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yolov7.yaml文件详解

 1、parameters(1)nc代表目标检测所检测的种类(2)depth_multiple:控制通道的深度的系数,表示channel的缩放系数,就是将配置里面的backbone和head部分有关通道的设置,全部乘以该系数即可;width_multiple:控制网络宽度的系数;在此解释一下网络深度与网络宽度网络深度实际在构建网络模型的时候,并不是直接使用上述第二个参数,而是用网络深度去乘以第二个参数,最终获得的数量才是真正的层数量。举个例子,此时网络深度是0.33,某个层的第二个参数是3,那么实际在构建网络模型的时候只创建了0.33*3=1个,并不是三个。网络宽度同网络深度都需要乘系数 2、

神经网络中的可视化

1.ZetaneViewer(上传ML模型,一键可视化)神经网络在工作的时候,里面到底是什么样?为了能透视这个“AI黑箱”中的过程,加拿大蒙特利尔一家公司开发一个3D可视化工具ZetaneEngine。只需要上传一个模型,ZetaneEngine就可以巡视整个神经网络,并且还可以放大网络中的任何一层,显示特征图,看清流水线上的每一步在这里插入图片描述参考:微信文章:https://mp.weixin.qq.com/s/PMdG5hknfz7k9OB6Gad-4AGitHub源码下载:https://github.com/zetane/viewerbilibil官方视频讲解:https://ww

fig = plt.figure(),plt.subplots()的作用

参考多个知乎回答matplotlib刨根问底系列之二:再谈Figure和Axes的区别-有风吹过山峰的文章-知乎pythonmatplotlib中axes与axis的区别是什么?-禹洋搬运工的回答-知乎使用matplotlib批量绘图并保存的正确做法?-知乎matplotlib.pyplot的使用总结大全(入门加进阶)-刘毛毛的文章-知乎前端plt.figure()函数绘图使用方法简单介绍以下fig=plt.figure()作用就是生成一个图框,但是这个图框还不能用来画图,画图需要在子图(subplot)或者轴域(Axes)中作图,用别人的话说,fig=plt.figure()就是生成了一个画

已解决ValueError: dictionary update sequence element #0 has length 1; 2 is required

已解决ValueError:dictionaryupdatesequenceelement#0haslength1;2isrequired文章目录报错问题报错翻译报错内容解决方法千人全栈VIP答疑群联系博主帮忙解决报错报错问题粉丝群里面的一个小伙伴,想用Python爬虫然后解析数据,但是发生了报错(当时他心里瞬间凉了一大截,跑来找我求助,然后顺利帮助他解决了,顺便记录一下希望可以帮助到更多遇到这个bug不会解决的小伙伴),报错代码如下所示:defspider(page=1):""":parampage::return:"""url="http://www.ceic.ac.cn/ajax/sea

关于自己制作目标检测数据集你想知道的一切(保姆级教程,含voc转coco)

前段时间我刚自己完成了一个目标检测数据集的制作,得到voc格式的数据之后再转coco,在这里记录下我的一些经验,帮助大家更好地学习,少走弯路!!欢迎留言~欢迎点赞~阅读本博文将节约你n多多多时间!代码中含有较多注释,基本用法也在代码中写明,请注意看哦!目录1从视频数据中获得图片数据(可选)2标注工具的使用:labelImg3使用数据增强扩充数据集(可选)4VOC格式转CoCo格式4.1检查所生成的xml文件4.2按比例划分数据集为训练集、验证集、测试集+voc2coco+自动移动图片到对应目录(一步到位!)4.2.1图片和xml文件批量重命名(可选)4.2.2数据集格式转换5常见问题(常用工具

SLAM算法评测工具——开源工具EVO(以VINS为例)

EVO库是一个很方便的开源库(PythonpackagefortheevaluationofodometryandSLAM),evo是一个很好的测评工具,它可以根据时间戳将轨迹进行对齐,同时可以将不同尺度的轨迹按照你指定的标准轨迹进行拉伸对齐,并可以算出均方差等评定参数,用于测评slam算法性能。下载:github链接:https://github.com/MichaelGrupp/evo与其他公共基准测试工具相比,evo有几个优势:不同格式的通用工具用于单目SLAM等的关联、对齐、比例调整的算法选项。灵活的输出、绘图或导出选项(例如LaTeX绘图或Excel表格)一个强大的、可配置的CLI,

历时两天,我终于在TensorFlow里面调用起来了gpu

新买的笔记本怎么配置TensorFlow-gpu新买的笔记本怎么配置TensorFlow-gpu为了更好地学习深度学习,我今年斥重金买了一台联想-拯救者-R9000,除了P9000之外,这台电脑的配置应该算是笔记本当中的天花板了。但是买来半个月,一直在修改自己的论文,所以除了新的鼠标灵敏度高,打开word不卡之外,也没有体验到天花板有多香。这几天论文改的差不多了,心中又燃起了对深度学习的浴火(主要是想看看这个天花板的性能有没有外界说的那么神)。结果!结果!家人们,咱就是说,吊起来了,内心雀跃之余,得给广大网友分享这份喜悦。具体的心路历程和配置步骤如下:判断自己的电脑适不适合安装TensorFl

【Python数据分析】利用Python将多个EXCEL表格合并为一个EXCEL表格

    如何将EXCEL的多个表格合并成一个表格呢?比如每月销售额是一个单独的表格,我想把它们合并成一个表格,今天就与大家分享如何利用Python数据分析3分钟搞定,不管你要合并多少个文件,代码总是那么几行。不多说了,上案例。     现在有3个月的销售额,需要合并在一个表格里,原表格数据如下:    根据这个要求,可利用Python的pandas模块和pathlib模块实现,代码如下:1)第一行、第二行代码是引入pandas模块和pathlib模块;2)第三行代码是创建一个新的EXCEL表格的名称,注意文件需要带上格式;3)第四行代码是写EXCEL表格命令;4)第五行代码是指定要合并表格的路

【数值预测案例】(7) CNN-LSTM 混合神经网络气温预测,附TensorFlow完整代码

大家好,今天和各位分享一下如何使用Tensorflow构建CNN卷积神经网络和LSTM循环神经网络相结合的混合神经网络模型,完成对多特征的时间序列预测。本文预测模型的主要结构由CNN和LSTM神经网络构成。气温的特征数据具有空间依赖性。本文选择通过在模型前端使用CNN卷积神经网络提取特征之间的空间关系。同时,气温数据又具有明显的时间依赖性,因此在卷积神经网络后添加LSTM长短时记忆模型进行时序处理。1.获取数据集数据集自取:https://download.csdn.net/download/dgvv4/49801464本文使用GPU加速计算,没有GPU的朋友把下面调用GPU的那段代码删了就行

Python -- 面向对象3大特性、类和对象、类的定义和使用、构造方法和析构方法

文章目录1.Python--面向对象程序设计1.1面向对象3大特性1.1.1封装1.1.2继承1.1.3多态1.2类和对象1.2.1类1.2.2对象1.3类的定义和使用1.4构造函数(方法)与析构函数(方法)1.4.1构造函数1.4.2示例:定义一个类Information,在该类中显式地定义一个带有3个参数的__init__()方法1.4.3Python的垃圾回收机制1.4.4getrefcount()函数1.4.5析构方法1.Python–面向对象程序设计面向对象是程序开发领域中的重要思想,这种思想模拟了人类认识客观世界的逻辑,是当前计算机软件工程学的主流方法。类是面向对象的实现手段。1.