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张量对象检测评估准确性未显示在张量板上
我在Oxford-IIIT宠物数据集上使用tensorflow对象检测API和rapidrcnn101模型 . 当我在训练期间运行tensorboard时，我得到了loss1，loss2，global_step，学习率指标但总损失和准确度指标没有显示出来 . 我正在CPU上进行培训 . 有没有人知道必须对model_main.py或任何其他文件进行哪些更改，以便在tensorboard上显示准确性... -
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为什么我的立方根算法错了？在SICP练习1.8
>已修复， 这不是一个庞大的数字，只是两个巨大数字的一小部分，所以我得到了一个误报 . 算法是正确的;现在修改最后一个输入参数，解释器将其检索为十进制逗号，并且看起来像它一直是的小数字 . 我正在从SICP做练习1.8，当我评估算法时，Scheme的解释器̵f̵̵r̵̵e̵̵e̵̵z̵̵e̵s̵会返回错误的答案 . 有人知道为什么吗？ 牛顿立方根的方法基于如下事实：如果y是x的立方根的... -
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正则表达式在c＃中不匹配但在regexr中匹配
我在这里找到了一个解析正则表达式的引文：http://linklens.blogspot.com.au/2009/04/citation-parsing-regular-expression.html并且它在http://www.regexr.com测试它时工作正常，但是在尝试在c＃中使用 Regex.Match 时它无效 . 这是表达式（带有转义的“”“） - 从c＃评估并在regexr中重新测... -
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ROC曲线/分类准确性，何时使用哪种评估指标？
物体检测精度，精度和召回 - 在ROC曲线上绘制精确度和召回率 - 这些是可视化和评估图像分类算法结果的最常用方法 . 但是有两种方法可以进行测试 . 分类器可用于对已经裁剪且仅包含要分类的对象的图像中的对象进行分类 . 测试图像也可以是一个大场景，分类器应在其中绘制潜在对象周围的边界框以检测它们 . 我想弄清楚何时使用哪种形式的评估 . 当分类器以第一种测试方式对图像进行分类时，我们... -
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K-Nearest Neighbors OpenCV算法
我正在使用OpenCV 2.4.12 predictedValues = knn.find_nearest(samples, k, results, neighborResponses, dists); 这条线基本上得到了knn的结果 . 现在我的问题是如何评估结果？是否有任何我可以使用的功能？否则我需要比较 predicted 与 results 垫？ Documentation 谢谢 Ps.... -
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非标准评估，高级R书中的混乱
所以在Hadley的高级R书中，有一个使用替换的问题的例子，这里是代码的摘录： subset2 <- function(x, condition) { condition_call <- substitute(condition) r <- eval(condition_call, x, parent.frame()) x[r, ] } scramble <- funct... -
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Tensorflow对象检测评估pycocotools缺失
关于宠物对象检测的TF教程：https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/running_pets.md 跑到当地：https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/run... -
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如何使用Alpha Beta选择节点
我正在使用带有Alpha Beta修剪的MiniMax为奥赛罗游戏实现AI . 我已经实现了一个Alpha Beta算法，告诉我我可以获得的值，但不是我应该选择哪个节点？所以我的问题是如何使用Alpha-Beta告诉我应该选择哪个节点，而不是结果值 . 这是我的Alpha-Beta算法的伪代码 . 01 function alphabeta(node, depth, α, β, maximizin... -
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用于记录Racket评估步骤和中间值的宏？
作为学习Racket宏系统的练习，我一直在实现基于C++ catch framework的单元测试框架 . 该框架的一个特点是，如果我写这样的支票： CHECK(x == y); // (check x y) 当违反检查时，错误消息将打印出x和y的值，即使使用的宏是完全通用的，不像其他测试框架要求你使用像CHECK_EQUALS，CHECK_GREATER等宏 . 这可以通过一些hackery涉... -
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如何数字评估类似unet的CNN的结果？
我正在寻找一种方法来数字评估我类似unet的CNN的结果 . CNN经过训练以从灰度图像中去除伪像 . 因此，CNN获得“9通道”灰度图像，其中包含每个通道中的伪像（9个灰度图像，其中部分冗余数据但不同的伪像被连接 - >尺寸[numTrainInputs，512,512,9]）作为输入，并应输出单个没有伪影的灰度图像[numTrainInputs，512,512,1] . CNN使用MS... -
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实现keras中三重态丢失的准确性
我想为三重损耗网络实现精确度函数，以便我知道，算法在训练期间如何工作 . 到目前为止，我已经尝试了一些东西，但我不确定它是否真的可以工作，而且我在keras中实现它也很麻烦 . 我的想法是比较预测的锚定阳性和锚定负距离（在 y_pred 中），这样正的距离应该足够低而负的距离足够大： def accuracy(_, y_pred): pos_treshold = 0.4 neg_t... -
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在r中的插入符号中创建RMSLE度量标准
有人可以帮我解决以下问题：我需要将带有插入符号包的xgboost训练模型更改为默认度量标准RMSLE . 默认情况下，插入符号和xgboost在RMSE中训练和测量 . 以下是代码行： 以插入符号格式创建自定义汇总函数 custom_summary = function(data, lev = NULL, model = NULL){ out = rmsle(data[, "obs&qu...