11 2019 档案
摘要：此函数是利用deltas对box修正，我并没有详细说明，若有问题，欢迎留言交流： def clip_boxes_graph(boxes, window): """ boxes: [N, (y1, x1, y2, x2)] window: [4] in the form y1, x1, y2, x2
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摘要：此部分为mask-rcnn中clip_boxes_graph（）函数的使用。首先利用代码解决基本函数的使用，然后运行代码，其细节如下：代码如下： import tensorflow as tfimport numpy as npimport randomsess=tf.Session()window
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摘要：import numpy as npanchors=np.ones((2,3))anchor = np.broadcast_to(anchors, (5,)+anchors.shape) # 标红字体表达较为新颖（个人认为）print(anchor)print('anchors=',anchor.s
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摘要：class Dataset(object): def __init__(self): self.image_info = [] # 初始化一个列表 def add_image(self, source, image_id, path, **kwargs): # 一个*的参数是一个列表，二个*的参数是
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摘要：import tensorflow as tfimport numpy as npimport cv2 as cvimport matplotlib.pyplot as pltsess=tf.Session()name='../main/0.jpg' # 相对位置img=tf.read_file(n
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摘要：转：https://blog.csdn.net/hduxiejun/article/details/80289476 os.path.join()函数：连接两个或更多的路径名组件 1.如果各组件名首字母不包含’/’，则函数会自动加上 2.如果有一个组件是一个绝对路径，则在它之前的所有组件均会被舍弃
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摘要：我使用tensorboard继续做了标量展示与直方图展示，在一的基础做了拓展，其改写代码如下： import numpy as npimport tensorflow as tfimport random# x_img = np.array(np.ones((5,784)))y_lable = np
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摘要：我使用tensorboard中的graph做了展示，至于其它功能可以类推，其代码如下： import numpy as npimport tensorflow as tfx_img = np.array(np.ones((5,784))) # 自己编造的图片数据y_lable = np.array(
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