truth 第3页

基于语义分割Ground Truth（GT）转换yolov5目标检测标签（路面积水检测例子）

基于语义分割GroundTruth（GT）转换yolov5目标检测标签（路面积水检测例子）概述许多目标检测的数据是通过直接标注或者公开平台获得，如果存在语义分割GroundTruth的标签文件，怎么样实现yolov5的目标检测格式转换呢？查遍全网没有很好的方法，因此使用opencv自己写了一个，检验效果还不错。这里的例子是基于极市平台的路面积水检测给出的数据集完成，由于平台只给了分割的示例数据，因

麻花地·2023-01-29 08:08

darknet yolo 层设置

=10,13,16,30,33,23,30,61,62,45,59,119,116,90,156,198,373,326classes=80num=9jitter=.3ignore_thresh=.7truth_thresh

falldew·2023-01-28 23:52

The truth

关在玻璃橱窗里太久，锁在人们的眼中太久，命运让你臣服于，雷同般的似水流年；眼前是斯德哥尔摩式的爱，在天空之城中盘旋飞舞。但愿我们能享受在没有语言，意义也失去意义的世界里，哪怕片刻的欢愉与不幸；因为平淡无奇的生活，处处流动刺眼的光；还有用手不自觉，遮挡住的真相。

文刂欢欢·2023-01-28 22:17

Only truth is always spring

OnlytruthisalwaysspringBranchesoflifeWhogrowsgreeninhisheartWhointheicecastagoodthoughtIstheretributionofevilAllevilIt'spushingitsheadSwordofJusticeIt'sjustevil.BehindthebratsDon'tbeafraidofthecruelco

si175395·2023-01-28 21:02

复习的第二天

8.201.Materials复习day3音标Theconditioniscalledcardiacarrest.2.Truth复习果然收获不少。

Luna___·2023-01-28 00:47

【机器学习】分类指标完全解读

在预测问题中，要评估模型效果，就要将模型预测值与样本的真实值(Ground-Truth/Label)进行比较，而评估指标/评价得

何处闻韶·2023-01-26 15:57

The truth that you leave

这几年越来越少梦到你了。你刚走的那阵子，还会出现在我的每一个梦里。寝室的枪战，巷道的追逐，梦的前一半是千奇百怪、天马行空，梦的后一半都是你化身英雄来拯救我。就像你在世上时所做的一样。那个夏天本就不清晰的记忆也更加模糊了。只记得你躺在医院的时候，大概是有什么仪式，我跟着长辈们走过村子祈祷。我望着泥土地上的淤水，心里指望着神灵给我一个答案，我把这些水都喝了，可不可以让你恢复健康。只记得在灵堂里，热闹而

热情的阿哉·2023-01-26 02:31

SiamBAN论文学习

SiameseBAN论文来源论文背景主要贡献论文分析网络框架创新点一：BoxAdaptiveHead创新点二：Ground-truth创新点三：AnchorFree论文流程训练部分：跟踪部分论文翻译Abstract1

瞳瞳瞳呀·2023-01-25 12:11

YOLO系列笔记 -- V1

1.将一幅图像分为SXS个网格，如果某个object的中心落在网格中(通过ground-truth框确定)，则对应网格就负责预测

DIAJEY·2023-01-23 19:26

IoU、GIoU、DIoU

.特性(优点)IoU就是我们所说的交并比，是目标检测中最常用的指标，在anchor-based的方法中，他的作用不仅用来确定正样本和负样本，还可以用来评价输出框（predictbox）和ground-truth

redfivehit·2023-01-19 14:41

基于sympy计算离散数学命题逻辑表达式的真值表、合取/析取范式以及随机生成真值表并由真值表中真值分布求取对应的真值函数或决策函数——在特征组合分类获取特征函数时有用

fromsympyimportsymbols,satisfiable,simplify_logic,true,false,And,Or,Notfromsympy.logic.boolalgimportANFform,truth_table

alaclp·2023-01-16 08:39

jiangjiane·2023-01-12 13:53

自用代码 | 数据集画框代码（txt、xml、json三种格式画框）

blog.csdn.net/mary_0830/article/details/103212958更新于2021.3.24importcv2importpandasaspdimportjsonimportos#ground-truth

Liaojiajia-2020·2023-01-11 14:02

机器学习中的数据及其处理

模型音频数据确定数据集规模数据及其处理样本：sample，或输入，input预测：prediction，或输出，output目标：target，真实值类别：class标签：label真值：ground-truth

