模型测试

测试知识汇总

解决回归测试编写并提交测试报告软件测试方法白盒测试黑盒测试等价类灰盒测试动态测试α测试β测试冒烟测试回归测试随机测试探索测试为什么引入自动化测试自动化测试框架包含哪些模块基础模块管理模块运行模块统计模块常用的测试框架类型模块化测试框架数据驱动框架关键字驱动框架混合模型测试框架设计原则如何设计一个不错的测试案例第一
菜鸟教程*…*·2023-10-24 11:29

MMDetection3D使用学习(mmdet v1.1 rc)

文章目录前言MMDetection3D介绍及安装使用MMDet3D的安装和依赖使用MMDet3D预训练模型在点云和图像数据上推理second模型测试pointpillars模型测试centerpoint
一只糊涂虫儿·2023-10-23 06:25

关于torch.size()和torch.size(0)

在分类模型测试代码中有以下代码段：correct=0total=0#sincewe'renottraining,wedon'tneedtocalculatethegradientsforouroutputswithtorch.no_grad
onsitions·2023-10-22 08:45

关于Gmsh4.8网格划分程序如何实现局部细化

本文比较短，之前在我的程序中集成了Gmsh4.8，测试效果似乎还可以，但是最近在对一个有孔洞的模型测试时发现，空洞处局部划分很不理想，具体如下：圆形的空划分成了正多边形，继续用netgen6.2并设置ueslocalh
潇湘散客·2023-10-18 12:57

Pytorch实现数据加载—模型搭建训练—模型保存—模型测试评估完整流程

1.Pytorch框架下对模型的数据加载，模型搭建，保存以及测试评估#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonMonApr2413:37:502023@author:茶墨先生"""importtorchimportnumpyasnpfromtorch.utils.dataimportDataset,DataLoaderimporttorch.nn.functionalasFfr
茶墨先生·2023-10-17 11:03

YOLOv5训练自己的数据集(超详细)

YOLOv5训练自己的数据集整个过程主要包括：环境安装----制作数据集----模型训练----模型测试----模型推理一、准备深度学习环境本人的笔记本电脑系统是：Windows10首先进入YOLOv5
m0_61687959·2023-10-16 00:32

PyTorch深度学习实战（19）——从零开始实现R-CNN目标检测

目标检测0.前言1.R-CNN目标检测模型1.1核心思想1.2算法流程2.实现R-CNN目标检测2.1数据集准备2.2获取区域提议和偏移量2.3创建训练数据2.4构建R-CNN架构3.R-CNN目标检测模型测试小结系列链接
盼小辉丶·2023-10-12 13:58

工具类代码记录

窗口放大即是清晰大图）importmatplotlib.pyplotasplt#初始化一个全0矩阵cls_num为分类的类别数量confusion_mat=np.zeros([cls_num,cls_num])#根据模型测试阶段的图像
Forizon·2023-10-11 12:20

Arcgis日常天坑问题（1）——将Revit模型转为slpk数据卡住不前

然后各种减小模型测试，还是一样的问题，大概花了两天的时间，没搞定。。。。。。。。。
niuge No.1·2023-10-08 18:27

5、【第一步】自定义模型集成

【第一步】自定义模型集成简介自定义模型类配置文件模型测试简介Qlib的模型库包括LightGBM、MLP、LSTM等模型。这些模型都是预测模型的例子。
宋志辉·2023-10-03 02:15

常见开发、测试模型

开发模型瀑布模型螺旋模型增量、迭代敏捷开发模型测试模型V模型W模型开发模型瀑布模型瀑布模型的每一个阶段都只执行一次，是线性顺序进行的软件开发模式。
while(true)energy++;·2023-10-02 15:31

深度学习 二：COVID 19 Cases Prediction (Regression)

