yolov5s yolov8n 在自己数据集上测试比较(640*640)

【yolov5s yolov8n 在自己数据集上测试比较(640*640)】的更多相关文章

在Titanic数据集上应用AdaBoost元算法

一．AdaBoost 元算法的基本原理 AdaBoost是adaptive boosting的缩写,就是自适应boosting.元算法是对于其他算法进行组合的一种方式. 而boosting是在从原始数据集选择S次后得到S个新数据集的一种技术.新数据集和原数据集的大小相等.每个数据集都是通过在原始数据集中随机选择一个样本来进行替换而得到的.这里的替换就意味着可以多次地选择同一样本.这一性质就允许新数据集中可以有重复的值,而原始数据集的某些值在新集合中则不再出现. 在S个数据集建好之后,将某个学习算…

TersorflowTutorial_MNIST数据集上简单CNN实现

MNIST数据集上简单CNN实现觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考文献 Tensorflow机器学习实战指南源代码请点击下方链接欢迎加星 Tesorflow实现基于MNIST数据集上简单CNN 少说废话多写代码下载并读取MNIST数据集 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.contrib.learn.python.lea…

NASNet学习笔记—— 核心一：延续NAS论文的核心机制使得能够自动产生网络结构；核心二：采用resnet和Inception重复使用block结构思想；核心三：利用迁移学习将生成的网络迁移到大数据集上提出一个new search space。

from:https://blog.csdn.net/xjz18298268521/article/details/79079008 NASNet总结论文:<Learning Transferable Architectures for Scalable Image Recognition> 注先啥都不说,看看论文的实验结果,图1和图2是NASNet与其他主流的网络在ImageNet上测试的结果的对比,图3是NASNet迁移到目标检测任务上的检测结果,从这图瞬间感觉论文的厉害之处了,值…

MNIST数据集上卷积神经网络的简单实现（使用PyTorch)

设计的CNN模型包括一个输入层,输入的是MNIST数据集中28*28*1的灰度图两个卷积层, 第一层卷积层使用6个3*3的kernel进行filter,步长为1,填充1.这样得到的尺寸是(28+1*2-3)/1+1=28,即6个28*28的feature map 在后面进行池化,尺寸变为14*14 第二层卷积层使用16个5*5的kernel,步长为1,无填充,得到(14-5)/1+1=10,即16个10*10的feature map 池化后尺寸为5*5 后面加两层全连接层,第一层将16*5*5…

pytorch实现MLP并在MNIST数据集上验证

写在前面由于MLP的实现框架已经非常完善,网上搜到的代码大都大同小异,而且MLP的实现是deeplearning学习过程中较为基础的一个实验.因此完全可以找一份源码以参考,重点在于照着源码手敲一遍,以熟悉pytorch的基本操作. 实验要求熟悉pytorch的基本操作:用pytorch实现MLP,并在MNIST数据集上进行训练环境配置实验环境如下: Win10 python3.8 Anaconda3 Cuda10.2 + cudnn v7 GPU : NVIDIA GeForce MX2…

rsync实现负载均衡集群文件同步，搭建线上测试部署环境

闲来无事,搭建一个负载均衡集群,至于负载均衡集群搭建过程,找时间写下.这次主要写集群之间的文件同步,以及线上测试环境的搭建. 笔者看过很多公司都没有线上测试环境,真是崩溃了,不造怎么确保线上线下环境一致的. 笔者此次使用三台服务器: 192.168.138.3 web服务器 192.168.138.4 web服务器 192.168.138.10 web服务器+线上测试环境+源站其中3 4 服务器作为集群中的web服务器,对外开放,是负载均衡集群的部分. 其中10 服务器不对外开放,代…

iOS中远程推送实现—在Apple的生产环境上测试Push Notifications功能

1.在“Provisioning Profiles”中点击“Add”按钮. 2.在“What type of provisioning profile do you need?”页面中选择“Distribution”下的“Ad Hoc”,点击“Continue”按钮,如下图 3.在“Select App ID.”页面,选择“App ID”,点击“Continue”按钮. 4.在“Select certificates.”页面中,选中证书,点击“Continue”按钮. 5.在“Select de…