随笔分类 - 实践经验
摘要：https://github.com/ppwwyyxx/OpenPano 复现 git clone https://github.com/ppwwyyxx/OpenPano.git # ubuntu 安装依赖 sudo apt install build-essential sed cmake li
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摘要：代码： https://github.com/OpenStitching/stitching/tree/main 1. 安装 docker https://docs.docker.com/engine/install/ubuntu/#install-using-the-repository 选择 I
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摘要：albumentations： T += [A.Normalize(mean=mean, std=std), ToTensorV2()] # Normalize and convert to Tensor torchvision： T.ToTensor(), T.Normalize(IMAGENET
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摘要：#### 1. 移动文件夹，又在原来位置做个软链接，可以正常使用代码 比如 移动 conda ,因为 conda 所占据的空间很大，移动后做个软链接还是一样的。 比如 把一些数据移出 home , 也可以做个软链接到原来位置。 #### 2. 训练模型时候的数据集做软链接 因为我们的数据经常存在硬盘
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摘要：http://zhidao.baidu.com/question/26715802/answer/3073469385 跨表格的话：=VLOOKUP($C$4,Sheet2!$A:$B,2,0) $C$4 是下拉菜单的位置 AB 是两个一一对应的列，比如： 
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摘要：在线LaTex 公式编辑 LaTex ~~强大的是：这个竟然支持图像识别公式，太棒了。~~ 好吧，它收费了。我决定要抛弃它的图像识别功能了了。 由于该在线图像识别公式的应用已经收费。因此我尝试了如下开源库用来图像识别公式： 代码仓库： https://github.com/lukas-blecher
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摘要：1. 配置环境 参考文档：https://mmclassification.readthedocs.io/zh_CN/dev-1.x/get_started.html git clone -b 1.x https://github.com/open-mmlab/mmclassification.gi
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摘要：1. 配置环境 参考：https://mmpose.readthedocs.io/zh_CN/latest/install.html 第 1 步 使用 MIM 安装 MMCV pip install -U openmim -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/si
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摘要：所用的开源项目： https://github.com/oukohou/SSR_Net_Pytorch 训练该模型的数据集：MegaAge_Asian 修改 requirements.txt： torch torchvision imgaug opencv-python pandas conda 环
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摘要：萌娃人脸生成器 项目地址：https://github.com/a312863063/seeprettyface-generator-babies 1.介绍 本文是运行一个 StyleGAN 训练出的萌娃人脸生成器。 2. 实践过程 1.1 下载代码库 1.2 下载预训练权重 下载链接在：seepr
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摘要：方案路线： 方案1： 使用 YOLO 检测人和猫狗，对检测到的人使用 Retinaface 检测人脸并做人脸对齐，扩大人脸面积40%，使用分类网络对人脸进行性别和年龄检测。 缺点：方案复杂，可能会累计误差，部署时候需要 3 个模型（YOLO、Retinaface 和 分类模型）。 优点：数据更易获取
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摘要：参考链接： https://blog.csdn.net/weixin_43745234/article/details/121561217 YOLOv5 与 YOLOv7 输出的混淆矩阵，其中每一列表示该列的真实标签，被分类到其他类的概率，这里进行了归一化。Recall 定义是：所有真实 Posit
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摘要：### 1. 多GPU后台分布式训练： # 后台从头训练 不要忘记 & 后面加上&符号，可以使得我们就算关掉了session连接，远程服务器也可以保持训练任务的运行。 nohup python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node 2 --mast
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摘要：不知不觉已经做了这个项目快一个月了。先总结下最近的过程。 首先做了基于landmark的手势分类。主要采用了 SVM 和 ANN 。其实这里的关键是如何做特征工程。有几种方案： 直接输入landmark的坐标。显然这不是一个好的方案。 输入相对坐标，比如计算每个关键点到手腕那个点的相对坐标，效果还可
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