定义图像绘制函数2.3.2数据集加载及预处理2.3.3构造数据加载器2.3.4构建前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetwork）模型2.3.5神经网络的训练过程2.3.6模型评估2.3.7模型测试
Amyniez·2023-10-02 05:59

利用mAP计算yolo精确度

将模型测试的结果保存为txt文件（每一个txt文件，对应一个图片）。此外，需要将数据集中的标签由[x,y,w,h]转为[x1,y1,x2,y2]。
Good@dz·2023-09-30 18:22

Pytorch深度学习模型的指标测试【1】（如：模型大小、模型操作量）

模型大小、模型操作量）1.测试模型说明2模型结构2.1普通单层卷积模型2.2普通单层SeparableConv模型2.3Siamese模型1.测试模型说明单层卷积模型单层可分离卷积模型Siamese孪生模型测试代码
cnjs1994·2023-09-29 19:08

【工程部署】手把手教你在RKNN上部署OCR服务（下）

一、onnx模型测试代码（python）用于测试所提供的onnx模型文件在没转换时的推理效果：importosimportsysimportcv2importtimeimportonnximportmathimportcopyimportonnxruntimeimportnumpyasnpimportpyc
三叔家的猫·2023-09-28 16:20

训练、验证和测试一句话搞懂

trainingdataset）类比课堂知识，训练模型得到参数，让你知道这个知识点是什么验证集(validationdataset)类比课后习题，纠正和强化知识点，评估不同超参数训练出的模型效果，优化模型测试集
与风共舞true·2023-09-27 06:09

【深度学习实验】卷积神经网络（三）：自定义二维卷积神经网络：步长和填充、输入输出通道

目录一、实验介绍二、实验环境1.配置虚拟环境2.库版本介绍三、实验内容0.导入必要的工具包1.步长、填充a.二维互相关运算（corr2d）b.二维卷积层类（Conv2D）c.模型测试d.代码整合2.输入输出通道
QomolangmaH·2023-09-26 19:35

【评论内容关键词提取】多种主流提取算法与大模型测试

文章目录1.写在前面2.TextRank关键词提取算法3.TFIDF算法4.jionlp算法5.sklearn算法6.Rake算法7.hanlp情感分析8.大语言模型1.写在前面  做过舆情项目或文本内容情感分析的大家都知道，我们要从大量的文本内容中提取核心短语或者关键词！最近我们的爬虫项目中正好遇到了这么一个需求，我们收集了大量的评论内容文本数据，需要从中分析提炼关键词（最好是去哪找带情感色彩来
吴秋霖·2023-09-25 12:01

EOSAdmin -- EOS管理工具箱

EOS现在虽然有很多效率工具,但都不够直接了当,所以抽空写了个,顺便学习下EOS的相关API.EOSAdmin的目标简单的编程实现一些自动化操作.例如:自动发币,币价监控,bancor类发币经济模型测试
watano·2023-09-23 17:23

语义分割——灰度图像转伪彩色图像

目录检验灰度图检验代码灰度图转伪彩色图代码转换代码使用细则示例转换结果总结检验灰度图制作语义分割数据集或用训练好模型测试图像时，得到的结果是灰度图像，如下：检验代码上面图像灰度值不是全是全为0，灰度范围在
佐咖·2023-09-21 07:41

基于Android+OpenCV+CNN+Keras的智能手语数字实时翻译——深度学习算法应用(含Python、ipynb工程源码)+数据集（五）

目录前言总体设计系统整体结构图系统流程图运行环境模块实现1.数据预处理2.数据增强3.模型构建4.模型训练及保存5.模型评估6.模型测试系统测试1.训练准确率2.测试效果3.模型应用1）程序下载运行2）
小胡说人工智能·2023-09-21 04:24

基于Android+OpenCV+CNN+Keras的智能手语数字实时翻译——深度学习算法应用(含Python、ipynb工程源码)+数据集（四）

目录前言总体设计系统整体结构图系统流程图运行环境模块实现1.数据预处理2.数据增强3.模型构建4.模型训练及保存5.模型评估6.模型测试1）权限注册2）模型导入3）总体模型构建4）处理视频中的预览帧数据
小胡说人工智能·2023-09-21 04:24

