image.png 人员追踪 在有多个人的视频帧中，可能很难找出一个跌倒的人。这是因为算法需要在连续的帧之间关联同一个人。但是，如果他/她不断移动，它如何知道是否在看同一个人呢？...不一定要花哨；只需一个简单的通用对象跟踪器就足够了。如何完成跟踪非常简单明了，可以在以下步骤中进行概述： 1. 计算质心（以脖子为准）。 2. 为每个质心分配唯一的ID。 3....我们决定实施更多功能来完善算法： 我们没有分析一维运动（y轴），而是分析了二维运动（x轴和y轴）以包含不同的相机角度。 添加了边界框检查，以查看人的宽度是否大于其身高。这假定该人在地面上而不是直立的。...通过使用这种方法，快速移动的人或骑自行车的人可以消除误报。 添加了两点检查功能，仅当可以同时检测到该人的脖子和脚踝点时才注意跌倒。...粗心的人跌倒 对于更严重的情况，对跌倒的迅速反应可能意味着生与死之间的差异。 未来发展 跌倒检测的准确性在很大程度上取决于姿势估计的准确性。典型的姿势估计模型是在具有对象正面视图的清晰图像上训练的。
这个错误通常发生在创建或训练DMatrix对象或Booster对象之前忘记初始化的情况下。在本篇文章中，我将详细介绍这个问题的原因，并提供一些解决此错误的方法。...现在我们知道了这个错误的原因，下面是一些解决方法。解决方法1. 检查对象创建过程首先，我们需要判断是否忘记了创建DMatrix对象或Booster对象。...__initialized, "Booster对象没有被正确初始化"3. 检查随机种子设置最后，如果你在代码中使用了随机种子，确保在训练模型之前设置了正确的随机种子。...然后，我们设置模型的参数，并通过 xgb.train 函数创建并训练了一个模型。最后，我们使用训练好的模型进行预测，并计算了准确率。...通过这个示例代码，我们可以看到如何正确地创建和初始化DMatrix和Booster对象，以避免出现 raise XGBoostError(_LIB.XGBGetLastError()) xgboost.core.DMatrix
对于其他人，我们将看到Python中的单元测试是什么样子的。为了简单起见，我们将使用内置的包unittest，而不是其他花哨的包。 一般来说，单元测试的目的是检查代码是否正确地运行。...这使得为模型编写可重用的单元测试相当容易。 我们的模型是一个简单的VAE，由一个全连接的编码器和解码器组成。前向函数接受输入图像，对其进行编码，执行重新参数化操作，然后将隐编码解码为图像。...有些人只在脚本文件中使用简单的代码进行训练，有些人将其封装在函数中，还有一些人试图保持更面向对象的风格。我不会判断你喜欢哪种方式。...检查这种损失的一种方法是手工计算，然后硬编码以便比较。更好的方法是在另一个包中找到一个参考实现，并根据它的输出检查代码。...mock模块检查函数是否被正确调用 最后，我希望我能够说服至少有人在他们的深度学习项目中使用单元测试。
编码说明 步骤 1：训练一个多层感知模型 1.1 加载数据 我们使用 Python 的 mnist 库来加载数据： ? 我们已经准备好要给到模型的数据了。...1.4 Fit Model 在这里，我们通过模型检查点来训练模型，这个检查点会帮助我们保存最好的模型（根据我们在上一步定义的矩阵来判断是否是最好）。 ? 1.5 评估模型 ?...在 EMNIST 数据集上模型的测试准确度是 91.1%. 1.6 把他们结合起来 将所有步骤结合起来，我们得到了一个通过 EMNIST 数据训练出来的合适的多层感知器模型的所有代码。 ?...上面的代码检查是否找到轮廓，找到了则取其最大轮廓（假设它是瓶盖），使用 cv2.minEnclosingCircle() 和 cv2.circle() 方法在它周围画一个圆圈，并用 cv2.moments...我鼓励您通过调整这两个模型的架构来看看它们会如何影响您的预测。希望本教程很有趣，谢谢阅读。
感谢你做的这一切，我在自己的样例项目中使用了你的源代码，但是我有两个问题： 1. 我该如何过滤/忽略那些我不感兴趣的类？ 2. 我如何才能向自己的目标检测器中增加新类别？有这个可能吗？...具体地，你将在这篇文章中学到以下内容： 图像分类和目标检测的区别 深度学习目标检测器的组成：包含不同目标检测架构的区别和基本模型之间的区别 如何使用预训练模型进行深度学习目标检测 如何从一个深度学习模型中过滤或者忽略一些预测类别...图 6： 使用同一个模型的实时深度学习目标检测演示，在右边的视频中我在程序中忽略了某些目标类别。 在上边的动图中，你在左边可以看到「person」类别被检测到了。这是由于 IGNORE 是空的。...排除故障的第一步是检查你是否连接了摄像头。如果这个是正常的，也许你会在你的终端中看到以下错误信息： ? 如果你看到这个信息，那说明你没有向程序传递「命令行参数」。...神经网络本身并不在乎你是否修改了类别标签，相反，你需要： 1. 通过删除全连接目标预测层并进行调整来修改网络结构 2.
