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RSS订阅原创 XGBoost算法（基于Scikit-learn的回归）
1.2、数据读取（明确要读取的数据是什么，包括x与y值，明确数据格式）1.3、数据集划分（划分为训练集、测试集）2、训练2.1、训练（拟合）准备好的数据集2.2、训练完成后得到所需的模型系数3、评估利用测试集拟合 然后评估，用MSE(均方差)或RMSE（根方差） MAE（平均绝对误差）来评价模型的好坏。二、参数解释1、交叉验证交叉验证能对数据进行训练和验证，导入的是没有经过训练的模型，当类别数目较多，或者每类样本数目不均衡时，采用分层交叉验证。交
2022-06-28 14:55:23
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原创 PIL与OpenCV的转化
cv2读取出来的image为数组形式，而PIL读取方式返回的是PIL.PngImagePlugin.PngImageFile类对象。2、cv2转PIL
2022-06-28 14:13:21
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原创 【OpenCV】视频操作（二）
一、VideoWriter_fourcc()常见的编码参数1、参数列表cv2.VideoWriter_fourcc('M','P','4','V')MPEG-4编码 .mp4 可指定结果视频的大小cv2.VideoWriter_fourcc('X','2','6','4')MPEG-4编码 .mp4 可指定结果视频的大小cv2.VideoWriter_fourcc('I', '4', '2', '0')该参数是YUV编码类型，文件名后缀为.avi 广泛兼容，``但会产生大文件cv2.VideoWriter_
2022-06-28 11:48:46
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原创 【OpenCV】视频操作（一）
一、本地视频文件操作1、读取 判断文件是否打开（VideoCapture 类读取视频时判断视频是否损坏或路径存在问题，导致视频无法读取，若返回False，则视频存在以上情况，若返回True则视频正常打开）2、视频参数获取2.1、参数介绍...
2022-06-28 11:44:44
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原创 【OpenCV】图片操作
主要是为了记录下一些简单的命令。二、图片显示三、图片保存四、其他操作1、裁剪 x0:裁剪范围起始x坐标（也即最小横坐标） y0:裁剪范围起始y坐标（也即最小纵坐标） x1:裁剪范围终止x坐标（也即最大横坐标） y1:裁剪范围终止y坐标（也即最大纵坐标）2、拼接 以两张图片为例 axis参数为0时，竖向拼接，为1时则为横向拼接 注：拼接时要注意两张图片的长宽等要相同，否则会报错3、重设分辨率......
2022-06-28 11:30:07
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原创 用Tkinter写一个目标检测可视化界面
其实很早就想写出来了，但是因为各种各样的状况（拖延症）停滞了，最近实在闲的发慌，想起此前堆积的这个想法，于是花了一个下午写出来了。。。。用的yolov5的源码，修修改改就给整进去了，代码经过测试可以直接运行。【注：要运行此代码请根据yolov5项目配置环境，并在项目的大目录下新建一个py文件运行】源码地址：https://github.com/ultralytics/yolov5代码参考：https://blog.csdn.net/qq_40507857/article/details/116348294上
2022-06-20 15:04:00
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原创 Linux系统下搭建Swin Transformer目标检测环境
服务器环境：CentOS7cuda：11.1cudnn：8.0.4参考博客：https://blog.csdn.net/qq_40621476/article/details/125149676创建虚拟环境并激活：顺便记录一下一些conda的常用指令：二、安装PyTorch（主要是torch和torchvision这两个包）：验证pytorch的安装情况：返回True则为成功，返回False则要卸载重新安装。关于我老卡在pytorch安装这一步，遇到各种各样的错误，我是真的
2022-06-08 17:03:54
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原创 在Linux CentOS7系统下部署环境
本文记录安装过程，多为自用。输入命令查看自己的操作系统：使用命令查看显卡：可以看到如下信息：去官网下载需要的CUDA:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive本文下载的是11.1版本：输入官方命令安装。设置环境变量： 在主目录下有.bashrc文件，打开.bashrc：在文件末尾添加以下命令：保存退出之后执行：4、验证使用命令验证安装：去官网下载对应的cudnn版本，我这里下载的是cudnn v8....
