使用一个目录中以.ann结尾的所有文件作为Cohen的Kappa的y1和y2值 - 腾讯云开发者社区

通常为了解决以一个问题，ANN 会拥有不同的层次，关于需要多少分层来解决一个特定问题则是另一个话题，将不在本篇中赘述。...作为一个程序员，应该比任何人都要更了解代码，无论看到什么样的代码都应该可以快速做出反应。因此，程序员可以直接从代码中来学习 ANN。...在中间和隐藏层我们有他的输出 Y1, Y2, Y3。我们将输出目标作为 , , …。...这里要注意的一个重要事情是，ANN 是基于实值，离散值和向量值输入的。下表是对上述内容的简单总结。如果你是新手，则强烈建议你看完他们。...当神经网络的输入值是实值并可微分时，我们使用 Sigmoid 方程，因为我们可以很容易的找到他的梯度。 ? 如果应用上文中所涉及的知识点，那么神经网络则应该已经准备就绪了。

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手把手教你用Python和OpenCV搭建一个半自动标注工具（详细步骤 + 源码）

【2】二值化之后并不能保证总是得到我们需要的掩码，有时会有噪声、斑点、边缘的干扰，所以加入了膨胀、腐蚀等形态学处理。【3】最后通过轮廓分析得到对象的边界框，也就是左上角和右下角坐标。...Pascal VOC、YOLO和COCO 是对象检测中使用的三种流行注释格式。...让我们研究一下它们的结构。 I. Pascal VOC 以 XML 格式存储注释 II. YOLO标注结果保存在文本文件中。对于每个边界框，它看起来如下所示。...这些值相对于图像的高度和宽度进行了归一化。...(x1, y1)和(x2, y2)。

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mask rcnn训练自己的数据集_fasterrcnn训练自己的数据集

这篇博客是基于 Google Colab 的 mask rcnn 训练自己的数据集（以实例分割为例）文章中数据集的制作这部分的一些补充温馨提示：实例分割是针对同一个类别的不同个体或者不同部分之间进行区分...我的任务是对同一个类别的不同个体进行区分，在标注的时候，不同的个体需要设置不同的标签名称在进行标注的时候不要勾选 labelme 界面左上角 File 下拉菜单中的 Stay With Images...Data 选项否则生成的json会包含 Imagedata 信息（是很长的一大串加密的软链接），会占用很大的内存 1.首先要人为划分训练集和测试集（图片和标注文件放在同一个文件夹里面） 2....在同级目录下新建一个 labels.txt 文件 __ignore__ __background__ seedling #根据自己的实际情况更改 3.在datasets目录下新建 seed_train...、 seed_val 两个文件夹分别存放的训练集和测试集图片和整合后的标签文件 seed_train seed_val 把整合后的标签文件剪切复制到同级目录下 seed_train_annotation.josn

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R语言画图par() 函数参数详解

函数par()的使用格式如下：par(..., no.readonly = FALSE) 其中...表示所有类似于tag=value形式的参数。下面会具体的对这些参数进行描述。...0表示左对齐，0.5（默认值）表示居中，而1表示右对齐(说明一下，区间[0,1]内的任何值都可以作为参数adj的有效值，并且在大部分的图形设备中，介于区间外的值也是有效的)。...一个数值向量，形式为c(x1, x2, y1, y2)，用于设定当前图形在绘图设备中所占区域，注意需要满足x1y1y2。...如果修改参数fig，会自动打开一个新的绘图设备，而若希望在原来的绘图设备中添加新的图形，需要和参数new=TRUE一起使用。...值x和y用于设定x和y轴上的刻度线的个数，而len设定了刻度线的长度（目前R中这个值是没有效应的）。 las。只能是0,1,2,3中的某一个值，用于表示刻度值的方向。

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【原创】机器学习从零开始系列连载(7)——人工神经网络-Neural Network