基于随机森林+小型智能健康推荐助手(心脏病+慢性肾病健康预测+药物推荐)——机器学习算法应用(含Python工程源码)+数据集（三）

目录前言总体设计运行环境Python环境依赖库模块实现1.疾病预测2.药物推荐3.模型测试1）模型导入2）相关代码（1）模型预测（2）模型应用创新（3）用户接口及界面可视化代码系统测试1.训练准确度2.
小胡说人工智能·2023-09-20 14:50

JTS:06 九交模型讲解

1.19.0链接:github九交模型讲解：DimensionallyExtended9IntersectionMatrix九交模型九交模型，是通过矩阵来判断俩个物体的关系的，请看上面九交模型讲解九交模型测试测试环境
混世小萌羊·2023-09-16 05:58

语义分割笔记(二)：DeepLab V3对图像进行分割（自定义数据集从零到一进行训练、验证和测试）

文章目录一、语义分割介绍1.1语义分割和实例分割的区别1.2DeepLab系列对比二、代码下载2.1代码测试2.2视频学习三、数据集准备3.1Json转png3.2数据集划分四、模型训练五、模型测试六、
ZZY_dl·2023-09-14 23:16

目标分类笔记(一): 利用包含多个网络多种训练策略的框架来完成多目标分类任务（从数据准备到训练测试部署的完整流程）

目标分类一、目标分类介绍1.1二分类和多分类的区别1.2单标签和多标签输出的区别二、代码获取三、数据集准备四、环境搭建4.1环境测试五、模型训练六、模型测试6.1多标签训练-单标签输出结果6.2多标签训练
ZZY_dl·2023-09-14 23:14

TensorFlow 03(Keras)

1.1tf.keras中常用模块如下表所示:1.2常用方法深度学习实现的主要流程:1.数据获取，2数据处理，3模型创建与训练，4模型测试与评估，5.模型预测导入tf.keras
Darren_pty·2023-09-13 22:16

chatgpt笔记本部署

大家都在搞自己的大模型，我也在阿里云，腾讯云分别部署了moss,羊驼，chat-glm等大模型测试训练，可是这些都很费钱。
xzh847·2023-09-13 12:53

YOLOV8模型测试、训练及导出onnx模型

一、环境配置1、下载源码gitclonehttps://github.com/ultralytics/ultralytics.git2、安装python包pipinstall-rrequirements.txt3、安装ultralytics#在ultralytics-main的文件目录里面，运行以下命令pipinstall-e.4、测试ultralytics是否安装成功，运行以下的pythoimp
Good@dz·2023-09-13 06:54

软件测试架构师的知识能力模型

图1软件测试架构师需具备的能力从测试技术来说，软件测试架构师需具备的测试技术能力：软件产品质量模型测试类型测试方法探索式测试自动化测试1软件产品质量六属性图2软件产品质量六属性1.1功能性表1功能性子属性适合性
软件测试老莫·2023-09-12 18:53

FastViT实战：使用FastViT实现图像分类任务（二）

文章目录训练部分导入项目使用的库设置随机因子设置全局参数图像预处理与增强读取数据设置Loss设置模型设置优化器和学习率调整策略设置混合精度，DP多卡，EMA定义训练和验证函数训练函数验证函数调用训练和验证方法运行以及结果查看导出模型测试完整的代码在上一篇文章中完成了前期的准备工作
静静AI学堂·2023-09-11 13:46

目标检测笔记(十五): 使用YOLOX完成对图像的目标检测任务（从数据准备到训练测试部署的完整流程）

文章目录一、目标检测介绍二、YOLOX介绍三、源码获取四、环境搭建4.1环境检测五、数据集准备六、模型训练七、模型验证八、模型测试一、目标检测介绍目标检测（ObjectDetection）是计算机视觉领域的一项重要技术
ZZY_dl·2023-09-11 06:43

