一、指标介绍 在训练语义分割模型时，我们不仅需要知道训练，验证损失，还想要知道性能指标。 二、计算流程 （1）读取验证集的图片和标签（mask图） （2）对模型预测的特征图进行解码，获得预测的mask图 （3）创建num_class x num_class尺寸的混淆矩阵hist （4）将标签mask图和预测mask图转换为numpy数组 （5）将两个numpy数组展平为一维数组，使用np.bincoun...

LSTM情感分析、短信、身份证识别 补充说明 适合大数据毕业设计、数据分析、爬虫类计算机毕业设计 介绍 音乐数据的爬取：爬取歌曲、歌手、歌词、评论 音乐数据的可视化：数据大屏+多种分析图【十几个图】 深度学习之LSTM 音乐评论情感分析 交互式协同过滤音乐推荐： 2种协同过滤算法、通过点击歌曲喜欢来修改用户对歌曲的评分 歌词、乐评的词云 登录、注册、修改个人信息等【集成身份证识别、短信验证码等】 黄河科技...

1.表示子空间        在深度学习中，“不同的表示子空间”通常是指模型通过不同的参数（例如权重矩阵）将输入数据映射到不同的高维空间，这些空间被称为表示子空间。每个子空间都能够捕获输入数据中不同的特征或模式。以下是一些详细解释： 1. 特征表示：        在机器学习中，特征表示是指数据在某个空间中的表示形式。一个模型的目的是找到一个良好的特征表示，使得数据中的模式和关系能够被容易地识别和利用。 ...

tensor(6.), tensor(1.5000), tensor(9.)) 1.2 向量 向量泛化自标量，可以被视为标量值组成的列表，相当于把标量从零阶推广到一阶，这些标量值被称为向量的元素。 在深度学习中，使用一维张量表示向量，可以理解为一维数组。 使用下标来引用向量的任一元素。向量的长度通常称为向量的维度。可以通过张量的.shape属性访问向量的长度。 形状（shape）列出了张量沿每个轴的长度（...

什么是深度学习？？   深度学习模型的核心特点包括： 深度学习的发展史 总结： 当我们说深度学习模型时，我们在谈论一种特殊的计算机程序，它们可以像人类大脑一样学习和理解数据。这些程序被称为“深度学习”模型，因为它们由很多层次（或称为深度）组成，每一层都会逐步学习更加抽象和复杂的概念。让我用一个比喻来解释：想象你正在学习做一个汉堡包，你需要逐步学习每一个步骤，比如烤面包、煎牛肉饼、加上蔬菜和酱料等等。深度...

文章目录 一. 深度学习的起源1. 概率建模--机器学习分类器2. 早期神经网络--反向传播算法的转折3. 核方法 -- 忽略神经网络4. 决策树、随机森林和梯度提升机5. 神经网络替代svm与决策树 二. 深度学习与机器学习有何不同 可以这样说，当前工业界所使用的大部分机器学习算法不是深度学习算法。深度学习不一定总是解决问题的正确工具：有时没有足够的数据，深度学习不适用；有时用其他算法可以更好地解决问...

课程地址 最近做实验发现自己还是基础框架上掌握得不好，于是开始重学一遍PyTorch框架，这个是课程笔记，这个课还是讲的简略，我半小时的课听了一个半小时。 1. PyTorch的数据类型 浮点数计算方式详见IEEE 754二进制浮点数算术标准百度百科，实际炼丹的时候注意一下就行，不用细究，主要是精度不同。 2. 张量操作 （1）take：返回一个新张量，其元素为给定索引处的输入。输入张量被视为1-D张量...

在图像处理领域，机器学习方法和深度学习方法都被广泛应用，但两者有一些不同点和各自的优势。 机器学习 机器学习方法是利用数据和统计学方法来构建模型和算法，从而对图像进行分类、分割、特征提取等任务。常见的机器学习方法包括支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）、决策树等。它们通常需要手动选择和提取图像的特征，然后通过训练模型来学习特征与标签之间的关系。机器学习方法的优点是对于小规模数据集...

课程地址 最近做实验发现自己还是基础框架上掌握得不好，于是开始重学一遍PyTorch框架，这个是课程笔记，此节课很详细，笔记记的比较粗 1. DataLoader 1.1 DataLoader类实现 1.1.1 构造函数__init__实现 构造函数有如下参数： dataset：传入自己定义好的数据集类Datasetbatch_size：默认值为1，它代表着每批次训练的样本的个数shuffle：布尔类型...

一、NMS工作原理 NMS 的工作原理： 置信度排序：对于每个类别，NMS 首先根据每个边界框的置信度（即预测框中含有目标的概率）进行排序。选择最高置信度框：从置信度最高的边界框开始，将其作为当前考虑的“最大”候选。计算交并比（IoU）：计算当前最大候选与所有其他边界框的交并比（Intersection over Union）。IoU 是两个边界框交集面积与并集面积的比值，用于衡量边界框之间的重叠程度。...