前 言 在机器学习中，当你建立和训练一个模型并检验其准确性时，一个最常见的问题就是“准确性是我能从数据中得到的最好的，还是能找到一个更好的模型呢？”...通过某些预处理（NaN 值插补、缩放、分类编码等等），我们将对一个支持向量机模型进行训练（通常在独热编码的高维数据中工作良好）。...测试其他模型 想要改进这个模型，下一步就是尝试其他机器学习模型和超参数，看看我们是否找到任何可以提高性能的配置（甚至只是检查性能是否保持稳定）。 在不同的函数族集中，我们将使用另外两个模型。...这就提出了以下问题： 这就是我们用机器学习模型所能预测的最好结果吗？ 模型预测分布 除了检查性能的一般指标外，分析模型的输出分布也很重要。不但要检查测试数据集的分布，也要检查训练数据集的分布。...这是因为我们不想看到模型的表现，而是想看看它是否也学会了如何分割训练数据。
它可以推断出表示使用中的数据的数据模式。 ? 检测数据异常。它应该检查数据集是否与预定义的经过验证的模式匹配。...它应该检测连续数据跨度之间的数据漂移(即当前流水线执行N和最后流水线执行N-1之间的数据漂移)，比如不同天数的训练数据之间的数据漂移。它还应该通过比较训练数据和在线服务数据来检测训练和线上的偏差。...新源代码的存在将触发CI / CD管道，而CI / CD管道将反过来构建新的组件和管道，运行相应的单元和集成测试，以确保一切均已正确编码和配置，最后将新管道部署到目标环境是否通过所有测试。...我们不能在不检查模型是否按预期运行的情况下对模型进行长时间的训练Tensorboard是TensorFlow的可视化工具包。TensorBoard提供了机器学习实验所需的可视化和工具。...它允许我们将在训练期间实时生成的TensorFlow关键指标显示出来，并将它们可视化在训练和验证集上，以便查看我们的模型是否正确地配置为收敛。如果情况不是这样，我们可以停止训练。
以下就是我如何将检测公共停车位的问题分解并形成流程： 机器学习模型流程的输入是来自对着窗外的普通网络摄像头的视频： 我的摄像头拍下的视频类似上图 我们将每一帧视频送入模型里，一次一帧。...由于太多人使用COCO数据集构建对象检测模型，很多人已经完成并共享了他们的结果。因此，我们可以从预先训练好的模型开始，而无需训练我们自己的模型，这种模型可以即插即用。...经过预先训练的COCO模型知道如何检测80种不同的常见物体，如汽车和卡车。...数值越高，模型就越确定它正确地识别了对象。 3.图像中对象的边界框，以X/Y像素位置表示。 4.位图图层告诉我们边界框中的哪些像素是对象的一部分，哪些不是。通过图层数据，我们还可以计算出对象的轮廓。...假设在图像中有一个表示停车区域的边界框列表，那么检查被检测到的车辆是否在这些边界框中，就如同添加一行或两行代码一样简单。
