随笔分类 - 深度学习
摘要：我已经训练完成了yolov5检测和resnet152分类的模型，下面开始对一张图片进行检测分类。 首先用yolo算法对猫和狗进行检测，然后将检测到的目标进行裁剪，然后用resnet152对裁剪的图片进行分类。 首先我有以下这些训练好的模型 猫狗检测的，猫的分类，狗的分类 我的预测文件my_detec
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摘要：相比于之前写的ResNet18，下面的ResNet50写得更加工程化一点，这还适用与其他分类，就是换一个分类训练只需要修改图片数据的路径即可。 我的代码文件结构 1. 数据处理 首先已经对数据做好了分类 文件夹结构是这样 开始划分数据集 split_data.py import os import
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摘要：1.安装cuda 可以先看看自己的 显卡信息，支持哪个cuda版本 cuda下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 我的RTX3060，下载的cuda11.8 下载后安装，直接默认安装到底，然后打开cmd，输入nvcc -V 2.
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摘要：目录结构 dogsData.py import json import torch import os, glob import random, csv from PIL import Image from torch.utils.data import Dataset, DataLoader fr
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