模型测试第8页

【YOLOv5】训练自己的数据集——学习过程记录

目录一、准备自己的数据集二、模型训练三、模型测试四、模型推理五、训练结果分析一、准备自己的数据集1、创建数据集收集图片，创建自己的训练集，猫猫狗狗照片100张，放入animal_detection文件夹下的

kurtcolleen·2022-12-15 08:38

实现批量读取txt文件数据并写入csv文件

描述：用yolo模型测试字符图片后将类别结果以txt文件形式保存，需要将文件的文件名和类别结果分别以如下形式保存到一个csv文件中，其中类别结果是txt文件第一列的数字，在提取前需要先根据第二列先验框的位置将数字按图片中的数字顺序排序

cyzzzm·2022-12-14 23:17

基于深度学习的语音活动检测-Pytorch

基于深度学习的语音活动检这里写目录标题基于深度学习的语音活动检语音活动检测背景传统检测方法目前主流检测方法项目实践获取数据集数据预处理构建神经网络训练模型测试预评估模型总结语音活动检测能看到我这篇博客的同志们想必就是冲着用深度学习的方法来实现语音活动检测这一项任务来的

星河亦无恙·2022-12-14 06:19

【文献阅读】Oort:通过引导参与者选择实现高效联合学习

为了使FL开发人员能够在模型测试中解释他们的结果，Oort强制要求参与者数据的分布。引言并非所有客户都可以同时进行FL训练或测试，可能具有异构的数据

晨曦未眠·2022-12-12 16:59

PyTorch实战使用Resnet迁移学习

PyTorch实战使用Resnet迁移学习项目结构项目任务项目代码网络模型测试项目结构数据集存放在flower_data文件夹cat_to_name.json是makejson文件运行生成的TorchVision

一步一个脚印ッ·2022-12-12 14:41

[2022-10-23]神经网络与深度学习 hw6 - 基于CNN的XO识别

的XO识别task1实现卷积-池化-激活Numpy版本：手工实现卷积-池化-激活卷积池化激活拉平操作效果Pytorch版本：调用函数实现卷积-池化-激活task2基于CNN的XO识别数据集模型模型训练模型测试特征图查看卷积核查看写在最后神经网络与深度学习

三工修·2022-12-12 09:32

Huggingface 实战 - 预测下一个词

文章目录项目说明代码实现加载数据集数据加载器模型测试函数训练项目说明本文在distilgpt2模型的基础上微调，使用glue/sst2数据集，训练预测下一个词的模型。

伊织code·2022-12-11 15:20

使用MindSpore实现《RNN实现情感分类》

情感分类模型简介2情感分类_影评数据下载情感分类——加载Glove词向量情感分类——模型构建_训练与保存情感分类——模型测试

kevinweijun·2022-12-11 09:10

Keras-序贯模型（Sequential)

目录常见功能模块常见网络层类网络容器模型装配、训练与测试模型装配模型训练模型测试模型保存与加载张量方式网络方式SavedModel方式详细API常见功能模块常见网络层类导入标准库importtensorflowastf

Womeng_qin·2022-12-11 08:18

PyTorch以及VGG模型

PyTorch张量（Tensor）数据集和数据加载器（DATASETS&DATALOADERS）未完待续VGG模型PyTorch版（加载cifar10数据集）cifar10数据集加载数据集VGG模型结构训练模型测试模型结果示意图

GXYao~·2022-12-11 00:48

win10 tensorrtx yolov5使用方法

官方的CmakeList默认是在linux环境下使用，我参考官方说明，修改了CmakeList，使其可以在windows10下快速构建TensorRT的MSVC工程，用于pytorch版yolov5的pt模型测试

三毛的二哥·2022-12-10 15:19

基于stable-baseline3 强化学习DQN的lunar lander的稳定控制

基于stable-baseline3强化学习DQN的lunarlander的稳定控制依赖包lunarlander随机初始化action基于stable-baseline中DQN的实现模型训练模型测试网络架构优化附录依赖包鉴于不同版本的

Colin_Fang·2022-12-09 13:33

手把手教你：基于Django的新闻文本分类可视化系统（文本分类由bert实现）

岩石样本智能识别系统第十一章手把手教你：基于TensorFlow的语音识别系统目录系列文章一、项目简介二、任务介绍三.界面简介四.数据简介五、代码功能介绍1.依赖环境集IDE2.数据处理3.模型构建及训练4.模型测试

