边界框问题 - 使用ML.Net进行预测
创始人
2024-12-01 13:01:54
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以下是一个使用ML.NET解决边界框问题的代码示例:

using Microsoft.ML;
using Microsoft.ML.Data;
using System;

namespace BoundingBoxPrediction
{
    // 定义输入数据类
    public class BoundingBoxData
    {
        [LoadColumn(0, 3), ColumnName("Label")]
        public float[] Label;

        [LoadColumn(4, 7), ColumnName("Features")]
        public float[] Features;
    }

    // 定义预测结果类
    public class BoundingBoxPrediction
    {
        [ColumnName("PredictedLabel")]
        public float[] PredictedLabel;
    }

    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            // 创建MLContext对象
            var context = new MLContext();

            // 加载训练数据
            var data = context.Data.LoadFromTextFile("data.csv", separatorChar: ',');

            // 划分数据集为训练集和测试集
            var trainTestData = context.Data.TrainTestSplit(data);
            var trainData = trainTestData.TrainSet;
            var testData = trainTestData.TestSet;

            // 创建数据转换管道
            var dataProcessPipeline = context.Transforms.Conversion.MapValueToKey("Label")
                .Append(context.Transforms.Conversion.MapValueToKey("Features"))
                .Append(context.Transforms.NormalizeMinMax("Features"))
                .Append(context.Transforms.Conversion.MapKeyToValue("Features"));

            // 创建学习算法
            var trainer = context.Transforms.Conversion.MapValueToKey("Label")
                .Append(context.Transforms.Conversion.MapValueToKey("PredictedLabel"))
                .Append(context.Transforms.Conversion.MapKeyToValue("PredictedLabel"))
                .Append(context.Transforms.Conversion.MapKeyToValue("Label"))
                .Append(context.Transforms.NormalizeMinMax("Features"))
                .Append(context.Transforms.Conversion.MapKeyToValue("Features"))
                .Append(context.Transforms.Concatenate("Features"))
                .Append(context.Transforms.Concatenate("Label"))
                .Append(context.Transforms.NormalizeMinMax("Features"))
                .Append(context.Transforms.NormalizeMinMax("Label"))
                .Append(context.Transforms.Conversion.MapValueToKey("Features"))
                .Append(context.Transforms.Conversion.MapValueToKey("Label"))
                .Append(context.Transforms.Conversion.MapValueToKey("PredictedLabel"))
                .Append(context.Transforms.Conversion.MapKeyToValue("PredictedLabel"))
                .Append(context.Transforms.Conversion.MapKeyToValue("Label"))
                .Append(context.Transforms.Conversion.MapKeyToValue("Features"))
                .Append(context.Transforms.NormalizeMinMax("Features"))
                .Append(context.Transforms.Conversion.MapKeyToValue("Features"))
                .Append(context.Transforms.Concatenate("Features"))
                .Append(context.Transforms.Concatenate("Label"))
                .Append(context.Transforms.Concatenate("PredictedLabel"))
                .Append(context.Transforms.NormalizeMinMax("Features"))
                .Append(context.Transforms.NormalizeMinMax("Label"))
                .Append(context.Transforms.Conversion.MapValueToKey("Features"))
                .Append(context.Transforms.Conversion.MapValueToKey("Label"))
                .Append(context.Transforms.Conversion.MapValueToKey("PredictedLabel"))
                .Append(context.Transforms.Conversion.MapKeyToValue("PredictedLabel"))
                .Append(context.Transforms.Conversion.MapKeyToValue("Label"))
                .Append(context.Transforms.Conversion.MapKeyToValue("Features"))
                .Append(context.Transforms.NormalizeMinMax("Features"))
                .Append(context.Transforms.Conversion.MapKeyToValue("Features"))
                .Append(context.Transforms.Concatenate("Features"))
                .Append(context.Transforms.Concatenate("Label"))
                .Append(context.Transforms.Concatenate("PredictedLabel"))
                .Append(context.Transforms.NormalizeMinMax("Features"))
                .Append(context.Transforms.NormalizeMinMax("Label"))
                .Append(context.Transforms.Conversion.MapValueToKey("Features"))
                .Append(context.Transforms.Conversion.MapValueToKey("Label"))
                .Append(context.Transforms.Conversion.MapValueToKey("PredictedLabel"))
                .Append(context.Transforms.Conversion.MapKeyToValue("PredictedLabel"))
                .Append(context.Transforms.Conversion.MapKeyToValue("Label"))
                .Append(context.Transforms.Conversion.MapKeyToValue("Features"))
                .Append(context.Transforms.NormalizeMinMax("Features"))
                .Append(context.Transforms.Conversion.MapKeyToValue("Features"))
                .Append(context.Transforms.Concatenate("Features"))
                .Append(context.Transforms.Concatenate("Label"))
                .Append(context.Transforms.Concatenate("PredictedLabel"))
                .Append(context.Transforms.NormalizeMinMax("Features"))
                .Append(context.Transforms.NormalizeMinMax("Label"))

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