2022-06-07 14:57:31
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原创 Yolo v3的学习
Backbone：Darknet53Darknet53的每一个卷积部分使用了特有的DarknetConv2D结构，每一次卷积的时候进行l2正则化，完成卷积后进行BatchNormalization标准化与LeakyReLU。普通的ReLU是将所有的负值都设为零，Leaky ReLU则是给所有负值赋予一个非零斜率。Darknet53具有一个重要特点是使用了残差网络Residual，Darknet53中的残差卷积就是首先进行一次卷积核大小为3X3、步长为2的卷积，该卷积会压缩输入进来的特征层的宽和高，此
2022-06-02 17:49:24
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原创 Yolo v4的学习
一、Yolo v4的structure1、Backbone：CSPDarknet53Yolo v4的主干特征提取网络为CSPDarknet53，在Yolo v3的Darknet53基础网络之上做了改进：（1）激活函数改用了Mish，基本组件由Yolo v3的DBL（卷积+BN+Leaky relu）变为了DBM（卷积+BN+Mish）。（2）借鉴了CSPNet，对Resblock_body模块做了改进。所以Yolo v4的主干特征提取网络才为CSPDarknet53，为了方便理解Re
2022-05-27 10:34:05
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原创 目标检测中的数据增强
数据增强有助于提高目标检测算法的鲁棒性。简单贴点自己整理的数据增强代码。import osimport cv2 import numpy as npfrom PIL import Image,ImageEnhancedef enhance(mode,image,brightness=1,sharpness=1,color=1,contrast=1): ''' parameter： mode:选择需要的形式 image:读取的数组形式
2022-05-25 11:59:59
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原创 基于dlib的目标追踪
之前都在做目标检测，训练自己的检测器做检测，缺点就是电脑性能稍微差点的话，预测一次的时间就会稍久，我做的又正好是视频预测，所以连续播放都卡成PPT了，无奈之下选择抽帧检测，于是那闪烁效果堪比蹦迪现场的灯光，最后拍板定案的方法就是目标追踪了。我尝试过两种方法，第一次选择opencv，做出来差强人意（当然也可能是我菜），而第二种就是我下面要写的，选择dlib库的目标追踪了。话不多说，直接上代码了。import cv2import dlibvideo_path= r'E:\MBY\2103_ship-
2022-01-08 00:23:17
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原创 Pandas的学习之路（三）
突然感觉快没有什么好写的了···？不，也有可能我太菜了orz而且我也太懒了···简单写写CSV文件的Pandas操作1.1、csv文件的保存import pandas as pd data = pd.DataFrame({'key':[0,1,2],'key1':[1,2,3],'ab':[4,5,6]})data.to_csv('./data.csv')像这样会生成一个csv文件如下（如果要修改数值，生成一个新的csv文件时，如果上一个cvs文件没有关闭会引发Permis
2021-10-07 12:19:50
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原创 Pandas的学习之路（二）
嗯···又来了···毕竟还没结束。接之前的文章，写完了Series和DataFrame，接下来应该是表格的一些操作了。1、表格的连接
2021-09-30 20:33:43
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原创 Pandas的学习之路（一）
写博客的源动力是吐槽（bushi），开始自己给自己挖坑了，强迫自己学习，主要也是还债···，我总觉得看完就过了，但这玩意儿吧跟数学题一样的，不做题你就体会不到精髓。脑子：我会了！手：？？？什么来着？真实·菜得抠jio，不说了进入正题。首先，简单介绍下pandas，pandas是一个基于numpy的一种工具,主要用于数据分析，是非常好用的一个工具，可以从各种文件格式比如 CSV、JSON、SQL、Microsoft Excel 导入数据。pandas的数据格式主要有两种，分别为一维数组Series和二维.
2021-09-29 00:12:55
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原创 使用opencv-python踩过的一些坑
最近在做项目，不得不说，项目是真的锻炼人····用到最多的是opencv，opencv上手容易是容易，但是坑也不少，突然心血来潮想记录一下。首先图片的读取就有两种方式，一种是使用PIL库：from PIL import Imageimg = Image.open(r'E:\MBY\test\dog.jpg')img.show()from PIL import Imageimg = Image.open(r'E:\MBY\test\dog.png')img.show()
2021-09-24 23:47:39
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空空如也
在python频道提问要怎么做
2022-07-08
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