coco训练集darknet 第18页

关于图像分割任务中按照比例将数据集随机划分成训练集和测试集

前言之前写了分类和检测任务划分数据集的脚本，三大任务实现了俩，基于强迫症，也实现一下图像分割的划分脚本分类划分数据：关于图像分类任务中划分数据集，并且生成分类类别的josn字典文件检测划分数据：关于目标检测中按照比例将数据集随机划分成训练集和测试集之前写了目标检测的可视化脚本

听风吹等浪起·2024-01-09 19:49

【sklearn练习】鸢尾花

importnumpyasnpfromsklearnimportdatasetsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifier第二行：导入datasets数据集第三行：train_test_split的作用是将数据集随机分配训练集和测试集

我感觉。·2024-01-09 18:21

目标检测数据集大全「包含VOC+COCO+YOLO三种格式+划分脚本+训练脚本」(持续原地更新)

一、作者介绍：五年+算法开发经验、AI算法经理、阿里云开发社区专家博主、稀土掘金人工智能内容评审委员会成员。擅长：检测、分割、理解、AIGC等算法训练与部署。二、数据集介绍：质量高：高质量图片、高质量标注数据，使用labelimg软件吐血标注、整理，可以作为训练模型的基础数据集或者作为原数据集的很好补充皆可；范围广：数据集涉及目标场景范围广，避免算法收敛到某一、某些固定场景；格式内容全：包含VOC

极智视界·2024-01-09 17:48

目标检测数据集 - 夜间行人检测数据集下载「包含VOC、COCO、YOLO三种格式」

夜间严重遮挡行人数据；适用实际项目应用：公共场所监控场景下夜间行人检测项目，以及作为监控场景通用行人检测数据集夜间场景数据的补充；标注说明：采用labelimg标注软件进行标注，标注质量高，提供VOC(xml)、COCO

极智视界·2024-01-09 17:39

N-gram 分词

在处理过程中，按照训练集:测试集=9:1的比例进行随机划分。数据预

Silence_Dong·2024-01-09 16:23

生命的本质

但一时又不知如何回复，刚巧手上还有事要做也就暂时搁浅了，或许这也是一种逃避心理吧……只要我不问，这件事就可以是浮云，一晃三天过去了，闲下来时脑海中依旧会浮现此事，但又不晓得怎么去和他聊，思来想去还是微了他的闺蜜Coco

最后一抹秋·2024-01-09 16:05

iOS创建framework静态库、解决不支持armv7s

1、新建工程并选择默认Target为CocoaTouchFramework,如图:2、编写代码后，将需要暴露的头文件拖拽至Public下，如图所示：3、点击run，测试是否可以生成，展开工程的Products

椛楠·2024-01-09 12:04

iOS 整合一些项目中常用的工具让开发更简单

感谢哪些把自己代码开源出来的同道中人）；使用方法1、直接到github上下载使用：https://github.com/leohou/HLKit把HLKit文件导入到工程中，在需要的地方#import"WHKit.h"2、利用CocoaPods

HOULI·2024-01-09 11:32

iOS组件化探究之私有库的创建

http://www.cocoachina.com/ios/20180511/23359.html参考链接我是用的github创建的私有库！按照流程就可以搞下来！有两个坑！

6灰太狼9·2024-01-09 11:04

抖音营销，实现低成本获客

今天一个员工签下了一个大单，然后提到要求，让我请所有员工喝coco奶茶，我执行了。我让助理去买奶茶时候，正好处在奶茶购买高峰期。

叶云同学·2024-01-09 09:07

cocos2d-lua 触摸屏幕，动作变速

printDebug("===============startdebug===================")localdirection=cc.Director:getInstance()localdefSch=direction:getScheduler()localsched1=cc.Scheduler:new()sched1:retain()defSch:scheduleScript

joytoa·2024-01-09 07:25

机器学习的目标函数、损失函数

风险函数是损失函数的期望，关于训练集的平均损失称为经验风险：经验风险我们的目标是使得经验风险最小。一个好的模型不仅要使得经验风险最小，还要避免过度拟合，也就是要满足结构风险最小化。

