wuyuan2011woaini - 博客园

2022年2月25日

摘要： from openvino.inference_engine import IECore import numpy as np import time import cv2 as cv def ssd_video_demo(): ie = IECore() for device in ie.avai 阅读全文

posted @ 2022-02-25 14:04 wuyuan2011woaini 阅读(48) 评论(0) 推荐(0) 编辑

行人属性

摘要： from openvino.inference_engine import IECore import numpy as np import time import cv2 as cv attris = "is_male:F,has_bag:F,has_backpack:F,has_hat:F,ha 阅读全文

posted @ 2022-02-25 10:53 wuyuan2011woaini 阅读(54) 评论(0) 推荐(0) 编辑

车辆检测

摘要： from openvino.inference_engine import IECore import numpy as np import time import cv2 as cv def ssd_video_demo(): ie = IECore() for device in ie.avai 阅读全文

posted @ 2022-02-25 10:43 wuyuan2011woaini 阅读(34) 评论(0) 推荐(0) 编辑

行人检测

摘要： from openvino.inference_engine import IECore import time import cv2 as cv def ssd_video_demo(): ie = IECore() for device in ie.available_devices: prin 阅读全文

posted @ 2022-02-25 10:21 wuyuan2011woaini 阅读(33) 评论(0) 推荐(0) 编辑

头部姿态评估

摘要： from openvino.inference_engine import IECore import numpy as np import time import cv2 as cv # 人脸检测模型 model_xml = "/home/bhc/BHC/model/intel/face-dete 阅读全文

posted @ 2022-02-25 10:13 wuyuan2011woaini 阅读(61) 评论(0) 推荐(0) 编辑

人脸识别-脸部标志、表情、年龄/性别

摘要： from openvino.inference_engine import IECore import numpy as np import time import cv2 as cv emotions = ['neutral', 'happy', 'sad', 'surprise', 'anger 阅读全文

posted @ 2022-02-25 09:43 wuyuan2011woaini 阅读(180) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2022年2月24日

异步推理-SSD

摘要： from openvino.inference_engine import IECore import cv2 as cv def ssd_video_demo(): ie = IECore() for device in ie.available_devices: print(device) wi 阅读全文

posted @ 2022-02-24 16:41 wuyuan2011woaini 阅读(26) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2022年2月23日

ssd对象检测

摘要： 1 from openvino.inference_engine import IECore 2 import numpy as np 3 import time 4 import cv2 as cv 5 6 # 图像识别 7 def ssd_image_demo(): 8 ie = IECore( 阅读全文

posted @ 2022-02-23 13:39 wuyuan2011woaini 阅读(112) 评论(0) 推荐(0) 编辑

图像分类

摘要： from openvino.inference_engine import IECore import numpy as np import cv2 as cv ie = IECore() #推理引擎 for device in ie.available_devices: #可用设备 print(d 阅读全文

posted @ 2022-02-23 11:29 wuyuan2011woaini 阅读(81) 评论(0) 推荐(0) 编辑

图像、视频读取显示及操作

摘要： import cv2 as cv import numpy as np # 显示图像 def image_io_demo(): image = cv.imread("001.jpg") # BGR h, w, c = image.shape print(h, w, c) #长、宽、颜色通道（1080 阅读全文

posted @ 2022-02-23 10:41 wuyuan2011woaini 阅读(45) 评论(0) 推荐(0) 编辑

OPenvino

摘要：图像、视频读取显示及操作图像分类 ssd对象检测异步推理-SSD 人脸识别-脸部标志、表情、年龄/性别头部姿态评估行人检测车辆检测行人属性道路分割道路分割+车辆识别文本轮廓检测分割网络 retinanet_resnet模型阅读全文

posted @ 2022-02-23 09:48 wuyuan2011woaini 阅读(131) 评论(0) 推荐(0) 编辑

csv模块

摘要： # 写csv文件 import csv with open('test1.csv', 'a+',newline='') as f: #a+ writer = csv.writer(f) writer.writerow([0,'11']) #写一行 someiterable=[[11,22],[33, 阅读全文

posted @ 2022-02-23 09:24 wuyuan2011woaini 阅读(35) 评论(0) 推荐(0) 编辑

open函数

摘要：函数定义参数说明 mode说明 # t 文本模式 (默认)。 # x 写模式，新建一个文件，如果该文件已存在则会报错。 # b 二进制模式。 # + 打开一个文件进行更新(可读可写)。 # U 通用换行模式（不推荐）。 # r 以只读方式打开文件。文件的指针将会放在文件的开头。这是默认模式。 # 阅读全文

posted @ 2022-02-23 09:12 wuyuan2011woaini 阅读(127) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2022年2月22日

