jiqiao

本文介绍如何查看PHP的配置文件,包括使用php --ini和php -i | grep php.ini命令来定位和显示php.ini的具体设置。

1.php Show configuration file 

   php --ini  

   php -i  | grep php.ini


### YOLO 数据集使用技巧与教程 #### 创建和准备数据集 为了成功训练YOLO模型,需要按照特定的结构来组织数据集。通常情况下,数据集应分为`train`(训练集)和`val`(验证集),并进一步划分为`images`(图像文件夹)和`labels`(标签文件夹)。这种目录结构有助于简化数据加载过程[^4]。 #### 数据增强技术的应用 通过应用适当的数据增强方法可以显著提高YOLO模型的泛化能力。常见的数据增强方式包括随机裁剪、旋转、翻转以及颜色抖动等操作。这些技术可以帮助模型更好地适应不同的光照条件、角度变化以及其他可能影响检测精度的因素[^1]。 #### 高质量标注的重要性 对于任何机器学习任务而言,高质量的训练样本都是至关重要的因素之一。在构建YOLO数据集中也不例外——精确而详尽的对象框定义能够极大地促进最终预测结果的质量。推荐使用LabelImg这样的专用工具来进行高效准确的手动标记工作[^2]。 以下是基于Python实现的一个简单例子展示如何读取YOLO格式下的bounding box坐标: ```python def read_yolo_labels(file_path, img_width, img_height): with open(file_path, 'r') as f: lines = f.readlines() boxes = [] for line in lines: values = list(map(float, line.strip().split())) class_id = int(values[0]) center_x = values[1]*img_width center_y = values[2]*img_height bbox_width = values[3]*img_width bbox_height= values[4]*img_height x_min = round(center_x - (bbox_width / 2)) y_min = round(center_y - (bbox_height / 2)) x_max = round(x_min + bbox_width) y_max = round(y_min + bbox_height) boxes.append([class_id,x_min,y_min,x_max,y_max]) return boxes ``` 此函数接受一个路径参数指向存储有边界框信息的标准Yolo .txt 文件,并返回转换后的矩形区域列表形式表示每个物体的位置及其所属类别编号。 #### 下载现成的数据集资源 如果不想自己收集和处理原始素材,则可以从公开渠道获取已经整理完毕的目标检测用例集合。例如,“YOLO鲜花检测数据集”提供了针对多种花卉类型的实例分割资料;还有专门面向番茄作物监控需求设计而成的产品级解决方案等等[^3]。
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