毕一·2024-01-09 07:42

欠拟合与过拟合

在模型训练中，我们总是希望最终的模型在训练集上有很好的拟合即训练误差小，同时在测试集上也要有较好的拟合效果即泛化误差小，但往往不尽人意。

缘起性空、·2024-01-09 05:01

test mutation-03-变异测试 mujava Mutation 入门

test系统学习-04-testconverate测试覆盖率jacoco原理介绍µJava(muJava)突变测试系统µJava是用于Java程序的一种突

老马啸西风·2024-01-09 03:35

test mutation-02-变异测试 mutate-test-kata入门介绍

test系统学习-04-testconverate测试覆盖率jacoco原理介绍mutate-test-kata使用变异测试来淘汰虚假单元测试代码卡塔：使

老马啸西风·2024-01-09 03:05

SQL必知必会(实战：数据清洗)

数据集中包括了以下字段，具体的含义如下：训练集给出了891名乘客幸存与否的结果，以及相关的乘客信息。通过训练集，我们可以对数据

羋学僧·2024-01-08 23:23

cocoaPods出现 `Could not resolve host: github.com`

编辑文件/etc/hosts,终端输入sudovi/etc/hosts输入i启动编辑模式添加github的地址添加输入192.30.255.112github.comesc退出编辑模式保存并退出:wq退出vi编辑。其他vim编辑器命令:q退出:q!退出且不保存:wq保存并退出:wq!保存并退出即使文件没有写入权限（强制保存退出）x保存并退出（类似：wq，但是只有在有更改的情况下才保存）:exit保

最强的小强·2024-01-08 22:06

模型评估与选择

学习器在训练集上的误差称为“训练误差”或“经验误差”，在新样本上的误差称为“泛化误差”。过拟合（overfitting）：学习器把训练样本学得太好了，很可能已经把·训练样本自身的一些特点当作了所有

c839e88a53e3·2024-01-08 21:11

对图片进行数据增强（基于pytorch）

具体而言，它通过创建和原始图像稍有不同的新图像来扩大训练集。数据增强的主要目标有以下几点：解决过拟合：过拟合是指模型在训练集上表现得过于优秀，但

草莓橙子碗·2024-01-08 19:55

BMP图片转为PNG透明图片，去掉BMP黑色背景，压缩导出png图片

demo软件，非常受欢迎，上一版本地址：批量BMP图片转为PNG透明图片，去掉BMP黑色背景应广大爱好者的要求，完善了一下软件的功能，增加了导出png图片压缩功能;写这个工具是因为要使用传奇的部分素材在COCOS2DX

依星net188.com·2024-01-08 17:11

GPT(Generative Pre-Training)论文解读及源码实现(二)

gpt2的pytorch实现，参考nanoGPTnanoGPT如何使用见后面第5节1数据准备及预处理data/shakespeare/prepare.py文件源码分析1.1数据划分下载数据后90%作为训练集

晚点吧·2024-01-08 16:04

反向传播和梯度下降-1

本质上，训练是对权重集的搜索，这将使神经网络对于训练集具有最小的误差。如果我们拥有无限的计算资源，那么只需尝试各种可能的权重组合，来确定在训练期间提供最小误差的权重。

人工智能教学实践·2024-01-08 14:48

4.2工作总结

今天去内场收资源，挺不习惯的，也怯场_(:зゝ∠)_多亏了coco一旁鼓励，上-不然可能要错过定金客户了❤️继续加油吧，明天去b区少去的地方蹲蹲吧

简一花间禅净·2024-01-08 13:29

如何选择神经网络的超参数？

minibatch的大小，输出神经元的编码方式，代价函数的选择，权重初始化的方法，神经元激活函数的种类，参加训练模型数据的规模这些都是可以影响神经网络学习速度和最后分类结果，其中神经网络的学习速度主要根据训练集上代价函数下降的快慢有关

Imagination官方博客·2024-01-08 11:55

将scut-seg标签转化成通用coco标签

行人实例分割importjsonimportosdefcalculate_bounding_rectangle(coordinates):#提取x和y坐标的列表x_coords=[coord[0]forcoordincoordinates]y_coords=[coord[1]forcoordincoordinates]#计算矩形的左上角坐标min_x=min(x_coords)min_y=min(