神经元‍ 神经元是神经网络和SVM这类模型的基础模型和来源，它是一个具有如下结构的线性模型： ? 其输出模式为： ? 示意图如下： ?...其中最左边是输入层，包含若干输入神经元，最右边是输出层，包含若干输出神经元，介于输入层和输出层的所有层都叫隐藏层，由于神经元的作用，任何权重的微小变化都会导致输出的微小变化，即这种变化是平滑的。...Google DeepMind 记忆神经网络(用于AlphaGo) 一个简单的神经网络例子‍ 假设随机变量 , 使用3层神经网络拟合该分布： import numpy as np import...= len(y1) or len(x) != len(y2): print 'input error.'...= [] y2 = [] for i in x: y1.append(gd(i,0,1)) y2 = ann(np.array(train_d).reshape

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药物 3D 打印新突破：圣地亚哥大学用机器学习筛选喷墨打印生物墨水，准确率高达 97.22%

传统制药方法虽然适用于单一制剂的大规模生产，然而在早期临床试验中，通常会对药物进行剂量递增的研究，以确定最佳及最安全的患者剂量，因此对于较小批量的试验药物，传统制药方法并不适用。...图 2：可打印配方 Z 和 Ohnesorge 的直方图和箱线图如图 1 所示，本研究中可打印墨水配方中的 Z 值处于 1 至 62.2 之间，其中有 68 组墨水配方的 Z 值大于 10。...同时，实验过程中，研究人员还探究了模型、特征集以及超参数的组合关系。 * kappa: kappa 是一个用于检验一致性的指标，也可以用于衡量分类的效果，可检测模型预测结果和实际分类是否一致。...* R²: 判定系数，又称可决系数、决定系数，该指标建立在对总离差平方和进行分解的基础之上，用来说明回归方程对观测数据拟合程度的一个度量值。...在预测墨水质量，即预测可打印墨水是否产生卫星液滴方面，最佳预测模型为 ANN 模型。研究人员指出经过优化后的 ANN 模型准确率为 97.14% ，kappa 系数为 0.74。

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入门|图像处理技术

图像的收集图像的输入图像的处理图像的输出图像的收集这里主要涉及的是从视频中截取我们需要的图片。需要使用到的软件“ffmpeg”。...#需要用到os和cv2库（安装请安装opencv，导入请导入cv2）imagelist=os.listdir(path)#读取path目录下所有文件的名字for i in imagelist:...如图像的裁剪、旋转、镜像翻转和缩放等基本操作开始，主要使用cv2库。...img=image[y1:y2,x1:x2]#将图片左上角视为原点，截取y1到y2、x1到x2的区域 #旋转(roating)h,w=image.shape[:2]center=(h//2,w//2)#...代表无烟图片，1代表有烟图片def saveZ(pathone,pathtwo): data=[] label=[] imagelist_one=os.listdir(pathone)#读取目录下所有文件的名字

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使用React和Node构建实时协作的白板应用

我们的项目将使用户能够实时在共享的虚拟板上工作，即时更新内容和更改，供所有参与者使用。我们将加入拖放功能，使用户可以轻松地在板上移动和排列元素，使协作更加直观和吸引人。...Canvas是一个HTML元素，它作为一个空白画布，我们可以使用JavaScript来绘制、绘画和操作图形元素。...在您的 React 项目中，导航到适当的目录并创建一个名为Whiteboard.js的新文件。...然后我们将计算出的偏移量与一个小的阈值（在本例中为1）进行比较。如果偏移量的绝对值小于阈值，则认为光标位于线段附近，因此我们的函数返回true。...配置Express和导入依赖项：开始服务器设置，创建一个名为server.js（或您选择的文件名）的文件。

