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

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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

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sophiatq 2023-05-27

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为什么增加一个维度，这个维度是批次呢。

【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】

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

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，

指标算法是一种特征被强化的完全无参考图像质量评价方法，从多个角度提取自然图像中的特征，学习并构造多元高斯模型(Multivariate Gaussian, MVG)，利用得到的。知，原YOLOv5网络中的CSP模块都被G-bneck模块替代，而Neck中的Conv层也被DWConv层做替代，由于本文的研究对象是航拍图像，为了增加对小目标的检。要性，有利于提高模型的泛化性，但是对批次大小的要求较为苛刻，当批次大小的取值较小时，模型的错误率较高，严重影响实验的效果。根据工作环境及设备配置。

定义为将线性函数结果映射到sigmoid函数中，分类常是离散型的，可能是分段函数等，存在分段点或不连续则不可求导，sigmoid是连续性的函数，且可以从0.5作为分界点。越大表明欠拟合，越小表明过拟合。过拟合就是将数据噪声也学习了，训练的时候效果很好，损失函数值可以降得很低，但是到测试数据集的时候表现就不那么好了，原因是过分依赖于现有训练数据集的特征造成的。在构建模型的过程中，在每个 epoch 中使用验证数据测试当前已构建的模型，得到模型的损失和准确率，以及每个 epoch 的验证损失和验证准确率。

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