天边一坨浮云·2023-01-09 12:04

将 ICDAR 2015 的 Ground Truth 标注在图像数据上

因为要标注数据，数据集是ICDAR2015比赛中的Challenge4:IncidentalSceneText。原图及标注的图像，还有给定的groundtruth文件如下所示：最左边是原图，中间是标注的图像，右边是groundtruth文件内容，按顺时针顺序的坐标：x1,y1,x2,y2,x3,y3,x4,y4，最后是words，但是如果是###这种表示的，则表示不care文字的内容。用pytho

chenxp2311·2023-01-09 08:51

使用txt格式的ground truth文件测人脸检测的AP

使用txt格式的groundtruth文件测人脸检测的AP起源代码GitHub地址起源widerface官方的groundtruth文件是mat格式的，因为要测试自己的数据，gt文件是txt格式的，所以要修改一下测AP的方法。代码测AP的原代码中的部分函数可以直接使用，修改读gt文件和获取gt中人脸框的部分即可，修改部分如下defevatxt(pred,gt_file,iou_thresh):pr

QWang7·2023-01-09 08:18

【Python】使用Labelme标注自己的数据集并由json生成Ground Truth

本文使用labelme标注自己的数据集，生成json文件，用python脚本读取json文件，生成用于深度学习训练的GroundTruth图片。安装labelme1、打开anacondaprompt2、激活环境condaactivatepytorch18_gpu3、安装labelmepipinstalllabelme4、在环境下输入：labelme即可打开labelme。如下：标注图片以Googl

圈外人·2023-01-08 10:48

【亲测有用】使用Image和Mask图像转化成COCO数据格式

importjsonimportnumpyasnpfrompycocotoolsimportmaskfromskimageimportmeasureimportcv2importosimportsysifsys.version_info[0]>=3:unicode=str__author__='hcaesar'importiodefmaskToanno(ground_truth_b

七分熟少女·2023-01-07 13:41

kitti数据集自带里程计评测工具使用

下载需要下载的文件：calibration_files,ground_truth_poses和development_kit（以下介绍参考development_kit中的readme.txt）calibration_files

cp_csdn_id·2023-01-06 07:55

非最大值抑制(NMS)（一）

除了Ground-Truth（标注数据）训练，模型永远无法百分百确信自己要在一张图上预测多少物体。所以目标检测问题的老大难问题之一就是如何提高召回率。召回率（Recall）是模型找到所有某类

求则得之，舍则失之·2023-01-04 10:28

一些单词：bounding box VS ground truth

http://shartoo.github.io/RCNN-series/boundingbox：你的答案groundtruth：标准答案IoU：交并比NMS：非极大抑制，只保留极大值RoI：aregionofinterest，感兴趣区域multi-taskloss：多任务损失函数，是什么？是因为同时计算分类和回归两个才叫多任务的吗？SPP：空间金字塔池化,如何实现的？

轮子去哪儿了·2023-01-03 08:58

【目标检测】grid cell、bounding box、ground truth的含义

记录几个名词解释，如果有表达不准确或不充分的地方欢迎指正。gridcell就相当于划分好的网格，比如说YOLOv1是将图片分成7*7的网格，然后这49个网格每个网格就是一个gridcell。boundingbox对于YOLOv1而言就相当于在一个girdcell上面生成的两个预测框，这两个预测框就是boundingbox。groundtruth在机器学习中groundtruth表示有监督学习的训练

Cul_accino·2023-01-03 08:25

YOLO学习记录-读取xml文件并对其修改类名判断ground truth区分大中小目标 s m l

YOLO学习记录-读取xml文件并对其修改类名判断groundtruth区分大中小目标sml代码部分实现功能：我使用的是VOC数据，将现有的数据集进行条件判定重新定义类别名—根据MScoco中smallmediumlarge目标大小的定义进行分类代码部分'''判断大小进行修改标签标准：small(0,32*32]medium:(32*32,96*96]large:(96*96,∞)'''impor

center_pc·2023-01-03 06:23

endernewton/tf-faster-rcnn：候选框是如何跟真实框（ground truth）对应做bbox回归训练的？

1、在RPN网络里通过1*1预测anchors的偏移(rpn_bbox_pred)；2、在RPN网络里self._proposal_layer()—>proposal_layer_tf—>bbox_transform_inv_tf(anchors,rpn_bbox_pred)来预测anchors的坐标；3、还是在RPN网络里self._anchor_target_layer()—>anchor_t

修行者_Yang·2023-01-01 16:07

coco数据集进行裁剪、数据增强过程中的ground_truth bbox的设定以及变化

目录前言：1.写入json文件时的groundtruthbbox2.导入图片和获取对应的groundtruthbbox3.进行数据增强后，决定了最终的groundtruthbbox前言：数据集的groundtruthbbox是一个重要的部分，在训练过程的开始输入数据会经过一系列的变化，然后才被送入到model中，在这个过程中，groundtruthbbox是怎样对应着数据的变化而相应的改变，从而达