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轻松学Pytorch-实现自定义对象检测器

上一篇文章使用了torchvision中提供的预训练对象检测网络Faster-RCNN实现了常见的对象检测，基于COCO数据集，支持90个类型对象检测，非常的实用。.../~vgg/data/pets/data/annotations.tar.gz 对象检测模型的输入是image图像，需要target信息包括： boxes：表示标注的矩形左上角与右下角坐标(x1,y1...,x2,y2) labels：表示每个标注框的类别，注意从1开始，0永远表示背景 image_id：数据集中图像索引id值， area：标注框的面积，COCO评估的时候会用到 iscrowd：当iscrowd...=true不会参与模型评估计算从标注xml文件中读取相关信息，完成解析，自定义一个宠物数据集的代码如下： class PetDataset(Dataset): def __init__(self..., x2, y2 in boxes: if scores[index] > 0.5: cv.rectangle(image, (np.int32(x1), np.int32(y1

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入门|图像增强技术

#需要用到os和cv2库（安装请安装opencv，导入请导入cv2） imagelist=os.listdir(path)#读取path目录下所有文件的名字 for i in imagelist:...if(i.endswith('.jpg' or '.png')): #如果文件以jpg或者png结尾 image=cv2.imread...如图像的裁剪、旋转、镜像翻转和缩放等基本操作开始，主要使用cv2库。...x2=int((2/3)*w) img=image[y1:y2,x1:x2] #将图片左上角视为原点，截取y1到y2、x1到x2的区域 #旋转(roating) h,w=image.shape...def saveZ(pathone,pathtwo): data=[] label=[] imagelist_one=os.listdir(pathone)#读取目录下所有文件的名字

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R语言绘图001-基础参数

0表示左对齐，0.5（默认值）表示居中，而1表示右对齐(说明一下，区间[0,1]内的任何值都可以作为参数adj的有效值，并且在大部分的图形设备中，介于区间外的值也是有效的)。...plt,形式为 c(x1, x2, y1, y2)，设定当前的绘图区域。 pty,一个字符型参数，表示当前绘图区域的形状，"s"表示生成一个正方形区域，而"m"表示生成最大的绘图区域。...rect(x1, y1, x2, y2)绘制长方形,(x1, y1)为左下角,(x2,y2)为右上角 rug(x)在x-轴上用短线画出x数据的位置 srt 字符串的旋转角度；取一个角度数值，参见图3.1...tck 指定轴上刻度长度的值,单位是百分比,取值为与图形宽高的比例值（0到1之间）以图形宽、高中最小一个作为基数; 如果tck=1则绘制grid坐标轴刻度线的高度；正值表示向内画刻度线，负值表示向外；默认为不使用它...title()添加标题,也可添加一个副标题 usr 作图区域的范围限制，取值长度为4的数值向量c(x1, x2, y1, y2)，分别表示作图区域内x轴的左右极限和y轴的下上极限；注意，如果采用的对数刻度

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【原创】机器学习从零开始系列连载(8)——机器学习中的统一框架

机器学习中的统一框架很多机器学习问题都可以放在一个统一的框架下讨论，这样大家在理解各种模型时就是相互联系的。目标函数‍ 回忆一下目标函数的定义： ?...神经元神经元是神经网络和SVM这类模型的基础模型和来源，它是一个具有如下结构的线性模型： ? 其输出模式为： ? 示意图如下： ?...其中最左边是输入层，包含若干输入神经元，最右边是输出层，包含若干输出神经元，介于输入层和输出层的所有层都叫隐藏层，由于神经元的作用，任何权重的微小变化都会导致输出的微小变化，即这种变化是平滑的。...Google DeepMind 记忆神经网络(用于AlphaGo) 一个简单的神经网络例子假设随机变量 , 使用3层神经网络拟合该分布： import numpy as np import...= [] y2 = [] for i in x: y1.append(gd(i,0,1)) y2 = ann(np.array(train_d).reshape

