03 2023 档案
摘要：一、新建项目 打开VS2017→ 新建项目→Win32控制台应用程序 → “空项目”打钩 二、调整配置管理器平台类型 右键项目→ 属性→ 配置管理器→ 全改为“x64” 三、配置生成属性 右键项目 → 生成依赖项→ 生成自定义→ 勾选“CUDA 11.1XXX” 四、配置基本库目录 注意：后续步骤中
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摘要：import numpy as np import cv2 as cv import matplotlib.pyplot as plt # 旋转矩形 vertices=cv.boxPoints(((200,200),(90,150),-30)) # 打印四个点 print(vertices.dtyp
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摘要：import cv2 as cv import matplotlib.pyplot as plt img=cv.imread(r'C:\Users\51102\Desktop\tradition\1.jpg',0) print('img.shape=',img.shape) circles=cv.H
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摘要：我也忘记这是什么代码了，几年前的，今天翻到发布出来 import cv2 as cv import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math img = cv.imread(r'C:\Users\51102\Desktop\tra
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摘要：Bounding box regression原理简单理解： 如上图所示，绿色框为飞机的ground truth(gt)，红色框为提取的foreground anchors,也就是说被分类器标记为飞机，但是红色框为位置不准确，不是我们想要的。所以要对红色框进行微调。 窗口形状用四维向量表示，中心点坐
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摘要：CoAt=Convolution + Attention 将conv与transformer以一种最优的方式结合： 在基础的计算块中，如果合并卷积与自注意力操作。 如何组织不同的计算模块来构建整个网络。 import torch import torch.nn as nn import math f
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摘要：有时候遇到不支持maxpool3d的硬件或算子时候，可将其改成maxpool2d加上maxpool1d组合方式表示，经验证与maxpool3d结果完全一致，其实现细节如下： 代码： import torch class MaxPool3d_modify(torch.nn.Module): def _
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