原创 使用paddlehub給頭像添加聖誕帽（GUI版）
我的前一篇博客：使用PaddleHub給頭像添加聖誕帽已經詳細介紹瞭如何使用paddlehub給頭像添加一個聖誕帽，但之前的版本由於時間倉促還存在一些問題： 聖誕帽超出頭像邊界程序會報錯 無法識別出人臉位置程序會報錯 針對這兩
2020-07-05 01:40:52
原创 python中reshape(100,)和reshape(100,1)有什麼區別
在進行array的相關運算時通常需要對array進行reshape操作，但是之前一直不明白shape(100,1)和shape(100,)有什麼區別，爲了方便理解，我們用一個例子來加以說明。 import numpy as np
2020-07-05 01:40:52
原创 偏差與方差及如何權衡
1.什麼是偏差與方差 偏差(Bias)和方差(Variance)是機器學習訓練中不可避免的問題。 先來看看什麼是偏差和方差： 我沒看到左下角這幅圖，箭完全偏離了靶心，這種情況叫做偏差。 再看右上角這幅圖，箭隨機分佈在靶心周圍，這
2020-07-05 01:40:52
原创 使用PaddleHub給頭像添加聖誕帽
每到聖誕節的時候大家都會給自己的頭像戴上一個聖誕帽，這一般會用到PS，但是如果有的人不會PS怎麼辦呢，快來用python一件添加吧！（如果python也不會怎麼辦(+_+)?） gitee項目地址 目錄1.完整代碼2.代碼詳解3.
2020-06-13 14:05:18
原创 分類評價指標：ROC曲線和PR曲線詳解
1. 什麼是ROC曲線 接受者操作特性曲線（receiver operating characteristic curve，簡稱ROC曲線），又稱爲感受性曲線（sensitivity curve）。接受者操作特性曲線就是以虛驚概率
2020-06-10 00:12:57
原创 python cv2.resize函數high和width注意事項
在opencv中獲取圖片的尺寸的方法是： import cv2 img = cv2.imread(path) img.shape 返回的是三維數組(high, width, 3)，當我們需要對圖像進行縮放時需要用到cv2.res
2020-06-10 00:12:57
原创 pickle序列化存儲
1.爲什麼要進行序列化存儲 在程序運行過程中所有的變量都是存在內存中，一旦程序關閉或者電腦關機，內存中的所有數據都會丟失。爲了能夠繼續使用，我們需要將數據存放在硬盤裏。 我們把變量從內存中變成可存儲或傳輸的過程稱之爲序列化，在Py
2020-06-10 00:12:57
原创 利用opencv進行掩膜操作詳解，保證看完就會（python）
有時我們需要給一張圖片添加logo，例如下圖這樣（圖片來源）： 1.掩膜操作思路 它的思想是： 先將彩色圖像轉換爲灰度圖，然後利於閾值將圖像二值化，變成非黑即白的形式，這樣logo的蒙版就做好來了（學過PS的人應該很容易理解）
2020-06-10 00:12:57
原创 matplotlib/PIL/cv2/skimage讀取和顯示圖片的方式
python中讀取圖片的方式有： PIL.Image.open scipy.misc.imread scipy.ndimage.imread cv2.imread matplotlib.image.imread skimge c
2020-06-10 00:12:57
原创 如何使用opencv調用電腦攝像頭
import cv2 as cv def video_demo(): #0是代表攝像頭編號，只有一個的話默認爲0 capture=cv.VideoCapture(0) if not cap.isOpened():
2020-05-20 14:54:07
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原创 keras構建resnet50網絡代碼解讀
Resnet50的代碼不是由筆者編寫，筆者只對代碼進行講解，方便後續使用。原作者博客鏈接。 爲了節省篇幅這裏不貼出代碼，請訪問原作者GitHub查看代碼。 在閱讀本博客前請先了解殘差網絡的結構和原理，推薦博客。 1.ResNet5
2020-05-20 14:54:07
原创 Darknet53網絡各層參數詳解
Darkenet53是Yolov3網絡中的一部分，爲了更加了解網絡的結構，將Darknet53各層輸入與輸出畫出，便於分析理解，網絡結構如圖1所示，×8表示該模塊重複8次，代碼參考博客。 Yolov3的網絡結構如圖2所示。 本
2020-05-16 15:51:11
原创 pytorch如何凍結某層參數
在遷移學習finetune時我們通常需要凍結前幾層的參數不參與訓練，在Pytorch中的實現如下： class Model(nn.Module): def __init__(self): super(Transf
2020-02-24 10:51:24
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