12 2018 档案
摘要：https://blog.csdn.net/u012986684/article/details/52860849 前言大家好，好久没有写技术博客了，在工作学习中遇到一些问题及解决方法，希望能帮助到大家。Pangolin 想必大家都非常熟悉了，这个是一款开源的OPENGL显示库，可以用来视频显示、而
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摘要：https://blog.csdn.net/p942005405/article/details/75715288 https://blog.csdn.net/LOVE1055259415/article/details/79907466?utm_source=blogkpcl15 1. 安装gcc
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摘要：# 声明要求的 cmake 最低版本cmake_minimum_required(VERSION 2.8)# 声明一个 cmake 工程project(helloSLAM)# 设置编译模式set( CMAKE_BUILD_TYPE "Debug" )# 共享库add_library(hello_sh
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摘要：训练方式：：https://blog.csdn.net/xiao_lxl/article/details/79106837 caffe-ssd训练自己的数据集 https://blog.csdn.net/lukaslong/article/details/81509855 错误：： SSD(Sing
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摘要：HALCON形状匹配讲解 https://blog.csdn.net/linnyn/article/details/50663328 https://blog.csdn.net/u014608071/article/details/78564596 2016年02月14日 16:09:40 赵一一
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摘要：https://www.jianshu.com/p/a672f702e596 本文记录了在ubuntu16.04下使用py-faster-rcnn来训练自己的数据集的大致过程。 在此之前，已经成功配置过了caffe-gpu，使用的显卡是GTX1080ti，安装的cuda8.0.61+cudnn v5
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摘要：https://blog.csdn.net/u011574296/article/details/72956446: Windows下对文件夹下所有图片批量重命名（附C++，python，matlab代码） 2017年06月09日 12:48:37 ZealCV 阅读数：8436 Windows下对
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摘要：https://blog.csdn.net/u011956147/article/details/53239325 https://blog.csdn.net/u011574296/article/details/78953681 2018年01月02日 17:13:59 ZealCV 阅读数：10
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摘要：https://www.jianshu.com/p/9da1f0756813 从编程实现角度学习Faster R-CNN（附极简实现） GoDeep 关注 2018.03.11 15:51* 字数 5820 阅读 1897评论 2喜欢 24 GoDeep 关注 2018.03.11 15:51* 字
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摘要：https://download.csdn.net/download/zefan7564/10148990 https://blog.csdn.net/qq_37124237/article/details/81087505 目标检测 Faster R-CNN运行及实时性DEMO测试 2018年07
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摘要：https://www.cnblogs.com/guoyaohua/p/9488119.html 本文详细解释了 Faster R-CNN 的网络架构和工作流，一步步带领读者理解目标检测的工作原理，作者本人也提供了 Luminoth 实现，供大家参考。 Luminoth 实现：https://git
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摘要：参考博客：：：https://www.cnblogs.com/Dzhen/p/6845852.html 非常全面的解读参考：：：https://blog.csdn.net/DaVinciL/article/details/81812454 下面我和大家一起从训练最开始学习作者如何将原始数据读入并通过
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摘要：https://blog.csdn.net/u011956147/article/details/80369731 创建文件夹：import osimport shutildef buildfile(echkeyfile): if os.path.exists(echkeyfile): #创建前先判
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摘要：faster-rcnn 结构杂谈 参考博客:::https://www.cnblogs.com/longriyao/p/5832274.html http://www.cnblogs.com/chaofn/p/9310912.html https://blog.csdn.net/u014380165
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摘要：pytorch官网上两个例程 转自:：https://www.cnblogs.com/zf-blog/p/7792373.html caffe用起来太笨重了，最近转到pytorch，用起来实在不要太方便，上手也非常快，这里贴一下pytorch官网上的两个小例程，掌握一下它的用法： 例程一：利用nn
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摘要：批量修改文件名 参考博客:https://www.cnblogs.com/zf-blog/p/7880126.html 功能：批量修改文件名 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 # -*- coding:utf-8 -*-
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摘要：https://blog.csdn.net/qq_27637315/article/details/78849756 https://blog.csdn.net/qq_21089969/article/details/69422624 faster rcnn报错：TypeError: slice i
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摘要：https://www.cnblogs.com/longriyao/p/5832274.html http://www.cnblogs.com/chaofn/p/9310912.html 文章转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/31426458 经过R-CNN和Fast
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摘要：參考博客：https://blog.csdn.net/xiao_lxl/article/details/79106837 1获取源代码：git clone https://github.com/weiliu89/caffe.git2 进入目录中 ：cd caffe 3，git checkout ss
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摘要：http://www.cnblogs.com/mstk/p/10009113.html Keras版本的Faster R-CNN源码下载地址：https://github.com/yhenon/keras-frcnn下载以后，用PyCharm打开（前提是已经安装了Tensorflow-gpu和Ker
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摘要：https://blog.csdn.net/flygeda/article/details/78638824 本文主要是对近期参考的网上各位大神的博客的总结，其中，从安装系统到跑通程序过程中遇到的各种问题，笔者会详细分析，有一些问题在网上都查不到。这些环境配置上的坑希望以后不要再踩到一、安装Ubun
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摘要：参考：https://blog.csdn.net/haoji007/article/details/81035565?utm_source=blogxgwz9 首先从网上下载imagenet训练好的模型，模型下载地址 http://dl.caffe.berkeleyvision.org/bvlc_g
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摘要：https://blog.csdn.net/eereere/article/details/80176007 参考资料code：https://github.com/ildoonet/tf-pose-estimationpaper：https://arxiv.org/pdf/1611.08050.p
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摘要：参考：https://www.youtube.com/watch?v=lLM8oAsi32g import cv2 import numpy as np def random_colors(N): np.random.seed(1) colors=[tuple(255*np.random.rand(
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摘要：转载：https://blog.csdn.net/u011311291/article/details/81121519 https://blog.csdn.net/qq_34564612/article/details/79138876 2018年07月19日 19:43:58 姚贤贤 阅读数：1
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摘要：参考博客：https://blog.csdn.net/eereere/article/details/79118645#commentBox 目录1.准备图片2. 将 图片路径写入txt 参考 这篇文章3.转换格式还是参考这篇文章 4.训练模型参考这篇参考这篇参考这篇5.测试模型看过这篇转换均值文件
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摘要：https://www.cnblogs.com/wktwj/p/6715110.html 默认caffe已经编译好了，并且编译好了pycaffe 1 数据准备 首先准备训练和测试数据集，这里准备两类数据，分别放在文件夹0和文件夹1中（之所以使用0和1命名数据类别，是因为方便标注数据类别，直接用文件夹
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摘要：https://www.samontab.com/web/2017/06/installing-opencv-3-2-0-with-contrib-modules-in-ubuntu-16-04-lts/ Installing OpenCV 3.2.0 with contrib modules in
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