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Allpairs正交工具的安装、使用及错误提示解决办法
label
row
table
txt
zip
报错一：Error: The first line of the file must be a tab-delimited list of labels with more than one label in it, and no blank labels.
荣仔_最靓的仔
2022-04-14
2.4K
1
七夕女神来我家吹空调发现遥控器找不见了！快用Yolov5训练个目标识别模型并调用手机摄像头找找！
github
git
开源
神经网络
深度学习
？女神说要来我家吹空调 我揉了揉惺忪的双眼，反复确认了多遍，嗯，没有看错！ 为了给女神一个好的印象，我打算提前打开空调让室内降到一个舒适的温度；可猛然间发现空调遥控器找不见了！ 这可怎么办？我急中生智：可以用 Yolov5 训练个空调遥控器目标识别模型并调用手机摄像头找找看嘛！ 事不宜迟，开整！
荣仔_最靓的仔
2022-01-10
561
0
当爬虫遇到PyQt5：GUI界面实现百度图片爬取
github
git
开源
请移步我的GitHub页面：https://github.com/zhao302014/PyQt5/tree/main/reptile
荣仔_最靓的仔
2022-01-10
430
0
关于Top-1错误率、Top-1准确率、Top-5错误率、Top-5准确率的实例辨析
categories
class
error
evaluation
vr
错误率的： The former is a multi-class classification error, i.e. the proportion of incorrectly classified images; the latter is the main evaluation criterion used in ILSVRC, and is computed as the proportion of images such that the ground-truth category is outside the top-5 predicted categories.
荣仔_最靓的仔
2022-01-10
926
0
常见边缘检测对比（Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子、Laplacian算子、Canny算子）
算子：实现步骤：1. 用高斯滤波器平滑图像 2. 计算图像中每个像素点的梯度强度和方向 3. 对梯度幅值进行非极大值抑制 4. 用双阈值算法检测来确定真实和潜在的边缘
荣仔_最靓的仔
2022-01-10
2.5K
0
基于MobileNet-v3和YOLOv5的餐饮有害虫鼠识别及防治系统的设计与实现
爬虫
qt
python
github
众所周知，数据获取是深度学习领域一项必不可少的技能。数据获取方式多种多样，具体而言：①找与任务相关的公开数据集（如用来进行图像识别的 COCO 数据集、ImageNet 数据集等）；②利用外包平台进行数据获取（如阿里众包、百度数据众包、京东微工等）③当然也可以根据需要自己抱着摄像头采集；④最后一种获取方式是利用网络爬虫技术获取。
荣仔_最靓的仔
2022-01-10
1.3K
0
关于Matlab小波工具箱打开.mat文件为一条递增斜线问题的解决办法
编程算法
格式的文件后，在小波工具箱中打开，发现图像是一条递增的斜线（似乎是时间的递增），解决这个问题的具体步骤是什么？本文将要解决的就是上述描述的这种问题。
荣仔_最靓的仔
2022-01-10
462
0
「深度学习一遍过」必修28：基于C3D预训练模型训练自己的视频分类数据集的设计与实现
python
深度学习
开源项目代码：https://github.com/jfzhang95/pytorch-video-recognition
荣仔_最靓的仔
2022-01-10
1K
0
「深度学习一遍过」必修27：基于Mask-RCNN的人体姿态估计的设计与实现
python
深度学习
机器学习
神经网络
人工智能
Classic_model_examples/2017_Mask-RCNN_TargetDetectionAndSegmentation at main · zhao302014/Classic_model_examples · GitHub
荣仔_最靓的仔
2022-01-10
948
0
「深度学习一遍过」必修26：机器学习与深度学习基础知识汇总
深度学习
编程算法
神经网络
卷积神经网络
同时评估了生成图像的质量和多样性 仅评估图像生成模型，没有评估生成图像与原始图像之间的相似度，不能保证生成的使我们想要的图像
荣仔_最靓的仔
2022-01-10
327
0
「深度学习一遍过」必修25：基于DCGAN的Image Production
机器学习
神经网络
人工智能
python
github
Classic_model_examples/2016_DCGAN_ImageProduction at main · zhao302014/Classic_model_examples · GitHub
荣仔_最靓的仔
2022-01-10
276
0
「深度学习一遍过」必修24：基于UNet的Semantic Segmentation
python
github
深度学习
git
开源
Classic_model_examples/2015_UNet_SemanticSegmentation/MyUNet_SemanticSegmentation at main · zhao302014/Classic_model_examples · GitHub
荣仔_最靓的仔
2022-01-10
298
0
「深度学习一遍过」必修23：基于ResNet18的MNIST手写数字识别
github
git
开源
深度学习
python
Classic_model_examples/2015_ResNet18_MNIST at main · zhao302014/Classic_model_examples · GitHubContribute to zhao302014/Classic_model_examples development by creating an account on GitHub.
