bianjingshan的博客

darknet通过.cfg配置文件中的max_batches设置迭代次数，跟样本数量无关。max_batches的默认值是45000。

链式法则是微积分中的求导法则，用以求一个复合函数的导数。所谓的复合函数，是指以一个函数作为另一个函数的自变量。如f(x)=3x，g(x)=x+3，g(f(x))就是一个复合函数，并且g(f(x))=3x+3链式法则(chain rule)：若h(x)=f(g(x))，则h'(x)=f'(g(x))g'(x)链式法则用文字描述，就是“由两个函数凑起来的复合函数，其导数等于里边函数代入外边函数的值之导...

打开\mxnet-ssd\dataset\raycom-ray.py，修改self.classes数组，此数组就是训练数据所有类的名称的集合，名称对应样本转换配置文件中的-treatment[n].class_name，数量和名称（字符串）都可以调整。...

IoU和MAP：https://blog.youkuaiyun.com/Katherine_hsr/article/details/79266880改进方案：正确预测：IoU > 0.5错误：IoU >= 0.5，或者漏检（标记目标没有被正确检出）Acc：正确预测数量/（正确预测数量+漏检数量+误检数量）总Acc：所有类的正确预测数量/所有类的（正确预测数量+漏检数量+误检数量）统计算法简介：统计...

Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列：https://blog.youkuaiyun.com/zouxy09/article/details/8775360深度学习简介(一)——卷积神经网络：https://www.cnblogs.com/alexcai/p/5506806.html...

首先解释两个名词：验证集：标记好的数据，在训练过程中不参与训练，验证算法通过对比预测目标和标记目标判断预测的正确率，用于评价模型对未知样本的预测能力。Acc：Accuracy，正确率。计算过程：统计预测正确的预测错误的目标数量，Acc=正确数量/（正确数量+错误数量）。错误包括误检和漏检，误检包括类别误检和位置误检。YOLO在训练过程中不自动计算验证集Acc，训练结束后可通

YOLO的配置文件的位置是darknet/cfg/xxxx.cfg，配置文件的作用是在训练或检测初始化阶段指定网络结构参数，通常需要修改的只是类的数量。修改方法：1.打开配置文件找到classes，改为类的数量2.将classes上方最近的filters改为（classes+5）*5...

1. np.appenda = np.array([[1,2,3], [4,5,6]]) # shape: 2,3print(a)b = np.array([[7,8,9]]) # shape: 1,3print(b)c = np.array([[11], [12]]) # shape: 2,1print(c)merged = np.append(a, b, axis...