首先，你需要用到如下的包： 语音识别库 PAGE ——拖拽式 GUI 构建器 PAGE 的文档 PAGE 是如何工作的视频 使用 PAGE 创建登录窗口 现在，我们的想法是对一些语音命令进行硬编码，例如...现在搜索可用于训练模型的历史匹配结果数据。例如，.csv 格式的网球比赛数据可以从 tennis-data.co.uk 网站上下载。如果你对博彩不了解，下面是它的工作原理。...训练完模型后，我们必须计算每个预测的置信水平（Confidence Level），通过检查预测正确的次数来了解机器人的表现，最后还要关注投资回报率（ROI）。...现在的问题是，AI 是否可以正确地预测股价的波动？当然，答案是肯定的。在开始之前，我们需要一些数据来开发一个交易机器人。...不停地检查家里的监控摄像头，并告知是否有人在外面等着。你可以添加更多的功能，如人脸检测和识别。它可以帮助你了解外面有哪些人或者有多少人。 打开 / 关闭房间的窗户。 打开 / 关闭灯。
现在，有一个人从右向左走，也被我们的模型检测到了。为了节省时间，我们继续下一章的内容，不仅是在设备上进行推理，还有训练。...这对于资源有限的微型设备或微控制器来说是非常困难的，而我们的方法可以解决这个问题。现在，有一个人从右向左走，也被我们的模型检测到了。...我们还可以用它来进行无人机监控，检查设施是否看起来良好、状况是否良好，以及是否需要立即维护。...损坏、战争和安全隐患都需要进行修理和维护，因此对于监测和缺陷检查非常有帮助。 LLM Compression:低比特量化 那么，我们如何在设备上部署如此大型的模型呢？...这就涉及到了大型语言模型压缩和低比特量化的概念。量化可以降低部署成本，例如，它可以将浮点范围映射到整数范围，从而减少服务成本。 那么，我们如何在设备上部署如此大型的模型呢？
训练一个对象识别模型需要大量时间和大量的数据。对象检测中最牛的部分是它支持五种预训练的迁移学习模型。转移学习迁移学习是如何工作的？...我没有时间去找到并且标记太多TSwift的图像，但是我可以利用从这些模型中提取出来的特征，通过修改最后的几层来训练数以百万计的图像，并将它们应用到我的分类任务中(检测TSwift)。...），博文中介绍了如何用TF对象检测训练一个浣熊探测器。...您可以通过云端控制台来浏览机器学习引擎的“作业”部分，这一部分可以验证您的作业是否运行正确，并且可以检查作业的日志。 ?...▌第3步：部署模型进行预测 ---- ---- 将模型部署到机器学习引擎我需要将我的模型检查点转换为ProtoBuf。 在我的训练过程中，我可以看到从几个检查点保存的文件： ?
