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摘要： 参考1、 一、Mat转vector 1、生成1xN的vector对象 1）Mat对象直接转换成vector对象 （1）主要是将Mat对象转换为单通道、单行的Mat对象！然后就可以直接转换成vector对象 Mat src = imread("a.jpg"); // 通用转换 vector<int> 阅读全文

摘要： make-sense | 图像标注工具 1、用来查看已标注coco数据集 1）标注结果 （1）txt文件，一张图片一个标注 （2）在标注txt文件夹中手动添加一个label 2、导入label 阅读全文

摘要： 1、案例数据下载 1）-f 配置案例的下载内容，会自动下载到案例文件夹中 downloader.py -d D:/Programs/TensorRT-8.4.1.5/ -f ./yolov3_onnx/download.yml 2、downloader.py中修改下，后面运行程序就无需配置参数！ 阅读全文

摘要： 五种网络的比较 Yolov5代码中的五种网络，内容基本上都是一样的，只有最上方的depth_multiple和width_multiple两个参数不同。就是这两个参数（网络深度和网络宽度）决定着四种版本的不同。 阅读全文

摘要： YOLOv5的Backbone详解、 1、参数 # Parameters nc: 80 # number of classes depth_multiple: 0.33 # model depth multiple width_multiple: 0.50 # layer channel multi 阅读全文

摘要： 官网链接、 1、命令 1）没有模型配置，只能通过--model配置加载预训练模型 python train.py --epochs 5 --batch-size 4 --workers 4 --img 224 --data E:\数据集\flower_photos\flower_data --mod 阅读全文

摘要： YOLOv5 小目标检测、无人机视角小目标检测 1、图片分割、标签生成 因为我们要检测的图像分辨率很大，比如无人机拍摄的图片尺寸为5630x4314，但又有些目标很小，如果直接把图像缩放到640x640训练的话，效果不好，很多小目标就检测不到了。 因为：yolov5使用了5次下采样，最后输出的特征图 阅读全文

摘要： 一、以下是验证(Validate)部分 1、NMS # NMS # targets的xyxy targets[:, 2:] *= torch.tensor((width, height, width, height), device=device) # to pixels lb = [targets 阅读全文

摘要： 1、scale_boxes() def scale_boxes(img1_shape, boxes, img0_shape, ratio_pad=None): # Rescale boxes (xyxy) from img1_shape to img0_shape if ratio_pad is N 阅读全文

摘要： 1、如果安装了comet_ml，会自动启动该功能 2、安装后，应该是缺少配置的原因，训练最后会报错！这是是要上传结果失败的意思！ COMET ERROR: Upload failed because of invalid Comet API key; please set COMET_API_KEY 阅读全文