相關(guān)文章

• 

  mmdetection測(cè)試階段生成各種評(píng)價(jià)指標(biāo)，pkl,mAP,APm，APs,APl等

  首先需要訓(xùn)練，訓(xùn)練會(huì)自動(dòng)生成：latest.pth 權(quán)重文件 根據(jù)權(quán)重文件生成“.pkl”文件； 下面以 faster_rcnn 為例，–out是只生成的權(quán)重文件地址，result是生成的pkl文件名； 繪制混淆矩陣 以faster_rcnn算法為例 參考網(wǎng)站：https://zhuanlan.zhihu.com/p/607576946 計(jì)算FLOPs和Params 其中，“CONFIG_

  2024年02月08日

  瀏覽(32)
• 

  003 第一季SpringBoot2核心技術(shù)-核心功能2：數(shù)據(jù)訪問(wèn)、單元測(cè)試、指標(biāo)監(jiān)控、原理解析：@Value、命令行參數(shù)、手動(dòng)獲取bean、自定義starter

  說(shuō)明 ：在SpringBoot中想要操作數(shù)據(jù)庫(kù)完成增刪改差，按照以往的經(jīng)驗(yàn)： 原理 ： 首先 導(dǎo)入數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)的場(chǎng)景starter(依賴)---- 這個(gè)場(chǎng)景會(huì)又會(huì)自動(dòng)導(dǎo)入數(shù)據(jù)庫(kù)相關(guān)的配置類---- 這個(gè)配置類又會(huì)導(dǎo)入相關(guān)的組件，如：數(shù)據(jù)源----》 數(shù)據(jù)源組件中又有相關(guān)的數(shù)據(jù)庫(kù)配置項(xiàng)：用戶名、密碼

  2024年01月22日

  瀏覽(17)
• 

  五種多目標(biāo)優(yōu)化算法（MOAHA、MOGWO、NSWOA、MOPSO、NSGA2）性能對(duì)比，包含6種評(píng)價(jià)指標(biāo)，9個(gè)測(cè)試函數(shù)（提供MATLAB代碼）

  1.1MOAHA 1.2MOGWO 1.3NSWOA 1.4MOPSO 1.5NSGA2 為了測(cè)試5種算法的性能將其求解9個(gè)多目標(biāo)測(cè)試函數(shù)（zdt1、zdt2 、zdt3、 zdt4、 zdt6 、Schaffer、?Kursawe 、Viennet2、 Viennet3），其中Viennet2 與Viennet3的目標(biāo)數(shù)為3，其余測(cè)試函數(shù)的目標(biāo)數(shù)為2，并采用6種評(píng)價(jià)指標(biāo)（IGD、GD、HV、Coverage、Spread、Spacing）進(jìn)

  2024年02月21日

  瀏覽(95)
• 

  五種多目標(biāo)優(yōu)化算法（MOJS、MOGWO、NSWOA、MOPSO、NSGA2）性能對(duì)比，包含6種評(píng)價(jià)指標(biāo)，9個(gè)測(cè)試函數(shù)（提供MATLAB代碼）

  1.1MOJS 1.2MOGWO 1.3NSWOA 1.4MOPSO 1.5NSGA2 為了測(cè)試5種算法的性能將其求解9個(gè)多目標(biāo)測(cè)試函數(shù)（zdt1、zdt2 、zdt3、 zdt4、 zdt6 、Schaffer、?Kursawe 、Viennet2、 Viennet3），其中Viennet2 與Viennet3的目標(biāo)為3，其余測(cè)試函數(shù)的目標(biāo)為2，并采用6種評(píng)價(jià)指標(biāo)（IGD、GD、HV、Coverage、Spread、Spacing）進(jìn)行評(píng)