量化：基于支持向量机的择时策略

文章目录参考机器学习简介策略简介SVM简介整体流程收集数据准备数据建立模型训练模型测试模型调节参数参考Python机器学习算法与量化交易利用机器学习模型，构建量化择时策略机器学习简介机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动
无名J0kзr·2023-09-10 09:29

金融领域常用风险模型

现金流折现模型（DCF）现金流折现模型测试基于对未来现金流入的预测确定单笔金融资产损失准备。
风信子li88·2023-09-09 14:18

目标检测笔记(十四): 使用YOLOv8完成对图像的目标检测任务（从数据准备到训练测试部署的完整流程）

文章目录一、目标检测介绍二、YOLOv8介绍三、源码获取四、环境搭建4.1环境检测五、数据集准备六、模型训练6.1方式一6.2方式二6.3针对其他任务七、模型验证八、模型测试九、模型转换9.1转onnx9.1.1
ZZY_dl·2023-09-09 06:38

构建ResNet-18模型在CIFAR-10数据集上实现分类（pytorch版）

文章目录1.构建ResNet模型1.1前置条件1.2构建ResidualBlock1.3构建ResNet-181.4模型测试2.训练与评估2.1数据预处理与加载2.2模型训练2.3模型评估参考文献1.构建
猛码Memmat·2023-09-08 14:22

目标检测笔记(十三): 使用YOLOv5-7.0版本对图像进行目标检测完整版（从自定义数据集到测试验证的完整流程））

文章目录一、目标检测介绍二、YOLOv5介绍2.1和以往版本的区别三、代码获取3.1视频代码介绍四、环境搭建五、数据集准备5.1数据集转换5.2数据集验证六、模型训练七、模型验证八、模型测试九、评价指标一
ZZY_dl·2023-09-08 07:13

图像分割笔记(二): 使用YOLOv5-Seg对图像进行分割检测完整版（从自定义数据集到测试验证的完整流程））

文章目录一、图像分割介绍二、YOLOv5-Seg介绍三、代码获取四、视频讲解五、环境搭建六、数据集准备6.1数据集转换6.2数据集验证七、模型训练八、模型验证九、模型测试十、评价指标一、图像分割介绍图像分割是指将一幅图像划分为若干个互不重叠的区域
ZZY_dl·2023-09-07 03:49

大A股量化交易第一个模型测试，机器么得感情，亏钱不会吃面

前段时间开始着手做一个量化交易模型，然后到今天为止，第一款模型总算有点样子了。写了一些交易策略后，将模型训练起来，总体还是赢利的，但是，虽然机器判断行情么得感情，避开了各种心理大坑，大A的风险仍然未能全部躲得过去。用深市的前几支股票来看下模型回测的结果吧：写在前面：1、整体的策略采用右侧交易，这也符合本人稳的性格。以赚钱为目的，要亏钱的还是直接捐了的好。2、仓位策略目前没有，直接梭哈。3、买入在买
bugtraq2021·2023-09-06 17:42

FastViT实战：使用FastViT实现图像分类任务（二）

文章目录训练部分导入项目使用的库设置随机因子设置全局参数图像预处理与增强读取数据设置Loss设置模型设置优化器和学习率调整策略设置混合精度，DP多卡，EMA定义训练和验证函数训练函数验证函数调用训练和验证方法运行以及结果查看导出模型测试完整的代码在上一篇文章中完成了前期的准备工作
AI浩·2023-09-06 13:52

【Image captioning】Meshed-memory transformer在自定义数据集的训练与调试

Meshed-memorytransformer在自定义数据集的训练与调试作者：安静到无声个人主页目录Meshed-memorytransformer在自定义数据集的训练与调试模型训练模型测试推荐专栏模型训练
安静到无声·2023-09-05 10:21

