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特征图可视化：
4位浮点数：
| 原始2位浮点数 | 4位浮点数 |
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参考 【科研新手必学】手把手教你统计学的P值含义和检验假设 下图中，μ0 表示整个地区的总体均值，μ 表示整个矿区的整体均值， X ‾ overline{X} X 表示矿区抽样的均值 H0是无效假设(原假设)，即，矿区的均值和该地区的均值其实是一样的，只是因为抽样误差而导致的（即矿
置信度(confidence) 还存在一个很关键的问题：在训练中我们挑选哪个bounding box的准则是选择预测的box与ground truth box的IOU最大的bounding box做为最优的box，但是在预测中并没有ground truth box，怎么才能挑选最优的bounding box呢？这就需要另外的参数了，那就是下面要说到的置信度。
在概率论和统计学中，t-分布（t-distribution）用于根据 小样本 来估计呈正态分布且方差未知的总体的均值。如果总体方差已知（例如在样本数量足够多时），则应该用正态分布来估计总体均值。 t分布95%的置信度，相关系数是 1.96 ，因为 t 分布于自由度有关，置信度对应下的
目录 【海量数据挖掘/数据分析】 之 关联规则挖掘 Apriori 算法 （数据集、事务、频繁项集、关联规则、支持度、置信度） 一、 关联规则挖掘简介 二、 数据集 与 事务 ( Transaction ) 概念 三、项 ( Item ) 概念 四、项集 ( Item Set ) 概念 五、频繁项集 六、数据集、事物、项、项集
关联规则(Association Rules)是反映一个事物与其他事物之间的相互依存性和关联性，是数据挖掘的一个重要技术，用于从大量数据中挖掘出有价值的数据项之间的相关关系。 该过程通过发现顾客放人其购物篮中的不同商品之间的联系， 分析顾客的购买习惯 。通过了解哪些商品频
继YOLOv5大成之后，原作者U神又开源了更强的YOLOv8，说是论文在写，不知道这次会不会吃帽子。 Github地址：https://github.com/ultralytics/ultralytics 预训练权重下载地址：https://github.com/ultralytics/assets/releases COCO数据集实验对比，YOLOv8全面领先！ 图片来源于：https://blog.csdn.net/qq_3770647
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yolov8是yolov5作者发布的新作品 目录 1、下载源码 2、下载权重 3、配置环境 4、导出onnx格式 5、OpenCV DNN 推理 项目下models/export.md有说明： 我在目录下用命令行没有反应，所以在项目目录下新建一个python文件【my_export.py】，输入： 然后执行： 输出如下： 用之前博客写的代码
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前面章节已经详细描述了 小目标检测-切片辅助超推理（SAHI ）技术原理介绍 引入 SAHI ，这是一种专为小物体检测而设计的尖端流水线。SAHI 利用切片辅助推理和微调技术的力量，彻底改变了检测对象的方式。SAHI 物体检测的与众不同之处在于它与任何物体检测器的
