数据集增强 慢慢更新 实战

原创 已于 2022-02-15 02:39:14 修改 · 383 阅读 · 2 ·
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#计算机视觉

于 2022-02-13 03:54:22 首次发布
COCO8 数据集上训练 YOLO11n：从入门到跑路（100 轮训练实战）
专注于深入研究多种编程语言，以实战为导向，逐步拓展开发技能，提升工程化编码和思维能力，展现无敌技术实力。
01-29 1203
本篇文章将带你从零开始，在 COCO8 数据集上训练 YOLO11n 模型。通过详细步骤，展示如何完成 100 轮训练，并优化模型表现，让你快速掌握 YOLO11n 的训练技巧和实战经验。
实战｜字符型验证码识别：从数据集标注到模型部署，用深度学习把准确率拉到98%+
专注于Python爬虫开发，分享爬虫技巧、项目实战与反爬经验，使用Scrapy、BeautifulSoup等工具，解决数据抓取难题。
10-07 894
摘要：基于深度学习的字符验证码识别实战 本文记录了作者从传统方法转向深度学习解决字符验证码识别的完整过程。针对字符验证码干扰多、相似度高、长度不定三大难点，采用CRNN模型结合CTC损失函数方案。通过自生成10万张带旋转、模糊、噪声的模拟验证码数据集，详细介绍了数据预处理、模型构建与训练调参的关键步骤。最终实现98%识别率，能有效区分高相似字符（如"8"和"B"）。文章包含完整的代码实现和踩坑经验，强调数据质量对模型性能的决定性影响，特别指出增加真实干扰（如高斯模糊）
albumentations报错：DLL load failed while importing specfun: 找不到指定的模块。
造钞
06-07 810
albumentations报错：DLL load failed while importing specfun: 找不到指定的模块。
数据增强库albumentations使用指南
lishanlu136的博客
08-09 5398
albumentations数据增强库使用指南。
ImportError: cannot import name ‘crop‘ from ‘albumentations.augmentations‘
piaopu0120的博客
03-22 2720
ImportError: cannot import name ‘crop’ from ‘albumentations.augmentations’ 解决方法 pip install albumentations==1.1.0 如果之前涉及到安装apex git clone https://github.com/NVIDIA/apex cd apex python3 setup.py install
图像增强库Albumentations（一）
rOtk1992的博客
12-01 5570
1.大体的认识、有用没用的bb 官网：https://albumentations.ai/ github：https://github.com/albumentations-team/albumentations 例子：https://github.com/albumentations-team/albumentations_examples 特点：分类、目标检测、分割等任务都支持增强，与pytorch等框架都兼容，是Pytorch生态的一部分。 1.1 为什么图像增强能提升深度学习的性能？ DNN需要大量
unet++实战学习——Ⅰ问题解决篇
weixin_44563655的博客
12-23 1841
unet++实战代码初次运行问题 No module name 'yaml' no module name 'albumentations' transformers安装
风格迁移数据集_AI实战 | Tensorflow自定义数据集和迁移学习（附代码下载）
weixin_39993989的博客
11-30 682
自定义数据集做深度学习项目时，我们一般都不用网上公开的数据集，而是用自己制作的数据集。那么，怎么用Tensorflow2.0来制作自己的数据集并把数据喂给神经网络呢？且看这篇文章慢慢道来。Pokemon Datasets这篇文章我们用的datasets是Pokemon datasets，也就是皮卡丘电影中的一些角色，如下图所示：数据集下载链接: https://pan.baidu.com/s/1V...
基于正负样本的微笑识别数据集与深度学习实战
最新发布
weixin_42443533的博客
11-15 596
我们已经能用CNN准确检测嘴角上扬，但真正的挑战在于：- 如何区分真假笑？- 如何理解微笑背后的动机？- 如何结合语音、肢体语言做多模态情感推断？未来的方向一定是：精细化标注 + 多模态融合 + 可解释AI。毕竟，人类的情感，从来都不是一个简单的“0 or 1”标签能概括的。而我们要做的，不只是让机器“看见”微笑，更是让它“懂得”微笑背后的故事。😊本文还有配套的精品资源，点击获取简介：在计算机视觉领域，微笑识别是一项重要且具有挑战性的任务。
AI实战 | Tensorflow自定义数据集和迁移学习（附代码下载）
Wenrui Xie的博客
05-26 2073
自定义数据集 做深度学习项目时，我们一般都不用网上公开的数据集，而是用自己制作的数据集。那么，怎么用Tensorflow2.0来制作自己的数据集并把数据喂给神经网络呢？且看这篇文章慢慢道来。 Pokemon Datasets 这篇文章我们用的datasets是Pokemon datasets，也就是皮卡丘电影中的一些角色，如下图所示： 数据集 数据集下载 链接: https://pan.baidu.com/s/1V_ZJ7ufjUUFZwD2NHSNMFw 提取码：dsxl 数据集划分
PaddleNLP基于ERNIR3.0文本分类以CAIL2018-SMALL数据集罪名预测任务为例【多标签】
2401_85373396的博客
05-29 1511
