qq_42811161的博客

1、labelme批量转换labelme版本太高，是无法完成批量转换的，这里使用的版本为2.16.2，楼主验证是可以的。直接修改json_to_dataset.py内部的代码，实现批量转换：import argparseimport base64import jsonimport osimport os.path as ospimport PIL.Imageimport yamlfrom labelme.logger import loggerfrom labelme import

1、Git仓库的创建 远程仓库的创建，方便我们对代码的管理以及防代码的遗失。在此为了方便后期便于查看，特将此流程记录下来，方便后期进行查看，温故而知新。具体流程：1、首先进入GIthub网页，去我们的账号，创建一个新的仓库，可以private或者是public。2、打开我们刚刚创建的远程仓库，点击 “code"，然后复制我们仓库的地址。3、打开电脑安装的github ，a、首先点击—>git bashb、cd 进入到我们需要建立仓库的文件夹下c、git clone (刚刚复制的仓

1、keras定义模型结构keras是tensorflow的高级封装的深度学习库，操作简洁、方便，非常容易上手。在keras深度模型的搭建过程中，最基础最底层的就是各种 Layers 的搭建，其中，keras提供了两个接口供使用 Model, Sequential,前者相对灵活，大多数使用场景都能胜用；后者序列搭建模型，类似于一层一层的搭积木的形式，可以快速构建相对简单的模型。在平时使用中，我们也可以继承Model类，自定义自己的网络结构，好像大家都这么干的，最近在研究语义分割相关的事宜，看到一篇论文

1、自定义模型keras方便进行深度学习，我们可以像搭建积木一样去构建自己的识别网络、训练、保存得到最终的模型。2、加载模型预测在这里遇到了问题，发现预测的结构一直为某一类，且训练的样本没有出现不平衡现象，每类的样本比例都为1：1。困扰了好久，发现网上有人给出了答案，是图像加载的方式有问题：iamge_path = r"D:\tfTest\Negative\01324.jpg"ima =cv2.imread(iamge_path)ima_w , ima_h, channels = ima.sha

安装的Anaconda,使用pip进行安装时，报错，则咱们需要配置几个路径即可F:\Anaconda\ScriptsF:\AnacondaF:\Anaconda\Library\bin

python广泛用于机器学习训练模型，java又被大量开发者所使用的，因此存在跨语言调用的问题。幸好有pmml的出现，将python模型直接保存为“.pmml”结尾的文件使其调用。最简单的流程基本走通。存在的问题：如何将PMML模型文件用于AS中，使模型能够用于App的使用，目前还在寻找，太难了。。。。。python模型直接保存为pmml: 使用的为sklearn2pmmlfrom skl...

ML and DL记录自己的Python ML and DPL学习经历，小白不断积累奋斗ML机器学习：包含基本的机器学习模型，通过sklearn实现1.KMeans 聚类方法2.KNN 最近邻法3.SVM 随机森林4.XGB5.RF 随机森林毕业设计：毕业设计基于Inception-V3与机器学习的方法，实验岩石岩性的分类，利用V3对岩石取Top3的准确率；敲击音频对岩石强度进行预...

早就想写个遗传算法对各个目标进行优化，奈何网上一搜，主要都是matlab的代码，python的写的明白的太少了，阅读了相关书籍，参考matlab代码，将GA进行python迁移，目前已经实现单目标的优化：GA算法：1.群体-所有染色体的个数2. 染色体-单个个体，类似于粒子群的粒子3. 基因-需要优化的变量数即为基因数量4. 基因长度-根据范围，合理即可。通常一般采用的多为二进制编码，则...

·在网上搜集了一下大家关于灰度矩阵的计算，利用greycomatrix进行提取，但就是结果训练效果一般，简直是太差了，无法直接使用。#灰度共生矩阵from skimage.feature import greycomatrix, greycopropsimport numpy as npimport pandas as pdimport osimport cv2from openpy...

keras在使用时候扩充数据集图片，但是图片出现了一定的问题，四周出现了长条状东西，更换了填充模式还是存在import osfrom keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator,img_to_array,load_imgdata_generator=ImageDataGenerator( rotation_ran...

import matplotlib.pyplot as plt:plt.meshgrid(x,y)#划分网格plt.contour(x,y,z，20，cmap=“RdGy”)#20表示等高线的数量plt.contours()+plt.colorbar()#与contour类似，但是用颜色填充的plt.imshow(z,extent=[ xmin,xmax ,ymin ,y...

import pandas as pd，其中pd.Series()类似与python中的字典，可传入字典构造。支持相应的切片，若切片值为index则前后区间都包括在内：d[“123”]或者d[" “:” “]表示两个index之前的全部数，显示索引；若是数字切片，d[0:2]贼左闭右包，隐式索引。np.DataFrame()类似于两个Series进行叠加，行列都有索引。m=np.DataFra...

scikit-learn：metrcis.classification_report(y_predict,y_test)#可以输出各个评价指标的矩阵形式，就不用单个输出其评价指标了former_data=pca.inverse_transform(X)#将pac变换后的数据进行还原，维度与之前相同pca.explained_variance_ratio_#各个主成分方差的所占的比例，利用np...

python 几天不用就觉得生疏，因此记录一下：便于下次使用：import numpy as np生成方式：np.array();np.arange();np.linspace();随机数：np.random.random((2,3));np.random.randint(10,size=());np.random.rand(2,5);np.random.normal(())切片：...

python中如何确定一个区间，利用interval中的Intervl，可以得到一个区间，左闭右开；open-CV强大的图片处理工具，但是bug也不少，安装模块不顺利，pip与conda安装都不顺利，可能还得自己去官网下载包，然后导入site-package里面就好。最近需要实现旋转，但是会发生裁剪，于是网上百度了大佬的，特此记录：(cv2打开图片的路径与一般的不一样，为"/",否则会报错)...

创建子图或者图中图：ax=plt.axes()#默认充满整个figure，可以给出具体坐标([0.1,0.2,0.5,0.6]),分别占整个figure的百分比or ax=plt.figure().add_axes()#与之类似，可以给定范围以及xlim\xlabel等基本参数的范围，plt.subplot(4,5,1)#创建4*5的子图plt.text(x,y,“description”...

Tensorflow使用踩坑，使用训练好的模型进行测试时，一直会出现``UnicodeEncodeError: ‘utf-8’ codec can’t encode character ‘\udcd5’ in position 3081: surrogates not allowed多半是因为路径的问题或者是出现中文字符，两个方法解决：其一，首先将路径全部改为英文；其二，认真核对自己的pb文件和...