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    Python-matplotlib-决策曲线分析（DecisionCurveAnalysis ）⽂章⽬录⼀、决策曲线分析概念预测模型（predictive models）被⼴泛地应⽤于诊断（diagnosis）或预后预测（prognosis）。通常，这些模型的价值是通过统计学指标如敏感性、特异性、ROC曲线下⾯积、校准度来评估的，⽽这些指标⽆法考虑特定模型的临床实⽤性（clinical utili
    时间：2023-08-08  热度：32℃
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    基于脉冲幅度谱的3He正比计数管中子散射谱仪探测系统关键参数测定方法
    Vol  55 ,No. 1Jan.2021第55卷第1期2021年1月原子能科学技术AtomicEnergyScienceandTechnology基于脉冲幅度谱的3He 正比计数管 中子散射谱仪探测系统关键参数测定方法余周香，孙凯，李眉娟，刘蕴韬％，陈东风(中国原子能科学研究院中子散射实验室，北京102413)摘要：中子散射谱仪探测系统各部件性能参数需相互匹配，准确的参数测定方法利于
    时间：2023-08-01  热度：21℃
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    MATLAB中matchFeatures函数解析
    MATLAB中matchFeatures函数解析matchFeatures函数一溪流水功能：⽤于特征点匹配，是matlab中图像匹配中常⽤的函数之⼀常⽤的调⽤格式有以下⼏种：低碳生活方式indexPairs = matchFeatures(features1,features2);世界最大半岛[indexPairs,matchmetric] = matchFeatures(features1,fe
    时间：2023-07-31  热度：26℃
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    机器学习系列机器学习评价指标
    机器学习系列机器学习评价指标公众号：医学⼤数据挖掘分析评价指标是针对将相同的数据，输⼊不同的算法模型，或者输⼊不同参数的同⼀种算法模型，⽽给出这个算法或者参数好坏的定量指标。在模型评估过程中，往往需要使⽤多种不同的指标进⾏评估，在诸多的评价指标中，⼤部分指标只能⽚⾯的反应模型的⼀部分性能，如果不能合理的运⽤评估指标，不仅不能发现模型本⾝的问题，⽽且会得出错误的结论。本⽂将详细介绍机器学习分类任务的
    时间：2023-07-27  热度：10℃
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    目标检测（一）目标检测评价指标
    ⽬标检测（⼀）⽬标检测评价指标召回率（Recall），精确率（Precision），平均正确率（AP），交除并（IoU）章鱼哥怎么画摘要在训练YOLO v2的过程中，系统会显⽰出⼀些评价训练效果的值，如Recall，IoU等等。为了怕以后忘了，现在把⾃⼰对这⼏种度量⽅式的理解记录⼀下。这⼀⽂章⾸先假设⼀个集，然后围绕这⼀测试集来介绍这⼏种度量⽅式的计算⽅法。⼤雁与飞机假设现在有这样⼀个测试集，测试
    时间：2023-07-27  热度：19℃
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    召回率（Recall），精确率（Precision），平均正确率
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    时间：2023-07-27  热度：17℃
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    YOLO学习】召回率（Recall），精确率（Precision），平均正确率（Avera。。。
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    时间：2023-07-27  热度：18℃
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    灰度图像的自动阈值分割（Otsu法）
    灰度图像的⾃动阈值分割（Otsu法）的⾃动阈值分割（Otsu 法）什么的湖水领域许多算法都要求先对图像进⾏⼆值化。这种⼆值化操作阈值的选取⾮常重要。阈值选取的不合适，可能得到的结果就毫⽆⽤处。今天就来讲讲⼀种⾃动计算阈值的⽅法。这种⽅法被称之为Otsu法。发明⼈是个⽇本⼈，叫做Nobuyuki Otsu (⼤津展之）。简单的说，这种算法假设⼀副图像由前景⾊和背景⾊组成，通过的⽅法来选取⼀个阈值，使
    时间：2023-07-20  热度：16℃
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    Otsu算法(大律法或最大类间方差法)
    Otsu算法(大律法或最大类间方差法)一、Otsu最大类间方差法原理利用阈值将原图像分成前景，背景两个图象。前景：用n1,csum,m1来表示在当前阈值下的前景的点数，质量矩，平均灰度后景：用n2, sum-csum,m2来表示在当前阈值下的背景的点数，质量矩，平均灰度当取最佳阈值时，背景应该与前景差别最大，关键在于如何选择衡量差别的标准，而在otsu算法中这个衡量差别的标准就是最大类间方差（英文
    时间：2023-07-20  热度：18℃
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    自适应阈值法
    自适应阈值法evel,xigma);clear; warning off; SE = strel('diamond',4); BW1 = imread('E:\360Apps\tupian.bmp'); BW2 = imerode(BW1,SE); BW3 = imdilate(BW2,SE); BW4 = BW1-BW3; %rgbת»Ò¶È if isrgb(BW4)==1   &
    时间：2023-07-20  热度：8℃
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    【阈值分割】最大熵分割法
    【阈值分割】最⼤熵分割法第⼀次尝试写博客，希望能坚持下去。。。最近在做红外⼩⽬标检测，⽤到⼀个最⼤熵分割法，ok，下⾯介绍⼀下。最⼤熵分割法恭宽信敏惠现在主要⽤的熵算法有 P ⽒熵算法，KSW 熵算法、JM 熵算法下⾯以经典的 KSW 熵算法为例介绍其原理和计算过程。KSW熵算法设分割阈值为设分割阈值为t,T为{0,1,2，...t}的灰度分布，B为{t+1,t+2,...L-1}的灰度分布，则概
    时间：2023-07-20  热度：8℃
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    otsu阈值分割算法原理_Otsu算法
    otsu阈值分割算法原理_Otsu算法Otsu算法：最⼤类间⽅差法(⼤津算法)，是⼀种确定阈值的算法。之所以称为最⼤类间⽅差法是因为，⽤该阈值进⾏的图像固定阈值，类间⽅差最⼤，它是按图像的灰度特性，将图像分成背景和前景两部分，使类间⽅差最⼤的分割意味着错分概率最⼩。原理：对于图像I(x,y)，前景(即⽬标)和背景的分割阈值记作T，属于前景的点数占整幅图像的⽐例记为ω0，其平均灰度μ0；背景像素点数
    时间：2023-07-20  热度：8℃
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    2.灰度图像阈值确定
    阈值获取总结图像处理中，常去除图像中不理想的部分，而保留对象部分。所以，我们可以通过阈值进行提取，例如，通过阈值法提取出文字部分，可用下式进行表示：但是，随着环境的变化，所给的阈值的不同，对于所提取的对象就有很大的差别。所以，需要一种实时确定阈值的方法使得背景和物体可以准确地分类。在此推荐的方法—— 最大类间方差法（Otsu、大津法）。 通过对比和仔细的推算，此种方法比较容易实现，而且效果比较好。
    时间：2023-07-20  热度：8℃
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    graythresh函数
    graythresh函数函数名称：graythresh函数功能：计算灰度图像的阈值函数输入参数：- img：灰度图像（必须为单通道）- method：阈值计算方法，默认为'Otsu'，可选值包括'Triangle'和'Mean'函数输出参数：工匠精神观后感- level：计算得到的阈值函数使用示例：```import cv2img = cv2.imread('test.jpg', 0) # 读取灰
    时间：2023-07-20  热度：10℃
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