大雾的小屋·2022-12-09 09:15

基于多通道的一维卷积神经网络故障诊断

其实验平台如下图所示：本次选用50HZ的转速下低负载通道1的振动信号数据进行构建数据集，每类样本长度为1024，每种模式下共截取260组信号样本，其中随机选择70%的样本进行模型训练，30%的样本进行模型测试

qq_1772216040·2022-12-08 16:10

【18】基于pytorch的二分类网络模型的搭建

分类模型的流程包含：（1）数据加载（2）模型搭建（3）模型训练（4）模型测试（5）模型优化【2】文件简介文件夹1：训练和测试的数据文件夹2：模型结果存储文件夹3:训练过程中的图片存储文件夹4：tensorboard

Johnnay_Song·2022-12-08 12:18

【三维点云数据处理】RANSAC实现点云粗配准

然后，根据拟合模型测试所有其他数据，如果某个点与估计的模型非常契合，则也将

点云兔子·2022-12-07 18:08

【Lane】Ultra-Fast-Lane-Detection（1）自定义数据集训练

Ultra-Fast-Lane-Detection复现【Lane】Ultra-Fast-Lane-Detection（1）自定义数据集训练【Lane】Ultra-Fast-Lane-Detection（2）自定义模型测试笔者的上一篇博客链接

摇曳的树·2022-12-07 07:21

【Lane】Ultra-Fast-Lane-Detection（2）自定义模型测试

Ultra-Fast-Lane-Detection复现【Lane】Ultra-Fast-Lane-Detection（1）自定义数据集训练【Lane】Ultra-Fast-Lane-Detection（2）自定义模型测试该博客实现自定义模型的测试

摇曳的树·2022-12-07 07:21

ultra fast lane detection 使用tensorRT加速预测（python+C++版本）

主要参考大神写的工具：https://github.com/KopiSoftware/TRT_Ultra_Fast_Lane_Detect目录环境安装转模型测试环境安装首先需要安装UFLD官方指导中要

小驴淘米666·2022-12-07 07:20

小样本学习跨域(Cross-Domain)问题总结

ACLOSERLOOKATFEW-SHOTCLASSIFICATION实验介绍：实验设置：实验结果：结果表明：二：ABroaderStudyofCross-DomainFew-ShotLearning元学习模型测试结果

睡觉特早头发特多·2022-12-07 07:12

20221007 课堂笔记

数据拆分的sklearn实现训练集：用来训练模型测试集：用来最终最学习方法的评估#忽略警告信息（不显示警告信息）importwarningswarnings.filterwarnings("ignore

超级小菜鸟+无敌透明小虾米·2022-12-06 08:07

介绍ML.NET——面向.NET开发人员的机器学习库

目录介绍背景二元分类问题创建.NET应用程序并安装ML.NET库使用代码培训数据数据类创建和训练ML模型评估模型测试模型兴趣点介绍大多数常见的机器学习（ML）库都是用Python编写的，对.NET开发人员来说并不容易

寒冰屋·2022-12-06 06:51

机器学习 python 预测2022年考研成绩、考研分数线

3.使用学过的机器学习算法，4.编写程序代码5.训练模型6.模型测试百度屏蔽博客园链接，点击访问我的博客园帖子查看代码。

JerryLeesir·2022-12-05 23:09

机器学习 python 成绩预测

3.使用学过的机器学习算法，4.编写程序代码5.训练模型6.模型测试百度屏蔽博客园链接，点击访问我的博客园帖子查看代码。

JerryLeesir·2022-12-05 23:38

day02-Knn、朴素贝叶斯、决策森林和随机森林

一、sklearn数据集sklearn库中有自带的小数据集，也有从网下下载的某些数据集API数据集划分训练数据：用于训练，构建模型测试数据：在模型检验时使用，用于评估模型是否有效API:sklearn.model_selection.train_test_splitx_train

小小的圈圈·2022-12-05 14:11

PyTorch搭建Bert对IMDB数据集进行情感分析（文本分类）

目录前言1.数据处理2.Bert3.模型训练4.模型测试前言关于数据集的介绍可以参考前面的文章：PyTorch搭建LSTM对IMDB数据集进行情感分析（详细的数据分析与处理过程）1.数据处理defload_data

Cyril_KI·2022-12-04 23:57

机器学习中数据集的划分

CrossValidation）3.自助法（BootStrapping）3.划分方法的选择4.模型的拟合问题1.如何划分数据集在机器学习算法中，我们通常将原始数据集划分为三个部分：训练集：训练模型验证集：选择模型测试集

