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随笔分类 - 深度学习
摘要:
Tensorflow1.0之利用google object detect API检测 1,关于google object detect API的安装配置可以参考以下博客: https://www.cnblogs.com/kxqblog/p/16049570.html 2,以下开始讲解相关检测流程步骤
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
摘要:
1,配置基础Python环境为: Python3.6 个人建议最好在Conda下新建一个虚拟环境进行安装。 2,在虚拟环境下使用以下命令新建一个RKNN环境,如下: conda create --name=rknn python=3.6.8 3,执行以下命令进入虚拟环境: conda activat
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
摘要:
GTX1650显卡安装Pytorch记录 1,首先确定自身显卡的CUDA版本,cmd下输入 nvidia-smi 出现以下输出,一般最新的显卡cuda版本均为11.0以上,特别是30系显卡只能适配CUDA11以上版本对应的tensorflow与pytorch,否则会出现版本不匹配的结果 之后确定与之
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
摘要:
环境列表如下:Win10系统,tensorflow版本为1.13,python版本3.6,模型框架SSD。 1,模型训练 首先对于目标检测模型进行训练,生成ckpt文件,相关训练过程可以参考如下博客: https://www.cnblogs.com/kxqblog/p/16129549.html 2
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
摘要:
环境列表如下:Win10系统,tensorflow版本为1.13,python版本3.6,模型框架SSD。目标检测模型训练过程具体步骤如下: 1,制作Pascal VOC图片数据集: 参考博客如下:https://www.cnblogs.com/kxqblog/p/16122532.html 2,配
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
摘要:
Pascal VOC数据集标注 标注数据文件 目前流行的数据标注文件格式主要有VOC_2007、VOC_2012,该文本格式来源于Pascal VOC标准数据集,这是衡量图像分类识别能力的重要基准之一。本文采用VOC_2007数据格式文件,以xml格式存储。 1,首先安装标注工具labelxml,相
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
摘要:
###本地深度学习服务器远程访问——FRP内网穿透(在window深度学习服务器) 本人使用的配置为: 客户端:联想Y7000笔记本,主要用于调试深度学习代码以及测试深度学习目标检测训练后模型训练结果。 内网服务器:戴尔深度学习服务器,系统为win10,CPU为I7-10700,GPU为RTX306
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
摘要:
目前,由于3060显卡驱动版本默认>11.0,因此,其不能使用tensorflow1版本的任何接口,所以学习在tf2版本下的深度学习目标检测是很有必要的,而且此配置过程同样适用于任何30系显卡配置tf2环境。 一般配置Anaconda比较简单,这里便跳过,选用的anaconda版本为Anaconda
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