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RSS订阅原创 数据增强增加训练数据量！
在线数据增强是指在训练过程中对图像进行各种变换增加图像样本的多样性，你可以通过增加迭代次数来保证训练的图像数量增加，因为你每次迭代喂进网络的图像都是你增强后的图像，如果增强方法足够丰富，那么每次丢给网络的图像都是不一样的，即间接增加了训练的数据量。实际上可以认为训练数据量是变多的，训练的每个epoch都会遍历完所有的训练集图片，训练一般也是多个epoch。因此，实际上是在每个epoch循环里面都执行了一次数据增强，使得训练数据变换，因此你每次epoch迭代后喂进网络的图像都是你增强后的图像，也都是不同的
2020-08-03 09:59:32
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原创 机器学习和深度学习性能指标
这里写目录标题1、声明2、机器学习评估性能指标2.1、回归（Regression）算法指标2.1.1、平均绝对误差 MAE2.1.2、均方误差 MSE2.1.3、均方根误差 RMSE2.1.4、决定系数R^22.1.5、解决评估指标鲁棒性问题2.2、分类（Classification）算法指标2.2.1、精度 ACC2.2.2、混淆矩阵Confusion Matrix2.2.3、准确率（查准率） Precision2.2.4、召回率（查全率）Recall2.2.5、Fβ Score2.2.6、ROC 和 A
2020-07-29 15:38:53
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原创 Faster-RCN训练和入门使用--Pytorch版本
Faster-RCN训练和入门使用--Pytorch版本1.声明2.前期准备（1）克隆仓库（2）创建数据文件夹（3）下载数据（4）下载预训练模型（5）编译3.训练4.测试5.用自己的图片进行目标识别（运行demo）6.使用自己的数据集训练（1）准备数据（2）制作训练集trainval.txt（3）修改部分python代码（4）训练（5）运行demo1.声明本文是基于以下两篇文章的综合，大多数内容也是这两篇文章的，只是同时结合了自己在实际操作的时候一些感悟，感谢以下两篇文章！出处：https://www
2020-06-18 15:11:20
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空空如也
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