呆狐仙·2022-12-04 19:20

【机器学习小记】【keras与残差网络】deeplearning.ai course4 2nd week programming（tensorflow2.0实现）

Keras入门与残差网络的搭建1keras入门导入库函数加载数据1.2使用Keras框架搭建模型测试2残差网络的搭建导入库函数2.2.1恒等块2.2.2卷积块2.3构建50层的残差网络加载数据训练模型加载模型

LittleSeedling·2022-12-04 09:00

Keras模型测试准确率震荡大

今天在Keras训练了一个模型，发现模型的训练accuracy和测试accuracy的准确率偏差比较大，如下在问了些大佬后（感谢大佬），我的这个原因很可能是因为过拟合导致的差距比较大，之后在每个层之间都加入了dropout，再重新训练模型得到了下面这样的效果：可以看到，效果还是很明显的，接下来就是调整dropout里面的参数和dropout层数的事情了。当然，有些模型accuracy震荡比较厉害不

John_LOVEMM·2022-12-04 08:13

pytorch基础（四）- 神经网络与全连接

目录LogisticRegression交叉熵多分类问题全连接层激活函数与GPU加速不同激活函数GPU加速模型测试Visdom可视化介绍安装visdom画一条线visdom画多条线visdom直接展示tensor

sherryhwang·2022-12-04 02:03

python-opencv学习记录--背景建模

背景建模文章目录背景建模帧插法混合高斯模型混合高斯模型学习方法混合高斯模型测试方法代码案例帧插法由于场景中的目标在运动，目标的影像在不同图像帧中的位置不同。

血月无华AUV·2022-12-03 16:56

HybridSN高光谱图像分类：3-D–2-D CNN特征层次结构

HybridSN高光谱图像分类：3-D–2-DCNN特征层次结构前言实验步骤1.创建模型(1)模型网络结构(2)代码(3)测试2.创建数据集3.开始训练4.模型测试5.备用函数思考题前言HybridSN

wdtySUN·2022-12-03 15:07

高光谱图像分类 HybridSN

HybridSN进行高光谱图像分类文章目录使用HybridSN进行高光谱图像分类前言一、高光谱图像分类二、HybridSN三、pytorch实现1.定义HybridSN类2.创建数据集3.模型训练4.模型测试总结

愿梦醒·2022-12-03 15:04

deeplabv3开源工程详解（1）—— 开源模型测试自己的图片

deeplabv3开源工程详解（1）——开源模型测试自己的图片deeplabv3开源工程详解（2）——使用自己的数据集进行训练、迁移学习deeplabv3开源工程（3）——报错：2rooterror(s

magic_ll·2022-12-03 08:49

【python】分类模型测试结果的可视化

一、前言不定期的用python复现一些在论文里看到的感觉还不错的图，平时开组会可以用到，自己写论文也可参考一下。二、分类模型的概率分布图1.背景上图出自论文《SequentialDecisionFusionforEnvironmentalClassificationinAssistiveWalking》。在这两幅图中，横坐标代表时间轴，纵坐标是概率值，每一个最小时间刻度对应5个概率值，这5个概率值

土耳其鳖·2022-12-02 12:49

yolov5篇---官方ultralytics / yolov5代码复现，训练自己的数据集

文章目录官方ultralytics/yolov5代码复现，训练自己的数据集一、Requirements二、准备自己的数据集（VOC格式）1、创建数据集2、准备labels3、配置文件三、模型训练四、模型测试五

心惠天意·2022-12-02 00:42

万字综述自动驾驶数据闭环（转载）

转自：万字综述自动驾驶数据闭环，黄浴万字综述自动驾驶数据闭环（转载）介绍自动驾驶的数据驱动模型感知地图定位预测规划控制传感器预处理模拟仿真云计算平台的搭建和大数据处理技术训练数据标注工具大型模型训练平台模型测试和检验相关的机器学习技术主动学习

RyanC3·2022-12-01 20:26

tritonserver的metrics参数说明

tritonserver框架部署指标评估工具metrics（二）一、简介之前详细了解过model-analyser工具，可以用于单个模型（或者多个模型测试，但是对于需要级联多个模型的情况，无法联调实现最佳的综合性能

努力米花开·2022-12-01 18:35

RoNIN: Robust Neural Inertial Navigation预训练模型测试

接着上篇模型驱动PDR的文章继续往下讲：RoNIN:RobustNeuralInertialNavigationintheWild:Benchmark,Evaluations,andNewMethods是深度学习应用于PDR的典型，下面我们就基于这篇文章进行测试，查看深度学习PDR的效果。论文项目网站源代码安装pytorch测试环境ubuntu18.04,大家可以网上找一下安装Pytorch，配置