  2024年02月21日

  瀏覽(101)
• 

  性能測(cè)試指標(biāo)之業(yè)務(wù)指標(biāo)和技術(shù)指標(biāo)如何進(jìn)行區(qū)別

  通過(guò)業(yè)務(wù)指標(biāo) 轉(zhuǎn)化我們的技術(shù)指標(biāo)，用戶 ?第三方客戶， 公司內(nèi)部產(chǎn)品經(jīng)理 產(chǎn)品經(jīng)理 ?會(huì)提出產(chǎn)品業(yè)務(wù)指標(biāo)，需要對(duì)業(yè)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行挖掘，提出測(cè)試場(chǎng)景 業(yè)務(wù)指標(biāo)會(huì)轉(zhuǎn)化成相對(duì)應(yīng)的技術(shù)指標(biāo) 時(shí)間指標(biāo) 平均響應(yīng)時(shí)間 ?最大響應(yīng)時(shí)間 ?最小的響應(yīng)時(shí)間 每一秒鐘處理的事務(wù)數(shù) T

  2023年04月18日

  瀏覽(28)

• 性能測(cè)試監(jiān)控指標(biāo)及分析調(diào)優(yōu) | 京東云技術(shù)團(tuán)隊(duì)

  1、CPU，如果存在大量的計(jì)算，他們會(huì)長(zhǎng)時(shí)間不間斷的占用CPU資源，導(dǎo)致其他資源無(wú)法爭(zhēng)奪到CPU而響應(yīng)緩慢，從而帶來(lái)系統(tǒng)性能問(wèn)題，例如頻繁的FullGC，以及多線程造成的上下文頻繁的切換，都會(huì)導(dǎo)致CPU繁忙，一般情況下CPU使用率75%比較合適。 2、內(nèi)存，Java內(nèi)存一般是通過(guò)jv

  2024年02月06日

  瀏覽(25)
• 

  目標(biāo)檢測(cè)評(píng)價(jià)指標(biāo)

  IoU（交并比） 1、IOU的全稱為交并比（Intersection over Union）， 是目標(biāo)檢測(cè)中使用的一個(gè)概念，IoU計(jì)算的是“預(yù)測(cè)的邊框”和“真實(shí)的邊框”的交疊率，即它們的交集和并集的比值 。 2、IoU等于“預(yù)測(cè)的邊框”和“真實(shí)的邊框”之間交集和并集的比值。 IoU計(jì)算如下圖，B1為真實(shí)

  2024年02月05日

  瀏覽(22)

• 模型評(píng)價(jià)指標(biāo)—F1值

  最近空余時(shí)間在參加數(shù)字中國(guó)創(chuàng)新大賽，比賽規(guī)則是根據(jù)模型的F1值對(duì)參賽者進(jìn)行排名。為了更深刻地理解這個(gè)指標(biāo)，我最近對(duì)它做了一些梳理，現(xiàn)在把它分享給更多有需要的人圖片。最近在參賽時(shí)也發(fā)現(xiàn)了一個(gè)問(wèn)題，就是算法在訓(xùn)練集上完全擬合(KS=1)，但是到測(cè)試集上衰退

  2024年02月08日

  瀏覽(18)
• 

  分類任務(wù)評(píng)價(jià)指標(biāo)

  分類任務(wù)中，有以下幾個(gè)常用指標(biāo)： 混淆矩陣 準(zhǔn)確率（Accuracy） 精確率（查準(zhǔn)率，Precision） 召回率（查全率，Recall） F-score PR曲線 ROC曲線 真實(shí)1 真實(shí)0 預(yù)測(cè)1 TP FP 預(yù)測(cè)0 FN TN 從 預(yù)測(cè) 的角度看： TP： True Positive。預(yù)測(cè)為1，實(shí)際為1，預(yù)測(cè)正確。 FP： False Positive。預(yù)測(cè)為1，實(shí)際為

  2024年02月09日

  瀏覽(24)

• 評(píng)價(jià)指標(biāo)BLUE了解

  BLEU (Bilingual Evaluation Understudy，雙語(yǔ)評(píng)估基準(zhǔn)）是一組度量機(jī)器翻譯和自然語(yǔ)言生成模型性能的評(píng)估指標(biāo)。BLEU指標(biāo)是由IBM公司提出的一種模型評(píng)估方法,以便在機(jī)器翻譯領(lǐng)域中開(kāi)發(fā)更好的翻譯模型。BLEU指標(biāo)根據(jù)生成的句子與人工參考句子之間的詞、短語(yǔ)和n-gram匹配來(lái)計(jì)算模型的

  2024年02月11日

  瀏覽(27)