回归
# 回归 ### 损失函数 均方误差(Mean Squared Error,MSE):用于回归任务,计算预测值与真实值之间的平方差,并取平均值。MSE的值越小,说明模型的预测越接近真实值。 平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE):也用于回归任务,计算预测值与真实值之间的绝对差,并取平均值。与MSE不同,MAE的值对离群点不太敏感。 交叉熵(Cross-entropy):用于分类任务,根据预测值和真实值计算两
# 回归 ### 损失函数 均方误差(Mean Squared Error,MSE):用于回归任务,计算预测值与真实值之间的平方差,并取平均值。MSE的值越小,说明模型的预测越接近真实值。 平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE):也用于回归任务,计算预测值与真实值之间的绝对差,并取平均值。与MSE不同,MAE的值对离群点不太敏感。 交叉熵(Cross-entropy):用于分类任务,根据预测值和真实值计算两
# 卷积神经网络 池化(Pooling)、卷积(Convolution)、激活函数(Activation Function)是卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的基本组成部分,它们的运行原理分别如下: 池化:在卷积神经网络中,池化操作是为了减少特征图(Feature Map)的维度,从而减少计算量,防止过拟合。池化操作的原理是将特征图分成若干个区域,然后对每个区域进行池化操作,通常是取区
# yolov5目标检测 ! 训练的时候要注意,**如果开启了同步盘,要关闭**,不然可能因为网盘正在读取而无法保存. 包含数据集的信息与配置,包括自定义数据集的标注和图像,训练、验证和测试数据集的配置文件等 ├── data/ # 数据集目录 │ ├── custom.yaml # 自定义数据集配置 │ ├── images/ # 存放待训练图片 │ ├── labels/ # 存放标签 │ ├── test.yaml # 测试集
# pytorch基础 安装torch2的cu118版本 `pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118` 检查是否已有cuda合并列表,如果有可用cuda默认设置为cuda ```python import torch if torch.cuda.is_available(): de
# vott标注文件csv转yolov5脚本 ```python import os import csv # 定义 COCO 类别编号和类别名称映射表 CLASS_MAPPING = { 'ziji': 0, 'npc': 1, 'gebulin': 2, 'rennanyao': 3, 'rennvyao': 4, 'rensiqi': 5 } # 指定一个适当的值来计算 YOLO
# pytorch训练图片分类模型 ```python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.utils.data import DataLoader import torchvision.transforms as transforms from torchvision.datasets import ImageFolder
# pytorch调用已训练图片分类模型 ```python import os import shutil import time import torch import torch.nn as nn from torchvision import transforms import torch.nn.functional as F from PIL import Image #指定被操作的文件夹绝对路径 mubiao_path =
# yolov5监视应用 ```python import numpy as np import cv2 as cv import cv2 from mss import mss #实测比PIL库效率更高 import torch import win32gui #找窗口句柄 model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', 'best.pt') #找根据父类名或窗口查