燃梅·2024-01-08 10:28

《Cocos Creator基础教程》改版计划！

《CocosCreator基础教程》系列推送了13篇，感谢有大家的关注与反馈，让我能坚持下去。根据公众号的数据统计，基础教程系列的阅读量是之前文章的好几倍，每当次看到文章阅读量上升，心里也是美滋滋的！

张晓衡·2024-01-08 10:12

2019-01-29 大数据处理学习

学习曲线结果示例：高方差的学习算法（左图）：增加训练集的大小来提高性能高偏差的学习算法（右图）：增加

奈何qiao·2024-01-08 10:55

超维空间M1无人机使用说明书——41、ROS无人机使用yolo进行物体识别

引言：用于M1无人机使用的18.04系统，采用的opencv3.4.5版本，因此M1无人机只提供了基于yolov3和yolov4版本的darknet_ros功能包进行物体识别，识别效果足够满足日常的物体识别使用

南京超维空间智能科技有限公司·2024-01-08 09:54

关于目标检测中按照比例将数据集随机划分成训练集和测试集

1.前言在做目标检测任务的时候，不少网上的数据，没有划分数据集，只是将数据和标签放在不同的文件夹下，没有划分数据集虽然代码简单，每次重新编写还是颇为麻烦，这里记录一下如下，有的数据集这样摆放：这里的py文件是划分代码，和rawDataSet放在相同目录下关于图像分类任务划分数据集：关于图像分类任务中划分数据集，并且生成分类类别的josn字典文件关于xml文件生成相应的类别json字典文件：目标检测

听风吹等浪起·2024-01-08 08:12

杂集

似然函数的本质就是衡量在某个参数下，训练集的估计和真实情况一样的概率，越大代表越相近。

司马山哥·2024-01-08 07:06

深度学习（花书）笔记2——（无）监督学习算法介绍

1.监督学习监督学习算法是给定一组输入x和输出y的训练集，学习如何关联输入x和输出y。在许多时候，输出y很难自动收集，必须由人来提供‘监督’。

吟风芥尘·2024-01-08 06:51

Flutter-运行iOS显示CocoaPods not installed

配图来自网络，如侵必删在AndroidStudio中运行Flutter的iOS端，遇到CocoaPodsnotinstalled.Skippingpodinstall.

阿博聊编程·2024-01-08 05:11

html gui的源码,FairyGUI是一款专业的 UI编辑器

FairyGUI是一个跨平台的UI解决方案，它提供了一个可以在Windows和Mac上使用的编辑器和可以在多个游戏引擎中使用的SDK(Unity、Flash、Starling、白鹭、LayaAir等，未来还将支持cocos2d-x

我有多作怪·2024-01-08 04:47

cocos2d-lua游戏解决方案

cocos2d-lua引擎版本cocos2d-x官方版:https://www.cocos.com/cocos2dxQuick-Cocos2dx-Community:http://www.cocos2d-lua.org

无脑_码农·2024-01-08 04:45

CocosCreator Shader 2D/3D 特效编辑器

支持CocosCreatorv3.4.0。

ihc523·2024-01-08 03:39

随机森林（Random Forest）

以下是随机森林的基本原理和使用方法：基本原理随机抽样：随机森林对训练数据进行自助采样（BootstrapSampling），即从原始训练集中有放回地抽取样本，创建多个不同的训练子集。

草明·2024-01-08 03:02

2019-11-18

训练集上损失：根据经验损失函数，直接在训练集上估计就行了。求解，可以忽略，直接计算在训练集上的频率得出，至于则和假定的分布有关：多项伯努利分布：。

cleverpenguin·2024-01-08 00:26

实名实人认证解决方案

识别准确率高人脸识别功能基于深度学习的智能识别技术，立足于腾讯社交平台，拥有海量人脸、图片训练集，准确率高。安全可靠活体检测可抵挡照片、视频、静态3

公有云服务商·2024-01-07 23:59

文本补全中的动态提示（Dynamic Prompting）

目录数据集Zero-ShotFew-ShotDynamicFew-Shot总结数据集TextREtrievalConference(TREC)QuestionClassification数据集包含训练集中的约

