02 2021 档案
摘要：Torch模型 第一步:转换成onnx模型 在205服务器上，虚拟环境是py35_torch0.4.0 /home/cbpm2016/temp 生成my_net.onnx模型 链接：https://pan.baidu.com/s/1nqk3vU-66iHrRJGLiDHBKQ 提取码：gs5h 复制
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摘要：tar -c: 建立压缩档案-x：解压-t：查看内容-r：向压缩归档文件末尾追加文件-u：更新原压缩包中的文件 这五个是独立的命令，压缩解压都要用到其中一个，可以和别的命令连用但只能用其中一个。下面的参数是根据需要在压缩或解压档案时可选的。-z：有gzip属性的-j：有bz2属性的-Z：有compr
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摘要：https://blog.csdn.net/qq_40967961/article/details/109907252
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摘要：激活函数是神经网络模型重要的组成部分，本文作者Sukanya Bag从激活函数的数学原理出发，详解了十种激活函数的优缺点。 激活函数（Activation Function）是一种添加到人工神经网络中的函数，旨在帮助网络学习数据中的复杂模式。类似于人类大脑中基于神经元的模型，激活函数最终决定了要发射
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摘要：编译：ronghuaiyang pytorch复现语义分割U²-Net，附预训练模型https://github.com/NathanUA/U-2-Net 导读 感觉可以当成边缘检测来用。 铅笔素描肖像生成已出现作为Alberta大学的U²-Net的一个有趣和流行的新应用。自用于显著目标检测的新的深
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摘要：https://zhuanlan.zhihu.com/p/71538356 和昨天的那篇U²Net同作者，但是更早一点。 大多数深度学习方法→在显著性预测时侧重于区域预测→但现在他们创建了一个新的损失函数→也考虑了目标的边界。 显著性预测→我们人类擅长于此→关注给定的图像或视频中的“重要”目标。(但
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摘要：Segmentation models 是一个基于PyTorch的图像分割神经网络 https://www.ctolib.com/qubvel-segmentation_models-pytorch.html Segmentation models 是一个基于PyTorch的图像分割神经网络 推荐
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摘要：参考: 博客1 https://blog.csdn.net/weixin_46969696/article/details/106930043?utm_term=arm%E5%AE%89%E8%A3%85pytorch&utm_medium=distribute.pc_aggpage_search_
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摘要：博客1: https://blog.csdn.net/weixin_46969696/article/details/106930043?utm_term=arm%E5%AE%89%E8%A3%85pytorch&utm_medium=distribute.pc_aggpage_search_res
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摘要：https://qixinbo.info/2020/02/16/kaggle-steel-2/ AugustMe的学习小课堂 2020-10-20 10:22:33 912 收藏 1 分类专栏： PyTorch 图像分割 版权 segmentation_models_pytorch是一个基于PyTo
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摘要：本文转自AI公园。 作者：Iago Suárez 编译：ronghuaiyang 导读 OpenCV发布了4.5.1，包含了BEBLID算子，一个新的局部特征描述符，超越ORB。 OpenCV 4.5.1中最令人兴奋的特性之一是BEBLID (Boosted Efficient Binary Loc
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摘要：PLC发烧友 昨天 以下文章来源于工控论坛 ，作者关普 工控论坛 中华工控网(www.gkong.com)最新活动信息、工控周刊、每日精华话题发布。工控论坛，自动化从业者的精神家园 ↖戳上方蓝字 "PLC发烧友” 关注我们哦！ 一 必备软件和硬件 1、西门子STEP 7-MicroWIN SMART
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摘要：传统的皮肤病灶分析主要方法是基于阈值、区域、融合与变形模型实现医疗图像分割，但是自从深度学习的图像分割方式出现以后，对比传统方式的医学图像分割算法，深度学习图像分割方法更加有效与稳定，本文作者提出了一个种新的深度学习医学图像分割模型，主要有以下三个方面的改进： 1. 在输入图像编码之前使用Coord
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摘要：基于OpenCV+ZXing手工打造，FPS300+的二维码识别库 原创 gloomyfish OpenCV学堂 昨天 点击上方蓝字关注我们 微信公众号：OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 软件版本信息 Windows10系统OpenCV4.5.1VS2017 OpenCV官方支
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摘要：置顶 BlackBack_ 2020-07-07 22:59:17 1377 收藏 25 文章标签： 深度学习 pytorch 神经网络 版权 用pytorch搭建简单的语义分割(可训练自己的数据集) 灵感来源：https://blog.csdn.net/weixin_44791964/articl
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摘要：code : https://github.com/Czt1998/U-net 写在前面： 一直没有整理的习惯，导致很多东西会有所遗忘，遗漏。借着这个机会，养成一个习惯。 对现有东西做一个整理、记录，对新事物去探索、分享。 因此博客主要内容为我做过的，所学的整理记录以及新的算法、网络框架的学习。基本
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摘要：点击上方“3D视觉工坊”，选择“星标” 干货第一时间送达 来源：Opencv视觉实践 本文翻译自光头哥哥的博客：【Blur detection with OpenCV】。 本文仅作学习分享，原文链接： https://www.pyimagesearch.com/2015/09/07/blur-det
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摘要：1.打开VS 2.在顶部的菜单栏找到 工具(Tool)->扩展和更新(Extensions and Updates) 3.点击右侧 联机（online）-> 搜索栏中输入 image watch 在中间会出现搜索结果，点击下载即可，会弹出一个下载进度条。（这里我已经下载过了，就不再重新下载啦） 4.
