5.10、缺陷分类实战--数据集预处理

炮哥带你学 2023-01-13 03:31:45

课时名称	课时知识点
5.10、缺陷分类实战--数据集预处理	在进行神经网络模型搭建之前进行数据集的预处理

...全文

323 1 打赏收藏转发到动态举报

写回复

1 条回复

切换为时间正序

请发表友善的回复…

发表回复

sophiatq 2023-05-27

打赏
举报

回复

为什么增加一个维度，这个维度是批次呢。

本节将针对Efficientdet-Gs算法的优越性以及TensorRT推理引擎的有效性进行实验验证与分析。首先介绍了所用数据集、实验环境及实际训练过程；随后通过自身消融实验及与主流算法的对比实验验证了改进算法的优越性；利用Efficientdet-Gs算法结合TensorRT后的加速效果说明其有效性；最终以可视化的形式进一步证实了对算法的优化结果。当前，开源的数据集多种多样，本章实验主要基于BDD100K数据集进行。 BDD100K（A Large-scale Diverse Driving

【从零开始学习深度学习】47. Pytorch图片样式迁移实战：将一张图片样式迁移至另一张图片，创作自己喜欢风格的图片【含完整源码】

labelImg是一款基于Python和Qt开发的开源图像标注工具，专为计算机视觉任务中的目标检测数据准备而设计。它支持通过绘制矩形框（Bounding Box）对图像中的物体进行精确标注，并自动生成符合PASCAL VOC标准的XML格式文件，广泛应用于深度学习模型的训练前数据预处理阶段。其图形化界面简洁直观，操作流畅，支持多类别标签管理与快捷键加速，显著提升人工标注效率。labelImg不仅在学术研究中被用于构建高质量数据集，也在自动驾驶、安防监控、医疗影像分析等工业场景中发挥关键作用。

通信指令组态是电信系统中实现设备间可靠交互的基石。其核心在于通过标准化的消息结构与协议机制，确保控制命令在异构网络中的准确生成、传输与解析。设计时需遵循可扩展性、低耦合、高内聚原则，兼顾实时性与资源消耗。一个良好的组态模型应支持多协议适配，并具备版本兼容与错误自愈能力。graph TDA[指令发起端] -->|封装| B(消息头+负载)B --> C{传输协议选择}C --> D[TCP/IP: 面向连接, 可靠]C --> E[HTTP: 请求/响应, 易穿透]

针对无人机图像背景复杂、分辨率高、目标尺度差异大等特点，基于实时性和准确性均衡的单阶段目标检测算法YOLOv5，本章提出了一种实时目标检测算法YOLOv5sm+，力图解决其深度宽度不均衡、分类精度、实时性不足等问题。首先为解决无人机图像目标尺度差异大、小目标检测率低的问题，分析了深度模型中模型深度和宽度对无人机图像检测的性能增益，提出了可显著提高感受野的混合残差空洞卷积模块，并结合无人机图像特点对YOLOv5s模型针对性改进，设计了YOLOv5sm模型。其次为进一步优化改进模型的实时性与识别率，

炮哥带你学的课程社区_NO_1

151

社区成员

465

社区内容

发帖

与我相关

我的任务

社区管理员

加入社区

近7日
近30日
至今

加载中

查看更多榜单

社区公告

暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧

+ 用AI写文章