摘要:前言 本文是基于pytorch_unet训练数据集进行二类语义分割,并完成测试; 操作步骤: 问题: 参考 1. github_Pytorch_Unet; 2. 完
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摘要:前言 本文是基于pytorch_unet训练多类别数据集的分割,并完成测试; 操作步骤: 问题: 1. 数据集的mask部分标签类别不正确; 原因: 制作标签的时候保存的图像标签文件时jpg,因为jpg格式会在存储时对图像进行压缩,导致mask图像不准确。 所以,保存标签mask图像的时候一定要注意
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摘要:单次 查询: nvidia-smi 实时查看 watch -n 0.5 nvidia-smi #每0.5s刷新一次 命令解析 第一栏的Fan:N/A是风扇转速,从0到100%之间变动,这个速度是计算机期望的风扇转速,实际情况下如果风扇堵转,可能打不到显示的转速。有的设备不会返回转速,因为它不依赖风扇
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摘要:参考 1. open_mmlab_github; 2. mmsegmentation_github; 3. mmsegmentation_doc; 完
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摘要:错误 Traceback (most recent call last): File "json2mask.py", line 18, in <module> main() File "json2mask.py", line 13, in main data = json.load(open(jso
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摘要:参考 1. 三眼鸭的编程教室; 2. zhihu; 完
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摘要:操作步骤: 1. 使用标注工具生成标注文件; 博主使用labelme开源工具标注文件; labelme的安装和使用清参考here; 2. 基于标注数据文件和样本图片生成对应的json目录; 每个样本文件生成的json目录包含的内容有原图/ img.png: 对应的局部的jpg原图文件,训练时要用 l
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摘要:前言 模型部署的过程中,不同的硬件可能支持不同的模型框架,本文介绍pytorch模型文件转换为onnx模型文件的实现过程,主要是基于Pytorch_Unet的实现过程,训练模型转换为onnx模型,并测试onnx的效果; 操作步骤 1. 基于训练完成的pth文件转换为onnx模型; 2. check和
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