06 2022 档案
摘要:若使用tensorrt加载wts格式,需将模型训练的pt、pth、ckpt等格式权重转换为wts,其代码细节如下: def checkpint2wts(model, wts_file): ''' model:模型,需要权重 wts_file:保存wts权重路径,如result.wts ''' imp
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摘要:今日在读取代码时,发现我们平时数据增强Resize方法,除了CV最近邻、双线性、上下采样方法等,也有图像透视变换等方法,但很少用在深度学习中的数据增强Resize处理, 为此本文将记录这一方法,将透视变换用于模型输入Resize方法,因其简单,我将直接放入代码与结果: 代码如下: import nu
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摘要:混淆矩阵(confusion matrix)衡量的是一个分类器分类的准确程度。理解其概念本身容易理解,但一些特定术语易被混淆。 为此本文针对多分类或二分类的混淆矩阵给出相应原理解释,并为更好理解,本文也实现如何求解混淆矩阵。 因此,本文内容结构包含,原理介绍、代码实现、结果展示。 一 原理介绍 混淆
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摘要:本文记录使用向量方法寻找非规则四边行的内部区域,可不使用for循环语句,加快代码运行,其详细代码如下: import numpy import numpy as np import torch def distinguish_point_pos(corners_list, point): """ :
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