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  YOLO物體檢測(cè)-系列教程1：YOLOV1整體解讀（預(yù)選框/置信度/分類任/回歸任務(wù)/損失函數(shù)/公式解析/置信度/非極大值抑制）

  YOLOV1整體解讀 YOLOV2整體解讀 YOLOV1提出論文：You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection two-stage（兩階段）：Faster-rcnn Mask-Rcnn系列 one-stage（單階段）：YOLO系列 最核心的優(yōu)勢(shì)：速度非?？欤m合做實(shí)時(shí)檢測(cè)任務(wù)！ 但是缺點(diǎn)也是有的，效果通常情況下不會(huì)太好！ 機(jī)器學(xué)習(xí) 分類任

  2024年02月09日

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  YOLOv5改進(jìn)訓(xùn)練過(guò)程中置信度損失上升

  ????????最近需要對(duì)yolov5網(wǎng)絡(luò)框架進(jìn)行改進(jìn)，改進(jìn)訓(xùn)練的過(guò)程當(dāng)中發(fā)現(xiàn)了一個(gè)奇怪的問(wèn)題。????????從tensorboard的圖像過(guò)程中看出，bbox_loss,cls_loss在訓(xùn)練預(yù)測(cè)之后正常下降，當(dāng)時(shí)obj_loss置信度損失值在上升。這可把我給困住了，各方面都沒有問(wèn)題，困擾好久。 ??????

  2024年02月08日

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  YOLOv8 推理腳本--置信度保留多位浮點(diǎn)數(shù) & 特征圖可視化

  特征圖可視化： 4位浮點(diǎn)數(shù)： 原始2位浮點(diǎn)數(shù) 4位浮點(diǎn)數(shù) 在進(jìn)行改動(dòng)前，請(qǐng)大家先閱讀下 基礎(chǔ)入門篇 | YOLOv8 項(xiàng)目【訓(xùn)練】【驗(yàn)證】【推理】最簡(jiǎn)單教程 | YOLOv8必看 | 最新更新，直接打印 FPS，mAP50，75，95 ，確保會(huì)用我給的推理腳本。 YOLO( ) ：這里寫你推理使用的

  2024年04月11日

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  【海量數(shù)據(jù)挖掘/數(shù)據(jù)分析】 之 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘 Apriori 算法 （數(shù)據(jù)集、事務(wù)、頻繁項(xiàng)集、關(guān)聯(lián)規(guī)則、支持度、置信度）

  目錄 【海量數(shù)據(jù)挖掘/數(shù)據(jù)分析】 之 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘 Apriori 算法 （數(shù)據(jù)集、事務(wù)、頻繁項(xiàng)集、關(guān)聯(lián)規(guī)則、支持度、置信度） 一、 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘簡(jiǎn)介 二、 數(shù)據(jù)集 與 事務(wù) ( Transaction ) 概念 三、項(xiàng) ( Item ) 概念 四、項(xiàng)集 ( Item Set ) 概念 五、頻繁項(xiàng)集 六、數(shù)據(jù)集、事物、項(xiàng)、項(xiàng)集

  2024年02月05日

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  數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)規(guī)則：概述【頻繁項(xiàng)集評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)：支持度(support)、置信度(confidence)、提升度(lift)】【算法：Aprior、FP-Tree、GSP、CBA】

  關(guān)聯(lián)規(guī)則(Association Rules)是反映一個(gè)事物與其他事物之間的相互依存性和關(guān)聯(lián)性，是數(shù)據(jù)挖掘的一個(gè)重要技術(shù)，用于從大量數(shù)據(jù)中挖掘出有價(jià)值的數(shù)據(jù)項(xiàng)之間的相關(guān)關(guān)系。 該過(guò)程通過(guò)發(fā)現(xiàn)顧客放人其購(gòu)物籃中的不同商品之間的聯(lián)系， 分析顧客的購(gòu)買習(xí)慣 。通過(guò)了解哪些商品頻

  2024年02月06日

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  95%置信區(qū)間學(xué)習(xí)筆記

  1. 基本概念的理解 95%置信區(qū)間表示的意義為該區(qū)間能代表總體均值的概率為95%，而并非平均值的真值落在該區(qū)間的概率為95%（總體或者樣本均值的真值是不會(huì)隨外界條件發(fā)生變化的） 2.置信區(qū)間的計(jì)算公式 公式中的1.65, 1.96及2.58需要通過(guò)查表獲得。需要注意，在總體數(shù)據(jù)集樣

  2024年02月11日

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  信度系數(shù)的計(jì)算公式你了解嗎？

  信度分析用于測(cè)量樣本回答結(jié)果是否可靠,即樣本有沒有真實(shí)作答量表類題項(xiàng)。 重要提示： 信度分析僅僅是針對(duì) 量表數(shù)據(jù)，非量表數(shù)據(jù)一般不進(jìn)行信度分析。 1.SPSSAU操作如下圖： SPSSAU儀表盤 2.案例背景 此案例分析心理學(xué)中研究運(yùn)動(dòng)員意志品質(zhì)的調(diào)查問(wèn)卷數(shù)據(jù)，共對(duì)312人進(jìn)行

  2024年02月05日

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  向量與矩陣 導(dǎo)數(shù)和偏導(dǎo)數(shù) 特征值與特征向量 概率分布 期望方差 相關(guān)系數(shù)

  標(biāo)量（scalar） ：一個(gè)單獨(dú)的數(shù)。 向量（vector） ：?組有序排列的數(shù)。通過(guò)次序中的索引，我們可以確定每個(gè)單獨(dú)的數(shù)。 矩陣（matrix） ：具有相同特征和緯度的對(duì)象的集合。?個(gè)對(duì)象表?為矩陣中的??，?個(gè)特征表?為矩陣中的?列，表現(xiàn)為?張?維數(shù)據(jù)表。 張量（ten

  2024年02月03日

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  相關(guān)系數(shù)（皮爾遜相關(guān)系數(shù)和斯皮爾曼相關(guān)系數(shù)）

  ?本文借鑒了數(shù)學(xué)建模清風(fēng)老師的課件與思路，可以點(diǎn)擊查看鏈接查看清風(fēng)老師視頻講解：5.1 對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)以及皮爾遜相關(guān)系數(shù)的計(jì)算方法_嗶哩嗶哩_bilibili 注：直接先看 （ 三、兩個(gè)相關(guān)系數(shù)系數(shù)的比較 ） 部分?。?！ 目錄 ?編輯 一、數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)分析? 二、

  2024年01月21日

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  相關(guān)系數(shù)、相關(guān)指數(shù)和回歸系數(shù)等概念含義

  ? ? ? ? 最近在工作中，遇到進(jìn)行相關(guān)分析的問(wèn)題，查找各種資料相關(guān)資料有兩個(gè)方向：相關(guān)系數(shù)及相關(guān)指數(shù)。特記下用于以后查詢 ? ? ? ? 相關(guān)系數(shù)：又叫簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)或線性相關(guān)系數(shù)，一般用字母r表示，用來(lái)度量?jī)蓚€(gè)變量間的線性關(guān)系。公式： ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?

  2024年02月08日

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