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YOLOX目标检测实战:训练自己的数据集
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测试训练出的网络模型及性能统计
bai666ai
2023-01-13 00:38:06
课时名称
课时知识点
测试训练出的网络模型及性能统计
测试训练出的网络模型及性能统计
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测试训练出的网络模型及性能统计
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小優
2022-04-21
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請問老師,如何將 YOLOX 的 image 或 vedio 檔案的偵測結果輸出成文字檔
bai666ai
2022-04-22
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@小優
<p>demo.py命令后加上--save_result</p>
小優
2022-04-23
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@小優
我有加上 --save_result,在結果目錄中只有發現測試檔案 img1.jpg,打開該檔案看到有標示目標結果,例如我有看到標出ball:88.4%;但是我希望看到的是文字檔給電腦讀取,而不是用肉眼觀察
我真是周周周周周
2022-03-06
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老师你好,我在训练玩模型进行测试的时候出现:NotImplementedError: Could not run 'torchvision::nms' with arguments from the 'CUDA' backend. 百度上说是cuda没有安装好,但是在这之前检测dog.jpg的时候却没有这么error,想请问是怎么回事
bai666ai
2022-03-06
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@我真是周周周周周
<p>这个版本匹配问题。可以换cuda版本试试,可参考:<a href="
https://blog.csdn.net/weixin_51179975/article/details/119082342
">
https://blog.csdn.net/weixin_51179975/article/details/119082342<
;/a></p>
tantan9927
2021-08-03
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训练时候溢出,不知道如何修改batch_size
bai666ai
2021-08-03
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@tantan9927
<p>命令中有参数,课程中讲到了</p>
神经
网络
的
训练
与
测试
,神经
网络
显著性检测
神经
网络
是一种能适应新环境的系统,它针对过去经验(信息)的重覆学习,而具有分析、预测、推理、分类等能力,是当今能够仿效人类大脑去解决复杂问题的系统,比起常规的系统(使用
统计
方法、模式识别、分类、线性或非线性方法)而言,以神经
网络
为基础的系统具有更强大的功能和分析问题技巧,可以用来解决信号处理、仿真预测、分析决策等复杂的问题。若果是
训练
的话,就看你的
训练
数据的大小。神经
网络
软件推荐NeuroSolutions是最热门的神经
网络
仿真软件,它可以协助你快速建构
出
你所要的神经
网络
、让你方便来
训练
、
测试
你的
网络
。
神经
网络
的
训练
集、
测试
集、验证集
训练
集(Training set)作用是用来拟合
模型
,通过设置分类器的参数,
训练
分类
模型
。后续结合验证集作用时,会选
出
同一参数的不同取值,拟合
出
多个分类器。验证集(Cross Validation set)作用是当通过
训练
集
训练
出
多个
模型
后,为了能找
出
效果最佳的
模型
,使用各个
模型
对验证集数据进行预测,并记录
模型
准确率。选
出
效果最佳的
模型
所对应的参数,即用来调整
模型
参数。如svm中的参数c和核函数等...
训练
集、验证集、
测试
集的区别和联系以及对
统计
学习和深度学习的意义
在我们一开始学机器学习的时候,可能大部分人和我状态一样,只知道搭建一个
模型
,然后读入数据去
训练
就完事了,后来才知道需要细分
训练
集、验证集和
测试
集。 一、什么是
训练
集、验证集和
测试
集
训练
集:从原始数据集中分离
出
来的大量数据,喂给
模型
用来
训练
模型
。 验证集:从原始数据集中分离
出
来的少量数据,用来给
训练
集
训练
结束后的
模型
进行
模型
的精度评估。
测试
集:从原始数据集中分离
出
来的少量数据,用来给
训练
集
训练
结束后的
模型
进行
模型
的精度评估。其作用和验证集一致,一般是在深度学习的
模型
中和验证集区别对待,在
统计
学习
模型
中一般
训练
集和
测试
集
训练
集(Training Set):帮助我们
训练
模型
,简单的说就是通过
训练
集的数据让我们确定拟合曲线的参数。,
训练
集用来估计
模型
。 验证集(Validation Set):用来做
模型
选择(model selection),即做
模型
的最终优化及确定的,用来辅助我们的
模型
的构建,可选;
测试
集(Test Set): 为了
测试
已经
训练
好的
模型
的精确度。当然,test set这并不能保证
模型
的正确性...
统计
学习方法——
模型
测试
与评估
1.评估方法 对数据集进行适当的处理将其划分为
测试
集和
训练
集 1.1留
出
法 对于数据的划分方法,设D为数据全集,S为
训练
数据集,T为
测试
数据集。对于数据集的划分,如果S太多,则会导致
训练
出
来的
模型
更接近D
训练
出
来的
模型
,此时T也就是
测试
数据集会相对较小,评估结果不够稳定准确。但如果S太少,则
训练
出
的
模型
与D
训练
出
的
模型
差别又太大,从而降低了评估结果的保真性。所以
训练
集的样本划分要保持数据分布的一致性,避免因数据划分过程引入的额外误差,类比于分层采样。 一般情况下留
出
1/5~1/3的数据作为
测试
数据集来
测试
模
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