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怎么把关键点检测指标PCK、OKS指标添加到yolov11中,并且在最后的结果中打印出来,希望能出个教程及代码
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预训练的模型VGG16模型文件为VGG16.h5,训练数据集共92张,数据目录结构为 dataset/ train/ apple/ banana/
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我是一名大三学生,专业与计算机相关,但本人很菜。此学期报了一门人工智能的选修课,但由于笔(个)记(人)本(能)性(力)能有限,无法得出想要的结果。像这种需要训练模型的代码,ai也没办法运行出来。所以请
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看我的代码的激活函数,我只会这样激活,我上面写了个全局平均池化和dropout层该怎么激活
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不知道哪里出了问题 求指教 现在只是跟着视频一步一步左做 但是启用tensorboard的时候出现问题
- 神经网络
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- 2024-11-06 23:29
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哪位帮忙解决一下,TensorFlow版本为2.18按道理来说应该是默认为急切模式。为什么报错是未启用急切模式呢?
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在用resnet50做一个车品牌识别系统时,识别率低,训练精度和验证精度低只有70%,模型泛化能力差。数据集有231种品牌型号,共计十万多张图片。下面是训练的代码。 import os import
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为什么会出现以上的报错呢,应该如何修改。已经更换过优化器也出现相同报错。如果需要版本等信息请私信我,十分感谢!
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问题遇到的现象和发生背景 现在我有一个yolov10的检测模型,用在原来的数据集有1800张效果是p = 0.819 r = 0.786 map = 0.855 map50-95 =
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![img](https://img-mid.csdnimg.cn/release/static/image/mid/ask/2d61cb22cd33470cb33983d056fa6bd8.jpe
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每一步的输出尺寸怎么计算,希望能给出具体的计算过程,我知道公式但是不会算
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卷积层,池化层,归一化层该怎么填,我算的输出越来越少,池化层也要用公式算吗,层数怎么知道
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最近在做机器学习,数据集样本到底什么样才算是好的数据集?多少个样本才算足够?
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不知道哪里出了问题,对归一化层,池化层,卷积层全连接层各层参数知道意思但是相互关系不是很了解
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cgan模型训练集数量不够,泛化效果很差,在不能生成新数据的情况下,怎么尽可能提高泛化能力
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《MATLAB 神经网络43个案例分析》:第17章 基于SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测运行时报错:错误使用 -矩阵维度必须一致。出错 chapter_FIGs
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在一维序列分析时,将序列翻转进行一次反向卷积,其结果与正向卷积的结果拼接,再进行后续处理,这样的结构设计有意义吗?为什么网上找不到使用这种结构的文献?
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我想将自己的数据集制作成mot20格式的样子,目前遇到的问题是1、不知道如何在gt.txt文件中增加可见度这一指标2、不清楚如何使用Faster-R-CNN对数据进行检测主要问题在1,2应该是拿1的标
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openmv官网有个叫ml的库,不能直接导入引用,目前找不到方法下载那个库
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在保证精度的情况下尽可能提高分类速度,哪个深度学习模型中更适用于手写数字识别?
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这个为什么会错啊,在线求解,刚接触这些东西,好困难啊,有没有兄弟教我一下。