来的56.5（AlexNet，2012）提升至90.88（CoAtNet，2021，用了

sinat_16423171·2022-11-28 04:00

Pytorch通过Tensorboard实现对手写数字模型的可视化

writer对象，指定数据存入磁盘路径2.通过writer将数据（例如图片）写入到磁盘3.打开tensorboard界面三、TensorBoard网络模型可视化四、标量数据可视化（例如动态显示loss、acc

张_哈哈·2022-11-28 01:59

基于Mxnet实现实例分割-MaskRCNN【附部分源码】

搭建MaskRCNN1.引入库2.CPU/GPU配置3.获取训练的dataset1.coco数据集2.自定义数据集4.获取类别标签5.模型构建6.数据迭代器7.模型训练1.优化器设置2.loss计算3.acc

爱学习的广东仔·2022-11-28 01:47

【笔记】提升分类模型ACC：EMA不增额外时间，不需手动调参；SWA改进模型训练过程的稳定性；数据分布差异大使用precise bn；小模型使用蒸馏；固定FLOPs的场景或者想突破精度使用FixRes

本文主要分一下几个方向来进行讲解权重平均蒸馏分辨率2.1权重平均由于深度学习训练往往不能找到全局最优解，大部分的时间都是在局部最优来回的晃动，我们所取得到的权重很可能是局部最优的最差的那一个，所以一个解决的办法就是把这几个局部最优解拿过来，做一个均值操作，再让网络加载这个权重进行预测，那么有了这个思想，就衍生了如下的权重平均的方法。classModelEma(nn.Module):def__ini

程序猿的探索之路·2022-11-28 00:10

Python绘制训练过程的loss和accuracy曲线

accuracy'])history=model.fit(X_train,Y_train,epochs=200,batch_size=10,verbose=2,validation_split=0.33)acc

宋yongchao·2022-11-27 23:35

三十九.卷积神经网络实现cifar10分类

目录1.数据预处理(1)导入数据(2)数据预览(3)数据标准化(4)样本展示2.预测(1)搭建模型(2)配置网络(3)断点存续(4)训练网络3.ACC曲线图与Loss曲线图1.数据预处理(1)导入数据fromtensorflow.kerasimportdatasetscifar10

stackooooover·2022-11-27 09:25

Keras callback

importtensorflowastfclassmyCallback(tf.keras.callbacks.Callback):defon_epoch_end(self,epoch,logs={}):iflogs.get('acc

baihuang2797·2022-11-27 07:23

Keras中如何利用回调函数Callback设置训练前先验证一遍验证集数据

keras.callbacks.ModelCheckpoint()回调函数设置保存最佳权重的点，如：checkpoint=ModelCheckpoint(filepath=best_filepath,monitor="val_acc

C小C·2022-11-27 07:22

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