【测开篇】测试基础

软件的生命周期开发模型1.瀑布模型2.螺旋模型3.增量模型和迭代模型4.敏捷模型测试模型1.V模型2.W模型软件测试的生命周期Bug如何描述一个Bug？
小周学编程~~~·2023-09-02 12:34

AttributeError: ‘Upsample‘ object has no attribute ‘recompute_scale_factor‘

原因pytorch版本问题解决办法顺着路径找到文件upsampling.py并打开，修改里面的代码即可解决，这个方式不需要重新安装pytorchYOLOV5训练好模型测试时出现问题：AttributeError
谢大旭·2023-09-02 09:07

安卓IPC之AIDL的简单模型测试

1.androidandroidPIC进程间通信PIC进程间通信主要有这几种1.bundle：简单易用但是只能传输Bundle支持的对象常用于四大组件间进程间通信2.文件共享：简单易用但不适合在高并发的情况下并且读取文件需要时间不能即时通信常用于并发程度不高并且实时性要求不高的情况3.AIDL：功能强大支持一对多并发通信支持即时通信但是使用起来比其他的复杂需要处理好多线程的同步问题常用于一对多通信
晓翔仔·2023-08-30 11:18

【Seata】01 - Seata XA 模式 Demo 调用流程分析

文章目录前言参考目录版本说明前置知识1、关于事务的理论知识2、关于Seata3、Seata领域模型测试Demo1、模块说明2、调用逻辑说明3、分析流程说明4、注意事项SeataXA模式Commit调用流程分析
MichelleChung·2023-08-28 18:46

C# winform加载yolov8模型测试（附例程）

第一步：在NuGet中下载Yolov8.Net第二步：引用usingYolov8Net;第三步：加载模型privateIPredictoryolov8=YoloV8Predictor.Create("D:\\0MyWork\\Learn\\vs2022\\yolov_onnx\\best.onnx",mylabel);第四步：图像预测varpredictions=yolov8.Predict("D
QX大黄蜂·2023-08-27 15:48

PyTorch深度学习实战——使用卷积神经网络执行图像分类

PyTorch深度学习实战——使用卷积神经网络执行图像分类0.前言1.Fashion-MNIST数据集图像分类2.模型测试相关链接0.前言我们已经在《卷积神经网络详解》一节中介绍了传统神经网络在面对图像平移时的问题以及卷积神经网络
盼小辉丶·2023-08-21 20:07

Web端3D可视化引擎HOOPS Communicator读取10G超大模型测试 | 数字孪生技术

前言：HOOPSCommunicator是专为在云端和Web上构建工程应用程序的3D开发工具包。它针对Web工作流、浏览器和工程图形进行了优化。研发小组花了20多年的时间来研发HOOPSVisualize（本地3D可视化引擎），他们在这些工作中积累了大量计算机图形学的专业知识，并以此为基础，找出了支持云或Web应用程序构建超高性能图形工具包的方法：HOOPSCommunicator通过强大的流引擎
慧都科技3D·2023-08-18 00:43

《深度学习与图像分析——基础与应用》书籍阅读

训练集：训练模型测试集：测试模型的泛化能力验证集：验证模型是否过拟合数据增强的常用方法：●翻折（类似于镜面的翻折）；●旋转●缩放●裁剪●平移●添加噪声神经网络学习的目的就是为了找出能使得
小南/南儿·2023-08-13 13:01

目标检测YOLOv3基于DarkNet53模型测试-笔记

目标检测YOLOv3基于DarkNet53模型测试-笔记预测和试测结果：预测代码如下所示：testInsects.py#YOLOv3网模型测试-单图片文件测试并显示测试结果importtimeimportosimportpaddleimportnumpyasnpimportcv2importrandomfromPILimportImage
hsg77·2023-08-12 18:54
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