12 2020 档案
摘要：自由学习，大佬给了一个脚本，用在yolov5中，实现预测完图像生成图像对应的xml文件，方便在labelimage中进行查看： View Code 直接调用模型生成的.pt，检测完结果生成跟检测图像对应得xml文件。 学习到了glob函数的使用：是python自己带的一个文件操作相关模块，用它可以查
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摘要：V1，CVPR2016：https://arxiv.org/abs/1506.02640 V2，CVPR2017：https://arxiv.org/abs/1612.08242 V3：https://arxiv.org/abs/1804.02767 V4：https://arxiv.org/abs
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摘要：1、ResNet 2、ResNext 2020-12-18 3、ResNest 4、数据增强 其他的一些具体方法：数据中心化数据标准化缩放裁剪旋转翻转填充噪声添加灰度变换线性变换仿射变换亮度、饱和度及对比度变换 1. 裁剪 中心裁剪：transforms.CenterCrop(512)； # 一个参
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摘要：经常用，保存一下，方便查看 class Data(Dataset): def __init__(self, img_path, txt_path, dataset = '', data_transforms=None, loader = default_loader): with open(txt_
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