之乎者也··2024-01-07 23:26

Darknet yolov4 转onnx

前段时间，自己瞎搞，需要把Darknetyolov4转成onnx格式，在此记录一下过程。

鲤鱼不懂·2024-01-07 22:09

uview 弹出框放表单验证失效_内容可自定义的弹出框 – CXAlertView

安装CocoaPodsaddpod‘CXAlertView’如何使用//Create-(id)initWithTitle:(

weixin_39607474·2024-01-07 21:45

联机游戏的前后端交互逻辑（Cocos）【第三章单机 Entity and ObjectPool 】

实体与对象池是游戏开发中的常见概念。例如，我们可以为子弹设计实体，为玩家设计实体，甚至为爆炸效果设计实体。而对象池就是方便我们管理多个重复实体，而不必频繁创建和销毁的一种设计。一、Entity实体这里的实体不是指看得见摸得着的意思。任何经过实例化的对象都可以称为实体。每一个实体，如果要播放动画效果，我们常常给它加上一个状态机。虽然有些实体（例如爆炸效果），只有一种状态，但是利用模块化的状态机可以很

飞猪0_0·2024-01-07 19:04

香奈儿雾霾蓝蜥蜴皮手柄

Chanelcocohandle，雾霾蓝，尤物级别的东西！！拼蜥蜴皮手柄，这个颜色一看就是实物超美！2019季度色新色真的很美！再加上手柄是拼蜥蜴皮的，十分上档次！

睿馨皮具厂mk261527_V·2024-01-07 19:39

Coco成长日记-承认没有梦想也是一种成长

周日晚上，难得一家三口在外面吃了个晚饭，一起溜达回家。路上，她爸突然问我：花生妈妈，你有梦想吗？我知道她爸最近疯狂迷恋房车，他把开着房车去流浪当成他的梦想，他问我，也只是想引出他的梦想。他这么一问，竟把我问住了，如果是一年前，我会滔滔不绝说我的梦想，我的人生目标，我的使命，我的计划……可一年后的今天，我似乎忘了我的梦想，确切来说，我觉得那些梦想突然变得很轻，很轻，轻的不值一提。我回答他：我没有梦想

半朵晴天·2024-01-07 18:03

自动化Android App的代码覆盖率(Jenkins & Jacoco)

工程中有一个gradletask叫connectedDebugAndroidTest，跑这个task会执行AndroidTest的单元测试，同时生成代码覆盖率的文件(.ec文件)；在Jenkins系统里安装Jacoco

tattie·2024-01-07 17:03

[论文阅读]YOLO9000：Better，Faster，Stronger

改进后的模型，YOLOV2在标准检测任务例如PASCALVO和COCO上都取得了领先。使用一个新颖的多尺度的训练方法，同一个YOLOV2模型可以在不同尺寸下行，提供了一种速度和准确率之间的简单的平衡。

不是吧这都有重名·2024-01-07 16:24

机器学习算法学习-梯度提升树（GBDT）

1.1与Adboost比较回顾下Adaboost，我们是利用前一轮迭代弱学习器的误差率来更新训练集的权重，这样一轮轮的迭代下去，Adboost实际

Kiroro·2024-01-07 13:50

怀念

这部关乎追梦和亲情的电影让很多人泪目，故事的最后米格动情的唱起埃克托写给coco的歌rememberme。让她想起了她的父亲，重新把父亲的画像供奉起来。因为真正

知书嫲嫲·2024-01-07 13:22

使用pytorch-superpoint与pytorch-superglue项目实现训练自己的数据集

superpoint与superglue的组合可以实现基于深度学习的图像配准，官方发布的superpoint与superglue模型均基于coco数据训练，与业务中的实际数据或许存在差距，为此实现基于开源的

万里鹏程转瞬至·2024-01-07 12:45

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cocos2d-xluaProgressTimer下载进度条使用functiontest()locallayer=cc.Layer:create()localto1=cc.ProgressTo:create

蚂蚁呀嘿嘿嘿·2024-01-07 12:22

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