大海

SIMPLE THE COMPLEX

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之前整理了一套文档生成、托管和发布流程，使用Sphinx完成工程文档的生成，使用Github完成文档的托管，使用Readthedocs完成文档的发布

在实践过程中发现整个流程都有或大或小的不足，尤其是Sphinx工具，最近学习了另外一个文档生成工具MkDocs，更加符合个人的需求

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对于分类问题，最开始想到的评判标准就是检测准确率（accuracy），即样本检测类别和实际一致的数量占整个样本集的比率。进一步研究发现，还可以用更精细的标准来比较检测性能，学习步骤如下：

  1. 正样本和负样本
  2. TP/FP/TN/FN
  3. TPR/FPR/FDR/PPV/ACC
  4. ROC/AUC
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学习了PyTorch环境下的Tensorboard使用 - [PyTorch]Tensorboard可视化实现。PyTorch也提供了Tensorboard学习教程 - Visualizing Models, Data, and Training with TensorBoard

下面结合一个完整的训练过程，通过Tensorboard实现可视化

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PyTorch通过TorchVision工具包提供统一的数据加载、数据处理的接口，允许自定义类的方式加载数据集，通过DataLoader接口来批量处理

原文地址：Writing Custom Datasets, DataLoaders and Transforms

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相关实现：zjykzj/vocdev

简介

PASCAL VOC 2007数据集基于4个大类别，共包含了20个目标类：

  • Person: person
  • Animal: bird, cat, cow（奶牛）, dog, horse, sheep（绵羊）
  • Vehicle（交通工具）: aeroplane（飞机）, bicycle, boat（小船）, bus（公共汽车）, car（轿车）, motorbike（摩托车）, train（火车）
  • Indoor（室内）: bottle（瓶子）, chair（椅子）, dining table（餐桌）, potted plant（盆栽植物）, sofa, tv/monitor（电视/显示器）

PASCAL VOC 2007数据集主要用于分类/测试任务，同时也提供了分割和人体部件检测的数据。示例如下：

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原先笔记本自带的是Win10系统，想着日常开发中更常用的是Linux环境，所以重装了Ubuntu。之前用的是16.04版本，用了也快一年了，电脑里面的东西攒的挺多的，而且现在也都快2020了，所以打算重装Ubuntu 18.04版本，小结重装Ubuntu系统后相关环境配置

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