Neck ——这是模型的其他部分，用于处理由特征编码的图像 Head(s)——一个或多个产生模型预测的输出层。...以下是各个版本的YOLO版本的继承关系，以及backbone、Neck、Head的变迁 之前的文章里也介绍过YOLOv5版本训练自己的数据集，YOLOv8是2023年Ultralytics公司推出的基于对象检测模型的...这次发行中共附带了以下预训练模型：YOLOv8 模型的每个类别中有五个模型用于检测、分割和分类。...YOLOv8 Nano 是最快和最小的，而 YOLOv8 Extra Large (YOLOv8x) 是其中最准确但最慢的。 在图像分辨率为640的COCO检测数据集上训练的对象检测检查点。...在图像分辨率为640的COCO分割数据集上训练的实例分割检查点。 在图像分辨率为224的ImageNet数据集上预处理的图像分类模型。
图 4：我们将在树莓派上使用后端为 TensorFlow 的 Keras 来实现深度学习 Not Santa 检测器 我们之前介绍过如何使用 Keras 训练一个能够识别输入图像中是否有圣诞老人的卷积神经网络...第 38 和 39 行硬编码了我们训练好的 Keras 模型与音频文件的路径。 我们也初始化了用于检测的参数，其中包括 TOTAL_CONSEC 和 TOTAL_THRESH。...然后我将树莓派上连接的相机安装到了我公寓里的圣诞树上： ? 图 8：我自己的圣诞树将作为我们的树莓派 Not Santa 检测器深度学习模型的测试背景。...亲爱的圣诞老人：要是你读到了这篇文章，你就知道我用树莓派逮到你了！ 总结 在这篇文章中，你学习到了如何在树莓派上运行 Keras 深度学习模型。...要实现这一目标，我们首先在笔记本电脑或桌面计算机上训练了一个可以检测图像中是否包含「Santa」或「Not Santa」的 Keras 深度学习模型。
但在训练活体检测模型之前，我们要先检查一下数据集。 我们的活体检测视频 ? 图 2：真实面部和伪造面部的样例。左边的视频是我的面部的真实视频，右边是在播放同样的视频时笔记本录制的视频。...通过测试，我确定模型有些偏向我的脸，这是意料之中的结果，因为所有的模型都是基于我的面部训练出来的。...请参考本文的「限制和后续工作」部分，来了解其他改善活体检测模型的建议。 你将在本教程剩下的部分学习如何获取我录制的数据集以及如何将它实际应用于通过 OpenCV 和深度学习建立的活体检测器。...99～104 行将 LivenessNet 模型和标签编码器一起序列化到磁盘上。 剩下的 107～117 行则为后续的检查生成了训练历史图。 训练活体检测器 我们现在准备训练活体检测器了。...34 和 35 行加载序列化的预训练模型（LivenessNet）和标签编码器。 39 和 40 行实例化 VideoStream 对象，允许相机预热两秒。 此时开始遍历帧来检测真实和虚假人脸： ?
但在训练活体检测模型之前，我们要先检查一下数据集。 我们的活体检测视频 图 2：真实面部和伪造面部的样例。左边的视频是我的面部的真实视频，右边是在播放同样的视频时笔记本录制的视频。...通过测试，我确定模型有些偏向我的脸，这是意料之中的结果，因为所有的模型都是基于我的面部训练出来的。...请参考本文的「限制和后续工作」部分，来了解其他改善活体检测模型的建议。 你将在本教程剩下的部分学习如何获取我录制的数据集以及如何将它实际应用于通过 OpenCV 和深度学习建立的活体检测器。...接下来要初始化数据增强对象、编译和训练面部活性模型： 73～75 行构造了数据增强对象，这个过程通过随机的旋转变换、缩放变换、平移变换、投影变换以及翻转变换来生成图像。...99～104 行将 LivenessNet 模型和标签编码器一起序列化到磁盘上。 剩下的 107～117 行则为后续的检查生成了训练历史图。 训练活体检测器 我们现在准备训练活体检测器了。
正在Udacity学习自动驾驶课程的Michael Virgo写了两篇博客文章，介绍了如何构建检测模型。...这种做法可以节省图像处理的时间，但在我检查实际效果时发现了一个明显的问题：虽然我已经用大量弯曲道路的图像来训练这个传统模型，但是仍然不能检测到所有的车道线。...我通过直方图来检查六个系数的实际分布，结果显示拟合曲线仍趋于直线。我还尝试增大弯曲道路图像的所占比例，但问题没有解决：对于极其弯曲的道路，检测出的车道仍然很笔直。...这就导致了该模型具有特殊性，仅能在我录制的视频中查看车道检测效果。我意识到该模型也许已经能正确地检测车道，但是在后期预测中使用了透视变换，所以无法重现良好的视觉效果。...我认为，该模型似乎在转换视角上存在困难，所以可以通过查看各层的激活情况，来判断该模型是否已经学会检测车道。 keras-vis的激活图 我很快找到了所需的keras-vis库。
