作者很累,啥都没留下
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  • 目标检测之YOLO
    <span id="more"></span> <h1 id="1-安装依赖"><a href="#1-安装依赖" class="headerlink" title="1.安装依赖"></a>1.安装依赖</h1><p>安装依赖,我也是废了很久的时间,还真是扯淡啊,总是有各种各样的问题,最后终于还是解决了。</p> <ul> <li><p>window<br>windos 安装GPU比较简单,安装 NVIDIA 驱动, nvidia-smi 查看 CUDA 版本, <a...
    标签: 无 分类: 机器学习 创建时间:2024-10-18 03:36:14
  • 目标检测之实例和论文
    <span id="more"></span> <h1 id="1-前言"><a href="#1-前言" class="headerlink" title="1.前言"></a>1.前言</h1><p>关于目标检测,我已经写了很多的文章了,但是还有很多的东西没有搞明白。</p> <p>参考文章:<br>【1】.<a href="https://juejin.cn/post/7321047444476657691">图像识别的历史与发展:从传统算法到深度学习 </a><br>【2】.<a...
    标签: 无 分类: 机器学习 创建时间:2024-10-16 06:34:24
  • 目标检测之LabelStudio
    <span id="more"></span> <h1 id="1-命令行安装"><a href="#1-命令行安装" class="headerlink" title="1.命令行安装"></a>1.命令行安装</h1><figure class="highlight sh"><table><tr><td class="gutter"><pre><span class="line">1</span><br><span class="line">2</span><br><span...
    标签: 无 分类: 机器学习 创建时间:2024-10-14 07:38:10
  • 目标检测之项目总结
    <span id="more"></span> <h1 id="1-前言"><a href="#1-前言" class="headerlink" title="1.前言"></a>1.前言</h1><p>经过多篇文章的梳理,基本上对一个目标检测的项目有了基本的了解,从数据收集、数据处理、数据标注、模型训练、模型预测都基本上有一个思路了,最后一步其实应该是模型应用,这部分我还是有些云里雾里的,就是如何把训练好的模型,应用在系统中。因为大部分的项目可能都是用 java...
    标签: 无 分类: 机器学习 创建时间:2024-10-09 08:48:48
  • 目标检测之检测优化
    <span id="more"></span> <h1 id="1-前言"><a href="#1-前言" class="headerlink" title="1.前言"></a>1.前言</h1><p>当我用 yolo v8 实现了环境搭建、数据标注,数据训练和目标检测之后,还有就是需要进行检测的优化,目前可以通过算法层面优化,但是对于应用来说,好像根本做不到,要是能改进算法了,这不就是一个新的算法了吗?</p> <p>参考文章:<br>【1】.<a...
    标签: 无 分类: 机器学习 创建时间:2024-09-30 09:45:51
  • 目标检测之数据训练
    <span id="more"></span> <h1 id="1-前言"><a href="#1-前言" class="headerlink" title="1.前言"></a>1.前言</h1><p>对搜集到的数据进行标注之后,就可以进行数据训练了。</p> <h1 id="2-数据划分"><a href="#2-数据划分" class="headerlink" title="2.数据划分"></a>2.数据划分</h1><p>如果使用 label studio...
    标签: 无 分类: 机器学习 创建时间:2024-09-06 03:51:23
  • 目标检测之数据标注
    <span id="more"></span> <h1 id="1-前言"><a href="#1-前言" class="headerlink" title="1.前言"></a>1.前言</h1><p>做数据预测,首先要做的就是数据标注。 </p> <ul> <li>VOC标签格式,保存为xml文件。</li> <li>yolo标签格式,保存为txt文件。</li> <li>createML标签格式,保存为json格式。</li> </ul> <p>参考文章:<br>【1】.<a...
    标签: 无 分类: 机器学习 创建时间:2024-09-04 04:05:35
  • 目标检测之数据预测
    <span id="more"></span> <h1 id="1-前言"><a href="#1-前言" class="headerlink" title="1.前言"></a>1.前言</h1><p>前几篇文章使用了 ssd 进行了静态视频的输出,然后卡在了检测结果的输出上面了。使用 yolov8...
    标签: 无 分类: 机器学习 创建时间:2024-09-02 06:22:35
  • 目标检测之Tensorflow视频检测
    <span id="more"></span> <p>目标检测环境搭建完成之后,可以进行视频目标检测了。<a href="https://www.cnblogs.com/ttweixiao-IT-program/p/17928952.html">TensorFlow Object Detection API —— 开箱即用的目标检测API</a> 这里提供了部分的视频检测的代码,通过读取一段视频,然后输出这里面的识别的东西。</p> <figure class="highlight...
    标签: 无 分类: 机器学习 创建时间:2024-08-31 04:07:27
  • 目标检测之Tensorflow图像检测
    <span id="more"></span> <p>搭建了基本的目标检测环境之后,就可以进行目标检测了,首先就是图片检测,<a href="https://www.cnblogs.com/ttweixiao-IT-program/p/17928952.html">TensorFlow Object Detection API —— 开箱即用的目标检测API</a> 提供了相应的代码,可以直接运行。</p> <figure class="highlight py"><table><tr><td...
    标签: 无 分类: 机器学习 创建时间:2024-08-31 04:04:21
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每日一省
isNaN 和 Number.isNaN 函数的区别?

1.函数 isNaN 接收参数后,会尝试将这个参数转换为数值,任何不能被转换为数值的的值都会返回 true,因此非数字值传入也会返回 true ,会影响 NaN 的判断。

2.函数 Number.isNaN 会首先判断传入参数是否为数字,如果是数字再继续判断是否为 NaN ,不会进行数据类型的转换,这种方法对于 NaN 的判断更为准确。

每日二省
为什么0.1+0.2 ! == 0.3,如何让其相等?

一个直接的解决方法就是设置一个误差范围,通常称为“机器精度”。对JavaScript来说,这个值通常为2-52,在ES6中,提供了Number.EPSILON属性,而它的值就是2-52,只要判断0.1+0.2-0.3是否小于Number.EPSILON,如果小于,就可以判断为0.1+0.2 ===0.3。

每日三省
== 操作符的强制类型转换规则?

1.首先会判断两者类型是否**相同,**相同的话就比较两者的大小。

2.类型不相同的话,就会进行类型转换。

3.会先判断是否在对比 null 和 undefined,是的话就会返回 true。

4.判断两者类型是否为 string 和 number,是的话就会将字符串转换为 number。

5.判断其中一方是否为 boolean,是的话就会把 boolean 转为 number 再进行判断。

6.判断其中一方是否为 object 且另一方为 string、number 或者 symbol,是的话就会把 object 转为原始类型再进行判断。

每日英语
Happiness is time precipitation, smile is the lonely sad.
幸福是年华的沉淀,微笑是寂寞的悲伤。