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「R」传统图形绘制

y1 = rnorm(100) y2 = rnorm(100) par(mfrow=c(2,1), xpd =NA) # 绘制第一个图形 plot(y1, type="l", axes=FALSE,...图例 legend() 函数用于在图像中添加图例或关键字。第一个例子展示在散点图中添加图例的方法，图例将不同的组名和对应的符号关联起来。前 2 个参数给定对于用户坐标系统，图例左上角的为止。...par() 函数一般情况下我们使用 par() 函数获取或设定图形的状态。其中 din、fin和pin 3个状态反映了当前绘图设备、图像区域以及回去区域的尺寸（宽度和高度），以英寸为单位。...特殊情况隐藏的坐标轴尺度因为这个原因，在条形图和箱线图中添加图形输出会比较麻烦。为何做到这点，我们需要获取函数的返回值。这个值会给出函数绘制的每一个条形的中点 x 位置。...创建绘图函数 xy.coords()允许在新建的函数中灵活指定 x 与 y 参数。该函数接收 x 参数与 y 参数并且创建一个标准的包含 x 值、y 值以及坐标轴合理标签的对象。

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使用神经网络解决鸢尾花分类问题

#例12-8 使用训练集和测试集，对iris数据进行分类 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets...1 x_max = np.max(X[:,0])+1 y_min =np.min(X[:,1])-1 y_max = np.max(X[:,1])+1 #获得测试集类标签同类的索引 y0,y1,y2=np.where...(X_test[y1,0],X_test[y1,1],marker='*') plt.scatter(X_test[y2,0],X_test[y2,1],marker='D') plt.title('iris...y0,y1,y2=np.where(y_test==0),np.where(y_test==1),\ np.where(y_test==2) #获得测试集预测结果类标签同类的索引 y0_pred,...[y0,1],marker='o')#绘制类0 plt.scatter(X_test[y1,0],X_test[y1,1],marker='*')#绘制类1 plt.scatter(X_test[y2,0

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Python-OpenCV人脸检测(代码)

使用上面提到的xml文件（haar特征），haarcascades目录下有好几个是关于人脸检测的文件，这里选择haarcascade_frontalface_default.xml，当然也可以使用其他的...另外需要注意的是，必须以灰度图作为haar分类器的输入。...(gray, 1.2, 5)，返回值即图片中所有人脸的坐标(x,y,w,h)，在上面的函数中，我们转化了一下，使得函数返回的是人脸矩形的左上、右下顶点坐标。...('drawfaces_'+image_name) 好了，先看一下效果，运行drawFaces(‘obama.jpg’)，得到右图：运行saveFaces(‘obama.jpg’)，将在当前目录下生成一个文件夹...眼睛检测在haarcascades目录下，也有一些关于眼睛检测的xml文件。可以像函数detectFaces()那样，将检测face的xml文件换成检测eyes的xml文件即可。

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「R」基本统计分析

basic=T计算其中所有值、空值、缺失值的数量，以及最大值、最小值、值域还有总和。desc=T计算中位数、平均数、平均数的标准误、平均数置信度为95%的置信区间、方差、标准差以及变异系数。...---- 频数表和列联表本节着眼于类别型变量的频数表和列联表，以及相应的独立性检验、相关性的度量、图形化展示结果的方法。除了使用基础安装中的函数，还将使用到vcd包和gmodels包中的函数。....: 0.367 Cramer's V : 0.394 vcd包提供了一个kappa()函数，可以用于计算混淆矩阵Cohen's kappa值以及加权的kappa值。...偏相关是指控制一个或多个定量变量时，另外两个定量变量之间的相互关系。可以使用ggm包中的pcor()函数来计算，使用前需要安装。...调用格式： t.test(y ~ x, data) # 这里y,x都是某个data数据集中的变量 t.test(y1, y2) # 这里就是自己输入的了