匿名的魔术师·2023-01-01 16:36

深度学习准确率计算accuracy=torch.eq(y_predict,y_truth.squeeze(dim=-1)).float().mean()

Pytorch中准确率的计算方法解读之:accuracy=torch.eq(y_predict,y_truth.squeeze(dim=-1)).float().mean()深度学习过程中经常设计准确率的计算

搬砖小孩Superme·2023-01-01 08:15

报错解决ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or

小型数组list或array取或、取并的操作可以直接用and和or来解决#或，有True就是True[[True,True,False]]or[[False,True,False]]'''[[True,True,False]]'''#并，都是True才是True[[True,True,False]]and[[False,True,False]]'''[[False,True,False]]'''大

苦茶_ch066613·2022-12-30 11:51

【报错】ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous.

ValueError:Thetruthvalueofanarraywithmorethanoneelementisambiguous.Usea.any()ora.all()翻译：ValueError：包含多个元素的数组的真值不明确。使用a.any（）或a.all（）原因：出现了数组的某种运算，且不合运算法则类型：元素的运算，误输入为数组以为的代码，正常运行a=1b=1ifa==b:pass错误输入

panbaoran913·2022-12-30 10:42

什么是自监督，自监督和有监督的区别什么是SSL

有监督就是让机器做题目，给他标准答案那无监督可以自己推出来的吧就是没有给标准答案也就是label或者在目标检测里面说是groundTruth什么是Ground-truth，Ground-truth什么意思

：）�东东要拼命·2022-12-28 02:47

YOLOv3计算模型的mAP

一、先测试一下大神的数据，在这里下载：https://github.com/Cartucho/mAP1.解压之后如下图所示：input文件夹里面放的是测试集的ground-truth、模型的测试结果、和测试集

Sagacity_1125·2022-12-26 14:40

【论文笔记】基于GAN的三维医学图像跨模态配准模型 Deform-GAN

模型是无监督的，不需要任何ground-truth或人工标注信息。基于无监督的学习模型

棉花糖灬·2022-12-25 19:10

maskrcnn-benchmark 代码详解之　box_coder.py

１b-box回归（RCNN)假设现有获得的候选框（proposal）为,而基准框（ground-truth）为,我们需要找一种映射方式使得我们选取出来的候选框能够变换成或者

leijieZhang·2022-12-25 14:52

【教学】图像分类算法中的召回率recall、精准率precision和f1score得分等计算。

TP:预测为1(Positive)，实际也为1(Truth-预测对了)TN:预测为0(Negative)，实际也为0(Truth-预测对了)FP:预测为1(Positive)，实际为0(False-预测错了

bug生成中·2022-12-24 10:11

论文笔记 BIRNet: Brain image registration using dual-supervised fully convolutional networks

由于获得用于训练的ground-truth可能具有挑

GoForer·2022-12-15 14:40

【论文笔记_自蒸馏_2021】GROUND-TRUTH TARGETS DAMPEN REGULARIZATION IMPOSED BY SELF-DISTILLATION

即使是你的老师也需要指导：真实目标抑制了自我蒸馏所施加的正则化。摘要知识蒸馏是一个经典的程序，其中一个神经网络与原始目标一起在另一个网络的输出上进行训练，以便在架构之间转移知识。在自我蒸馏的特殊情况下，网络架构是相同的，已经被观察到可以提高泛化的准确性。在本文中，我们考虑了在核回归设置中自我蒸馏的迭代变体，其中连续的步骤包含了模型输出和地面真实目标。这使得我们能够提供第一个关于在自我蒸馏过程中使用

乱搭巴士·2022-12-14 15:12

Datawhale吃瓜教程-task1学习笔记（第一章和第二章）

模型有时也称为学习器，可看作学习算法在给定数据和参数空间上的实例化，学习过程是为了找出或逼近真相（ground-truth）。除了有示例数据之

___黎明的鱼·2022-12-13 21:58

机器学习——使用sklearn的F1_Score，进行多分类的单项F1评分

一共有6种分类：fromsklearn.metricsimportf1_scoredefmy_f1_score(y_pred,target,label2idx):pred=np.array(y_pred)truth