荣仔_最靓的仔
2022-01-10
1.7K
0
「深度学习一遍过」必修22：基于GoogLeNet的MNIST手写数字识别
python
深度学习
github
git
开源
Classic_model_examples/2014_GoogLeNet_MNIST at main · zhao302014/Classic_model_examples · GitHub
荣仔_最靓的仔
2022-01-10
528
0
「深度学习一遍过」必修21：基于Vgg16Net的MNIST手写数字识别
python
深度学习
github
https
git
https://github.com/zhao302014/Classic_model_examples/tree/main/2014_Vgg16Net_MNIST
荣仔_最靓的仔
2022-01-10
505
0
「深度学习一遍过」必修20：基于AlexNet的MNIST手写数字识别
深度学习
python
腾讯云开发者社区
github
git
Classic_model_examples/2012_AlexNet_MNIST at main · zhao302014/Classic_model_examples · GitHub
荣仔_最靓的仔
2022-01-10
1.6K
0
「深度学习一遍过」必修19：基于LeNet-5的MNIST手写数字识别
深度学习
python
腾讯云开发者社区
github
git
https://github.com/zhao302014/Classic_model_examples/tree/main/1998_LeNet-5_MNIST
荣仔_最靓的仔
2022-01-10
775
0
「深度学习一遍过」必修17：基于Pytorch细粒度分类实战
深度学习
腾讯云开发者社区
本专栏用于记录关于深度学习的笔记，不光方便自己复习与查阅，同时也希望能给您解决一些关于深度学习的相关问题，并提供一些微不足道的人工神经网络模型设计思路。 专栏地址：「深度学习一遍过」必修篇 目录 1 实战内容简介 2 数据集读取 2.1 dataset 2.2 dataloader 3 模型搭建 3.1 基准模型 3.2 与基准模型相对应的双线性模型 4 性能差异比较 4.1 tensorboard查看测试集准确率差异 4.2 耗时比较（单位：秒） ---- 1 实战内容简介 数据集：CUB-200，共
荣仔_最靓的仔
2022-01-10
568
0
「深度学习一遍过」必修15：PyTorch模型分析
深度学习
pytorch
api
https
数据结构
本地版：https://github.com/lutzroeder/netron
荣仔_最靓的仔
2022-01-10
972
0
「深度学习一遍过」必修13：使用pytorch对Inception结构模型进行设计
深度学习
腾讯云开发者社区
本专栏用于记录关于深度学习的笔记，不光方便自己复习与查阅，同时也希望能给您解决一些关于深度学习的相关问题，并提供一些微不足道的人工神经网络模型设计思路。 专栏地址：「深度学习一遍过」必修篇 目 录 1 基准模型 2 替换第2个卷积为Inception结构（conv2） 3 替换第3个卷积为Inception结构（conv3） 4 替换第4个卷积为Inception结构（conv4） 5 替换第5个卷积为Inception结构（conv5） 6 所有模型比较 ---- 1 基准模型 📷 层卷积 📷
荣仔_最靓的仔
2022-01-10
496
0
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