文本多标签分类是自然语言处理（NLP）中常见的文本分类任务，文本多标签分类在各种现实场景中具有广泛的适用性，例如商品分类、网页标签、新闻标注、蛋白质功能分类、电影分类、语义场景分类等。多标签数据集中样本用来自 n_classes 个可能类别的 m 个标签类别标记，其中 m 的取值在 0 到 n_classes 之间，这些类别具有不相互排斥的属性。通常，我们将每个样本的标签用One-hot的形式表示，正类用 1 表示，负类用 0 表示。
遥感建筑物检测毕设实战：复杂场景下的YOLO模型应用详解（含开源数据集获取与数据处理全流程）
LXY_LOVE36的博客
11-12 494
做完这个毕设，你已经掌握了从数据准备到模型部署、界面开发的全流程。把模型部署到树莓派上，做个“遥感检测便携终端”硬件原型；加入建筑物高度、面积的估算功能，让系统不仅能检测还能分析；试试融合YOLOv5、v8、v10的优势，做个“集成模型”，进一步提升检测精度。按照这个教程一步步做，你的毕设肯定能做得很扎实。要是过程中遇到啥问题，别慌，慢慢梳理或者咱们一起聊聊，一定能把这个毕设做成你满意的作品。
Albumentations数据增强方法
热门推荐
keras 使用Albumentations库自定义数据增强器
09-17 3万+
Albumentations数据增强方法常用数据增强方法Blur 模糊VerticalFlip 水平翻转HorizontalFlip 垂直翻转Flip 翻转Normalize 归一化Transpose 转置RandomCrop 随机裁剪功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右Smart...
win10+anaconda+pychram+yolov5调参、训练经验慢慢更新
GG的博客
04-05 1万+
（1）训练参数 opt参数解析： cfg:模型配置文件，网络结构 data:数据集配置文件，数据集路径，类名等 hyp:超参数文件 epochs:训练总轮次 batch-size:批次大小 img-size:输入图片分辨率大小 rect:是否采用矩形训练，默认False resume:接着打断训练上次的结果接着训练 nosave:不保存模型，默认False notest:不进行test，默认False noau...
如何在Jetson NANO上安装无线WIFI模块
GG的博客
11-22 8870
一、网卡参数介绍 网卡芯片：intel 8265 AC 支持的操作系统：Windows 7/8/10/Linux 接口类型：M.2/NGFF 内置功能：无线双频 2.4GHz-5GHz/蓝牙 4.2 传输速率：2.4G/300Mbs-5G/867Mbps 配件：6DBi 天线 x2，IPEX 转 SMA 转接头 x2 天线接口：IPEX 接口 协议频段：IEEE802.11ac/a/b/g/n 尺寸规格：30mmx22mmx2.4mm 二、安装步骤 1、首先取出 Jetson Nano
双目相机IMX219-83 +jetson nano 使用教程
GG的博客
12-18 6557
IMX219 摄像头，800 兆像素和 83 FOV。兼容 Jetson nano 开发套件 (B01) 规格： 8 百万像素 传感器：索尼IMX219 分辨率：3280 × 2464（每台相机） 镜头规格： CMOS尺寸：1/4英寸 焦距：2.6mm 视角：83/73/50度（对角线/水平/垂直） 失真：<1% 基线长度：60mm ICM20948： 加速度计： 分辨率：16 位 测量范围（可配置）：±2、±4、±8、±16g 工作电流：6...
DeepSORT简单理解
GG的博客
03-06 5105
DeepSORT算法通过结合目标框的马氏距离(Mahalanobis distance)和特征余弦距离（Cosine similarity）两个度量来整合运动信息和外观信息。外观信息是指使用了一个简单的CNN网络去提取被检测物体的外观特征。运动信息是指卡尔曼（kalman）滤波预测的结果。 Deepsort的算法流程是： （1）获取视频的初始帧 （2）使用卡尔曼（kalman）滤波器进行目标运动状态的预测，得到估计目标的两种状态。 DeepSORT中的滤波算法使用的状态是一个8个...
opencv+c++图像取出中间点输出XY坐标
GG的博客
05-14 4584
#include<iostream> #include<opencv2/core.hpp> #include<opencv2/highgui.hpp> #include<opencv2/imgproc.hpp> using namespace std; using namespace cv; int main() { Mat img = imread("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\1.bmp", 0...
MOT数据集制作，yolov5生成MOT数据集中det.txt文件
GG的博客
01-27 4537
import torch import os from PIL import Image import pandas as pd # Model #model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s') # or yolov5m, yolov5l, yolov5x, etc. 'ultralytics/yolov5', 'custom', model = torch.hub.load( 'ultralytics/yolov5','custom'.
使用Python制作自定义数据集实战教程
"这篇教程主要讲解如何使用Python创建自己的数据集，特别地，是一个关于17种不同鲜花的图像数据集。数据集包含了17个类别，每个类别有80张图片，适用于图像识别和分类任务。教程提到了在TensorFlow框架下利用os和PIL...
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