一口一个菠萝·2022-12-13 13:26

【机器学习】AUC计算（Python实现）

理论请看【机器学习】POC&AUC1、sklearn中计算AUC值的方法fromsklearn.metricsimportroc_auc_scoreauc_score=roc_auc_score(y_truth

littlemichelle·2022-12-10 16:58

Pytorch的torch.nn.functional.cross_entropy的ignore_index参数作用及验证

pytorch.org/docs/master/nn.functional.html#torch.nn.functional.cross_entropy作用ignore_index用于忽略ground-truth

weixin_41321482·2022-12-09 11:24

目标跟踪 | OTB评估指标（评估目标跟踪算法）

转自：https://www.jianshu.com/p/b49a9e3afec9OTB可以用来衡量你的目标跟踪算法好坏，它包含一些benchmark结果，打好标记（即ground-truth.txt)

lovetaozibaby·2022-12-04 00:42

人群计数-python生成人群密度图

人口密度图生成过程总共分为两部分1.利用坐标数据mat文件生成点注释-ground_truth图2.利用gaussian_filter函数生成人口密度图数据集介绍：这里我们采用UCF-QNRF_ECCV18

极骇·2022-12-03 22:14

pandas报错：ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item()处理

在对pandas数据结构DataFrame进行多条件表达式判断时，报错如：group_2=data[('2014-07-01'<=data['Date']<='2014-12-31')]修改为：group_2=data[('2014-07-01'<=data['Date'])&(data['Date']<='2014-12-31')]

happywinder--·2022-12-02 16:54

[论文研读]天天看到的 ground truth，到底是什么意思？

文章目录维基百科中文版StatisticsandmachinelearningICanSeeClearlyNow:ImageRestorationviaDe-Raining维基百科中文版基准真相：(groundtruth)是一个相对概念；它是指相对于新的测量方式得到的测量值，作为基准的，由已有的、可靠的测量方式得到的测量值（即经验证据）。人们往往会利用基准真相，对新的测量方式进行校准，以降低新测量

东皇太一在此·2022-12-01 07:21

在机器学习中，ground truth是什么意思？

维基百科对GroundTruth在机器学习领域的解释是：在机器学习中，“groundtruth”一词指的是训练集对监督学习技术的分类的准确性。这在统计模型中被用来证明或否定研究假设。“groundtruth”这个术语指的是为这个测试收集适当的目标（可证明的）数据的过程。在有监督学习中，数据是有标注的，以(x,t)的形式出现，其中x是输入数据，t是标注.正确的t标注是groundtruth，*错误的

码农邦·2022-12-01 07:51

ground truth的含义

groundtruth在不同的地方有不同的含义，下面是参考维基百科的解释，groundtruthinwikipedia.1、在统计学和机器学习中在机器学习中groundtruth表示有监督学习的训练集的分类准确性，用于证明或者推翻某个假设。有监督的机器学习会对训练数据打标记，试想一下如果训练标记错误，那么将会对测试数据的预测产生影响，因此这里将那些正确打标记的数据成为groundtruth。小面是

lubowen1223·2022-12-01 07:19

什么是Ground-truth，Ground-truth什么意思

truth事实真相的意思吧，加了个ground是几个意思地面真相，开啥玩笑，明显就不是。

：）�东东要拼命·2022-12-01 07:49

什么是ground truth(GT)

转自groundtruth的含义groundtruth在不同的地方有不同的含义，下面是参考维基百科的解释，groundtruthinwikipedia.1、在统计学和机器学习中在机器学习中groundtruth表示有监督学习的训练集的分类准确性，用于证明或者推翻某个假设。有监督的机器学习会对训练数据打标记，试想一下如果训练标记错误，那么将会对测试数据的预测产生影响，因此这里将那些正确打标记的数据成

aoche3999·2022-12-01 07:44

从B导的yolox、yolov7-tiny的标签中提取出来ground truth

原始的test.txt内容如下：提取出来的内容如下：importosif__name__=='__main__':#将每行的内容单独读取到一个列表中withopen('test.txt','r')asf:#这个是Main里面的test.txt内容datalist=f.readlines()data=[]fordindatalist:data.append(d.strip().split())lab

孟孟单单·2022-12-01 07:42

什么是“Ground truth”

OxfordReference就像OxfordReference里定义的：“groundtruth”refersto“thefactsthatarefoundwhenalocationshownonamap,airphotograph,orsatelliteimageischeckedontheground,asvalidationGroundtruth是指：你在查看地图、航空照片或卫星图像上显示

Mark White·2022-12-01 07:11

论文阅读：Evaluating explanation without ground truth in interpretable machine learning

https://arxiv.org/abs/1907.06831YangF,DuM,HuX.Evaluatingexplanationwithoutgroundtruthininterpretablemachinelearning[J].arXivpreprintarXiv:1907.06831,2019.0Abstract可解释机器学习（IML）在许多现实世界的应用中变得越来越重要，例如自动驾驶

LET IT BE·2022-11-27 13:12

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