正如它的名字所表达的，这个库的目的是训练一个神经网络，它能够识别一个框架中的物体。这个库的用例和可能性几乎是无限的。它可以通过训练来检测一张图像上的猫、汽车、浣熊等等对象。...本文的目的是描述我在训练自己的自定义对象检测模型时所采取的步骤，并展示我的皮卡丘检测技能，以便你可以自己尝试。首先，我将从程序包的介绍开始。...精确度指标 TensorBoard还会自动评估评估集的一些图像。它真正的好处是，通过使用一个滑块（slider），你可以看到预测的置信（confidence）是如何根据模型的检查点的变化而变化的。...如果一切顺利的话，应用启动，找到你的对象的一些图片，看看这个模型是否能够检测到它们。以下是我在手机上做的一些检测： ? 穿着和服的皮卡丘 ? 几个皮卡丘。...在这一节中，我谈到了训练管道，如何使用TensorBoard来评估模型。然后，一旦训练完成，我就完成了导出模型并导入Python notebook和安卓手机的过程。
经过大约5个小时的训练和在训练集上的两次循环，这里展示的网络能够在测试数据上达到98%的准确率，这意味着它可以正确地猜测显示给它的几乎每一个手写数字。 ?...让我们回顾一下构成网络的各个组件，以及它们如何连接在一起，从输入数据形成预测。在解释了每个组件之后，我们将对其功能进行编码。在这篇文章的最后一部分，我们将使用NumPy对网络的每个部分进行编程和训练。...03 卷积神经网络如何学习 卷积层（Convolutions） CNN利用过滤器(也被称为内核)来检测图像中存在哪些特征，比如边缘。过滤器只是一个值的矩阵，叫做权值，它被训练来检测特定的特征。...过滤器移动到图像的每个部分，检查它要检测的特征是否存在。为了提供一个值来表示特定特征的可信度，过滤器执行一个卷积操作，这是一个元素的乘积和两个矩阵之间的和。 ?...04 结果 经过训练，网络在测试集上的准确率平均为98%，我认为这是相当不错的。将训练时间延长2-3个epoch后，我发现测试集的性能下降了。
读完这篇文章，你会知道如何: 收集、准备和检查数据； 建立简单的模型，并在必要时向深度学习过渡； 解释和理解你的模型，以确保你实际上是在获取信息而不是噪音。...我们将数据分解为一个训练集，用于拟合我们的模型和一个测试集，以查看它对不可见的数据的概括程度。经过训练，我们的准确率达到了75.4%，不至于太难看。...一个非常轻微的改善，我们的模型是否可以选择更重要的词汇?如果我们在防止模型从“欺骗”中得到更好的结果，那么我们就可以说这个模型得到了优化。 ?...之前的模型将无法准确地对这些推文进行分类，即使在训练过程中看到了非常相似的单词。...在训练了相同的模型第三次(Logistic 回归)后，我们得到了77.7%的准确率，这是我们最好的结果!是时候检查我们的模型了。
千年隼号宇宙飞船的检测 以下图片都使用Watson视觉识别默认分类器被作了相同的标记。第一张图,是先通过一个对象检测模型运行的。...但如果你想要进行对象检测，你就得动手去操作。 根据你的用例，你可能不需要一个自定义对象检测模型。TensorFlow的对象检测API提供了几种不同速度和精度的模型，这些模型都是基于COCO数据集的。...COCO数据集地址：http://cocodataset.org/#home 为了方便起见，我整理了一份可被COCO模型检测到的对象清单: 如果你想检测的对象不在这份名单上,那么你就必须构建你自己的自定义对象探测器...下载一个基本模型 从头开始训练对象探测器需要耗费几天的时间,即使你使用了多个GPU。为了加快训练速度,我们将一个对象检测器训练在一个不同的数据集，并且重新使用它的一些参数来初始化我们的新模型。...数据越多,你就需要更多的步长。我的模型需要近4500个步长。上限大约为20000个步长。 我建议每经过5000个步长就下载你的模型或者对它进行评估,以确保它能够正确地运行。
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