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R语言高级绘图命令（标题-颜色等）

coplot(x~y|z)关于z的每个数值（或数值区间）绘制x与y的二元图 interaction.plot(f1, f2, y)如果f1和f2是因子,作y的均值图,以f1的不同值作为x轴, 而f2...更改图形参数有两种方式，一种是直接在绘图函数中设置参数，这种方式只影响当前绘图函数，但是不是所有的参数都能够通过这种方式设置；另一种是通过par()函数设置，这种方式会影响当前绘图设备上的所有图形。...,"m":最大利用tck指定轴上刻度长度的值,单位是百分比,以图形宽、高中最小一个作为基数; 如果tck=1则绘制gridtcl同上,但以文本行高度为基数(缺省下tcl=-0.5)xaxt如果xaxt=...(v=x)在横坐标x处画垂直线abline(lm.obj)画由lm.obj确定的回归线rect(x1, y1, x2, y2)绘制长方形,(x1, y1)为左下角,(x2,y2)为右上角polygon(...(v=x)在横坐标x处画垂直线abline(lm.obj)画由lm.obj确定的回归线rect(x1, y1, x2, y2)绘制长方形,(x1, y1)为左下角,(x2,y2)为右上角polygon(

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Caffe2 - (二十二) Detectron 之数据集加载与处理函数

包括的处理： - 将 ground truth boxes 加入 roidb - 添加 proposals 文件中给定的 proposals..., w, h) 转化为 (x1, y1, x2, y2) x1, y1, x2, y2 = box_utils.xywh_to_xyxy(obj['bbox'])...x1, y1, x2, y2 = box_utils.clip_xyxy_to_image(x1, y1, x2, y2, height, width ) # 确保标注 bboxes...if obj['area'] > 0 and x2 > x1 and y2 > y1: obj['clean_bbox'] = [x1, y1, x2, y2]...assert entry['id'] == proposals[id_field][i] # 去除重复 boxes 和非常小的 boxes，并取 top k.

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R语言高级绘图命令（标题-颜色等）

版权声明：本文为博主原创文章 plot(x) 以x的元素值为纵坐标、以序号为横坐标绘图 plot(x,y) ..., f2, y)如果f1和f2是因子,作y的均值图,以f1的不同值作为x轴, 而f2的不同值对应不同曲线;可以用选项fun指定y的其他的统计量(缺省计算均值,fun=mean) matplot(x...更改图形参数有两种方式，一种是直接在绘图函数中设置参数，这种方式只影响当前绘图函数，但是不是所有的参数都能够通过这种方式设置；另一种是通过par()函数设置，这种方式会影响当前绘图设备上的所有图形。...ps控制文字大小的整数,单位为磅(points) pty指定绘图区域类型的字符,"s": 正方形,"m":最大利用 tck指定轴上刻度长度的值,单位是百分比,以图形宽、高中最小一个作为基数; 如果tck...=1则绘制grid tcl同上,但以文本行高度为基数(缺省下tcl=-0.5) xaxt如果xaxt="n"则设置x-轴但不显示(有助于和axis(side=1, ...)联合使用) yaxt如果yaxt

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使用Python+OpenCV实现自动驾驶汽车的车道线检测

如果没有，请不要担心，我将尝试解释我将使用的OpenCV函数，并为你提供参考，以更详细地检查它们。本文的每一节将介绍一个最终将在程序的主要部分中使用的函数。此外，在本文中，我将使用图像演示所有内容。...getROI ()之后的输出在得到感兴趣区域之前进行边缘检测是很重要的，否则边缘检测也会检测出我们感兴趣区域的边界。步骤3：获取图像中的所有直线下一步是通过ROI得到图像中的所有直线。...这个函数返回它能在输入图像中找到的所有直线的列表。每一行用[x1, y1, x2, y2]表示。现在，这看起来很简单，但是houghlinesp检测的基本工作原理需要一点时间来解释。...注意我们是如何选择y和y的值的步骤5：平滑线条一旦我们从步骤3中获得了直线，在这一步中我们将这些直线分成两组(左边和右边)。...具有确定车道的最最后的话终输出你一直看到文章的结尾。对所有内容进行排序并使其适合图像后，你便知道如何将其用于视频。

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R语言画图par() 函数参数详解

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R语言绘图001-基础参数

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