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原创 Datawhale AI夏令营第五期 CV方向 task02笔记
物体检测是计算机视觉领域的一个重要任务,它的目标是在图像或视频帧中识别和定位感兴趣的物体。物体检测算法不仅要识别图像中的对象属于哪个类别,还要确定它们在图像中的具体位置,通常以边界框(bounding box)的形式表示。输入:物体检测算法的输入通常是一张图像或视频帧。特征提取:算法使用深度学习模型(如卷积神经网络CNN)来提取图像的特征。这些特征捕捉了图像中的视觉信息,为后续的物体识别和定位提供基础。候选区域生成。
2024-08-29 18:47:03
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原创 Datawhale AI夏令营第五期 CV方向 task01笔记
使用F1score、MOTA指标来评估模型预测结果。对每个json文件得到两个指标的加权求和,最终得分为所有文件得分取均值。注1:若真实目标框与预测框IOU大于0.5,则判定目标正确识别。若MOTA指标为负,则该类别精度得分为0。注2:若该视频中没有某个类别的目标,则此类别计算均值时,忽略该视频。
2024-08-23 09:13:53
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原创 Datawhale AI夏令营第四期魔搭- AIGC文生图方向 task03笔记
本篇文章是在task01和task02的基础上,对模型进行微调,了解其中的原理,并作出更高级别的模型从而方便使用。这个Task中会给大家介绍一下文生图的工作流平台工具ComfyUI,来实现一个更加高度定制的文生图。
2024-08-17 10:18:06
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原创 如何使用SPSS进行时间序列预测和聚类分析
第一行没有数据是因为模型依赖于前一期的数据,显著值大于一是可以接受的,但有时候算不出来,所以需要ACF,PACF,只要在那个区间里面就可以,如果使用的是ARIMA模型算出来的参数可以代到ARIMA模型公式里面带入算出函数。第三步建模,点击分析,时间序列预测,再点击创建传统模型,点击条件里面的异常值记得勾选上,点统计参数估计勾选上,点图里面的ACF,PACF记得勾选上(拟合值),保存里面的预测值,上下限勾选上,点选项预测选择第二个。方法里面可以按自己喜好来修改,修改完之后就可以点保存,从而生成新的图。
2024-08-15 16:22:34
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原创 Datawhale AI夏令营第四期魔搭- AIGC文生图方向 task02笔记
本篇文章是对task01中的代码的进阶,细讲与补充相关AIGC(通过人工智能技术自动生成内容的生产方式)的相关使用方式以及领域。
2024-08-13 15:54:30
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原创 Datawhale AI夏令营第四期魔搭- AIGC文生图方向 task01笔记
本文可以用于新手入门想要了解文生图AIGC方面的,挺基础的,我发现我发的都挺基础的,来瞧一瞧看一看,走过路过不要错过,包会的。
2024-08-10 21:25:45
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我想问一下这是什么意思?
2022-09-28
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