08 2019 档案
摘要：y = tf.tile(tf.range(2, dtype=tf.int32)[:, tf.newaxis], [2,3]) # tf.tile（input，[a，b]） 输入数据，按照对应维度将矩阵重复a次和b次y1=tf.range(2, dtype=tf.int32)y2=tf.range(2, dtype=tf.int32)[:, tf.newaxis] # 将一维度矩阵增加一维度，列为1
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摘要：NMS代码说明（来自Fast-RCNN） 个人觉得NMS包含很多框，其坐标为（x1,y1,x2,y2）,每个框对应了一个score，我们将按照score得分降序，并将第一个最高的score的框（我们叫做标准框）作为标准框与其它框对比，即计算出其它框与标准框的IOU值，然后设定阈值，与保留框的最大数量
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摘要：a=[1,2,5,9,7,3]a=np.array(a)order = a.argsort() # 从小到大排序，并返回索引值print('order=',order)order1= a.argsort()[::-1] # 从大到小排序，并返回索引值 print('order1=',order1)
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摘要：import osdir_list = os.listdir('C:\\Users\\10107472\\Desktop\\practice\\JPEGImages')i=0f1=open('C:\\Users\\10107472\\Desktop\\practice\\train1.txt','r
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摘要：a=np.array([1,2,3,4])a=a[np.newaxis,:] #固定行，相当于1行多列b=np.array([2,4,6]) b=b[:,np.newaxis] #固定列，相当与多行1列print(a)print(b)c=a/b #将会产生三行四列print(c)
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摘要：import osdef list_dir(file_dir): f=open('C:\\Users\\10107472\\Desktop\ok.txt','w') #打开文件 ''' 通过 listdir 得到的是仅当前路径下的文件名，不包括子目录中的文件，如果需要得到所有文件需要递归 ''' #
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摘要：import numpy as npa=np.array([[11,12,13,14,15,16,17,18],[21,22,23,24,25,26,27,28],[31,32,33,34,35,36,37,38],[41,42,43,44,45,46,47,48]])print(a)b=a[:,::-1] #表示从最后一列开始，每隔1列就取，相当于倒叙print(b) b1=a[:,::-...
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