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摘要：https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/
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摘要：https://github.com/biubug6/Pytorch_Retinaface RetinaFace 关键点 ShellCollector 2019-11-07 16:48:56 1582 收藏 2 分类专栏： 深度学习 人脸识别 版权 这个113m https://github.com
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摘要：自发布以来，ImageNet 数据集逐渐成为机器学习社区最流行的图像分类基准，但 ImageNet 自身存在着标签噪声，以及单标签标注属性与多类别样本之间的不匹配。所以在本文中，韩国 Naver AI 实验室提出了一种新颖的重新标注策略以及一个基于额外源数据的强大图像分类器，通过该策略训练的 Res
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摘要：1、简介 本项目的目的是为了给大家提供跟多的实战思路，抛砖引玉为大家提供一个案例，也希望读者可以根据该方法实现更多的思想与想法，也希望读者可以改进该项目种提到的方法，比如改进其中的行人检测器、跟踪方法、行为识别算法等等。 本项目主要检测识别的行为有7类：Standing, Walking, Sitt
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摘要：http://t.rock-chips.com/forum.php?mod=viewthread&tid=1414 https://blog.csdn.net/hanpengyu/article/details/113272923 rknn1.6的版本:李泽源/media/cbpm2016/E/li
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摘要：参考博客: https://blog.csdn.net/haeasringnar/article/details/82079943 这个更好一点: https://blog.csdn.net/qq_34638161/article/details/80790073 恢复默认源：（json.decod
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摘要：1.1500PLC的硬件IP地址要和MCGS在同一个网段（关）都可以，并且PLC要允许接受远程对象的通信访问。 2.MCGS 和 1500 的数据交换， MCGS中的“ V”对应的是1500中的 DB块中的数据， DB块必须是非优化，在 DB块中添加数据。 MCGS中的操作 1.保证 MCGS和 1
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摘要：本文转载自OpenCV团队。 十天前，微信官方开发团队在 opencv_contrib 开源了自家优化9年的二维码引擎！各位读者可编译最新版OpenCV及opencv_contrib ，直接使用！ 2011年12月微信3.5版本正式上线“扫一扫”二维码，历经9年蜕变，“扫一扫”从二维码名片到扫码支付
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摘要：从L1 loss到EIoU loss，目标检测边框回归的损失函数一览 smilehan 我爱计算机视觉 昨天 本文转载自知乎，已获作者授权转载。 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/342991797 目标检测任务的损失函数由Classificition Loss和BBo
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摘要：磐创AI分享 来源 | 极市平台 作者 | Happy 审稿 | 邓富城 【导读】又一篇Transformer来了！本文在ViT方面进行了一次突破性探索，提出了首次全面超越ResNet，甚至轻量化版本优于MobileNet系列的T2T-ViT。 本文是依图科技在ViT方面的一次突破性的探索。与之前V
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摘要：↖戳上方蓝字 "PLC发烧友” 关注我们哦！ 1、控制要求 I0.0启动变频器正转，I0.1启动变频器反转，I0.2停止变频器，PLC通过MODBUS通讯读取台达变频器当前电流和当前电压。 2、变频器参数 变频器参数的通信地址是2000H，Modbus通信功能码是0（离散量输出）1（离散量输入）、3
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摘要：AI编辑：我是小将 本文作者：白裳 https://zhuanlan.zhihu.com/p/145842317 本文已由原作者授权 目前 pytorch 已经在 torchvision 模块集成了 FasterRCNN 和 MaskRCNN 代码。考虑到帮助各位小伙伴理解模型细节问题，本文分析一下
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