晓晨的博客·2022-12-01 11:13

Mx_yolov3环境配置+模型测试训练

目录前言一、Mx_yolov3的下载二、环境配置总结前言最近刚结束电子设计大赛，也是对自己近期的工作学习有一个浅浅的总结。准备电赛的过程中遇到较困难的事情就是配置K210支持的深度学习环境了。之前打算用darknet-yolov2，结果失败了，后来由于自己是win11（踩坑，强烈建议不要使用win11，强烈建议回到win10！！！！！），许多库的安装冲突了，直接重装系统重新开始。之后参考了一位博客

困困睡觉觉·2022-12-01 08:46

TensorRT和PyTorch模型的故事

https://zhuanlan.zhihu.com/p/88318324编辑丨极市平台一.简介TensorRT是Nvidia公司出的能加速模型推理的框架，其实就是让你训练的模型在测试阶段的速度加快，比如你的模型测试一张图片的速度是

视学算法·2022-11-29 15:05

飞桨深度学习零基础入门（一）——使用飞桨（Paddle）单层神经网络预测波士顿房价

系列文章往期回顾飞桨深度学习零基础入门（序）——Python实现梯度下降使用飞桨（Paddle）构建单层神经网络系列文章往期回顾一、导入相关依赖包二、构建单层神经网络回归类三、设置参数四、导入数据集五、数据归一化六、训练并保存模型七、模型测试代码下载

艾醒(AiXing-w)·2022-11-29 14:16

把分类模型生成的数据（label/pred）写入csv

一、Keras测试模型keras的模型测试，#1.首先导入预训练的模型model=load_model('train_model.h5')batch_size=128test_datagen=ImageDataGenerator

小羊星球·2022-11-29 11:36

TensorFlowX.Y核心基础与AI模型设计05:完美将模型版本从tf1.x转移至tf2.x上、global_steps与train_step的使用、动态学习率、梯度优化器

TensorFlowX.Y核心基础与AI模型设计04:完美将tf.contrib.predictor.from_saved_model迁移至tf.saved_model.load、tf.feature目录1、tf1.x模型测试代码

源代码杀手·2022-11-28 16:17

【YOLOv5实战4】基于YOLOv5的交通标志识别系统-模型测试与评估

实战博客指引：实战环境搭建自定义数据集模型训练模型测试与评估YOLOv5整合PyQt5项目源代码一、参数说明在上一个步骤中，我们进行了模型的训练，训练时的截图如下：在这里解释一下各个字段的含义：Epoch

每天进步一点丶·2022-11-28 08:18

2_paddleOCR训练自己的模型

测试下载工具安装及使用下载迅雷使用迅雷下载文件文本检测模型资料准备下载数据集下载标注文件组织数据集路径开始训练下载预训练模型组织预训练模型路径确定配置文件路径修改配置文件1修改配置文件2开始训练模型评估修改配置文件指定评估的数据集和标签路径进行评估模型测试修改配置文件进行模型测试文本识别模型资料准备下载数据集下载标注文

stefan567·2022-11-27 13:33

论文笔记｜Phraseformer: Multimodal Key-phrase Extraction using Transformer and Graph Embedding

本文在多个公开数据集上做了模型测试，验证了所提出模型的有效性。论文链接一、研究背景关键词抽取任务是自然语言处理中的关键人物，旨在从一段文本中抽取出若干能够概括文本

yanyc428·2022-11-27 10:18

[深度学习] Pytorch模型转换为onnx模型笔记

所有代码见：Python-Study-Notes文章目录1使用说明1.1读取模型1.2检测图像1.3导出为onnx模型1.4模型测试1.5模型简化1.6全部代码2参考1使用说明本文示例为调用pytorch

落痕的寒假·2022-11-27 09:47

李沐论文精度系列之七：Two-Stream双流网络、I3D

Opticalflow)1.3.1什么是光流1.3.2如何利用光流1.3.3双向光流（Bi-directionalopticalflow）1.3.4光流的局限性及和对应的预处理（抽取）方式1.3.5视频模型测试

神洛华·2022-11-27 07:15

多维线性拟合回归问题 python

目前以获取从2020.1.28-2020.9.9之间的数据，请利用所学知识，采用2020.1.28-2020.8.31的数据建立模型，并用9.1-9.9数据进行模型测试。

监心司·2022-11-26 19:40

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