NumPy Matplotlib.pyplot

摘要： plot() 函数添加格式字符串来显示离散值 # 线样式 '-' 实线样式 '--' 短横线样式 '-.' 点划线样式 ':' 虚线样式 '.' 点标记 ',' 像素标记 'o' 圆标记 'v' 倒三角标记 '^' 正三角标记 '<' 左三角标记 '>' 右三角标记 '1' 下箭头标记 '2' 上箭阅读全文

posted @ 2022-02-22 16:36 wuyuan2011woaini 阅读(45) 评论(0) 推荐(0) 编辑

numpy线性代数

摘要： # NumPy 线性代数 # dot 两个数组的点积，即元素对应相乘。 # vdot 两个向量的点积 # inner 两个数组的内积 # matmul 两个数组的矩阵积 # determinant 数组的行列式 # solve 求解线性矩阵方程 # inv 计算矩阵的乘法逆矩阵阅读全文

posted @ 2022-02-22 16:24 wuyuan2011woaini 阅读(29) 评论(0) 推荐(0) 编辑

numpy位运算函数、字符串函数、数学函数、算数函数、排序筛选函数

摘要： # NumPy 字符串函数 # add() 对两个数组的逐个字符串元素进行连接 # multiply() 返回按元素多重连接后的字符串 # center() 居中字符串 # capitalize() 将字符串第一个字母转换为大写 # title() 将字符串的每个单词的第一个字母转换为大写 # lo 阅读全文

posted @ 2022-02-22 16:19 wuyuan2011woaini 阅读(44) 评论(0) 推荐(0) 编辑

nginx配置

摘要： ######Nginx配置文件nginx.conf中文详解##### #定义Nginx运行的用户和用户组 user www www; #nginx进程数，建议设置为等于CPU总核心数。 worker_processes 8; #全局错误日志定义类型，[ debug | info | notice | 阅读全文

posted @ 2022-02-22 15:17 wuyuan2011woaini 阅读(30) 评论(0) 推荐(0) 编辑

yarn 设置源及代理

摘要：配置国内镜像-淘宝镜像 yarn config set registry https://registry.npm.taobao.org 设置代理 yarn config set proxy http://username:password@server:port yarn confit set h 阅读全文

posted @ 2022-02-22 14:44 wuyuan2011woaini 阅读(1244) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2022年2月21日

numpy基础

摘要： # Ndarray 对象 import numpy as np a = np.array([1,2,3]) #一维 a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) #多维 a = np.array([1, 2, 3, 4, 5], ndmin = 2) #最小维度 a = np.arr 阅读全文

posted @ 2022-02-21 16:56 wuyuan2011woaini 阅读(22) 评论(0) 推荐(0) 编辑

numpy

摘要： numpy基础 numpy数组操作 numpy位运算函数、字符串函数、数学函数、算数函数、排序筛选函数 numpy线性代数 NumPy Matplotlib.pyplot 阅读全文

posted @ 2022-02-21 16:38 wuyuan2011woaini 阅读(9) 评论(0) 推荐(0) 编辑

numpy数组操作

摘要： # 修改数组形状 # reshape 不改变数据的条件下修改形状 # flat 数组元素迭代器 # flatten 返回一份数组拷贝，对拷贝所做的修改不会影响原始数组 # ravel 返回展开数组 a = np.arange(8) a=a.reshape(2,4) for element in a. 阅读全文

posted @ 2022-02-21 16:37 wuyuan2011woaini 阅读(35) 评论(0) 推荐(0) 编辑

DataFrame基本操作

摘要： import pandas as pd import numpy as np pd.options.display.max_columns = 40 movie = pd.read_csv('data/movie.csv') two_cloumn = movie[['序号', '名称']] #选取多阅读全文

posted @ 2022-02-21 11:57 wuyuan2011woaini 阅读(126) 评论(0) 推荐(0) 编辑

pandas

摘要： pandas基础 DataFrame基本操作阅读全文

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2022年2月18日

pandas基础

摘要： movie.csv 代码阅读全文

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简单粗暴的tensorflow-TensorFlow Serving

摘要： # TensorFlow Serving部署 # 服务器端,安装TensorFlow Serving tensorflow_model_server \ --rest_api_port=端口号（如8501） \ --model_name=模型名 \ --model_base_path="SavedM 阅读全文

posted @ 2022-02-18 11:20 wuyuan2011woaini 阅读(82) 评论(0) 推荐(0) 编辑

简单粗暴的tensorflow-模型导出

摘要： # TensorFlow 模型导出 mport tensorflow as tf from zh.model.utils import MNISTLoader num_epochs = 1 batch_size = 50 learning_rate = 0.001 model = tf.keras. 阅读全文

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简单粗暴的tensorflow-tf.function

摘要： #tf.function ：图执行模式 # 基础使用 import tensorflow as tf import time from zh.model.mnist.cnn import CNN from zh.model.utils import MNISTLoader num_batches = 阅读全文

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简单粗暴的tensorflow-TFRecord

摘要： # TFRecord 数据集存储格式 import tensorflow as tf import os data_dir = 'C:/datasets/cats_vs_dogs' train_cats_dir = data_dir + '/train/cats/' train_dogs_dir = 阅读全文

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2022年2月17日

简单粗暴的tensorflow-tf.data

摘要：实例 import tensorflow as tf import os num_epochs = 10 batch_size = 32 learning_rate = 0.001 data_dir = 'C:/datasets/cats_vs_dogs' train_cats_dir = data 阅读全文

posted @ 2022-02-17 16:52 wuyuan2011woaini 阅读(36) 评论(0) 推荐(0) 编辑

简单粗暴的tensorflow

摘要：简单粗暴的tensorflow-模型与层简单粗暴的tensorflow-多层感知机（MLP）简单粗暴的tensorflow-CNN 简单粗暴的tensorflow-RNN 简单粗暴的tensorflow-Keras Pipeline 简单粗暴的tensorflow-自定义层、损失函数、评估指标阅读全文

posted @ 2022-02-17 16:05 wuyuan2011woaini 阅读(27) 评论(0) 推荐(0) 编辑

简单粗暴的tensorflow-TensorBoard可视化

摘要： # tensorboard可视化参数 summary_writer = tf.summary.create_file_writer('./tensorboard') #存放 TensorBoard 的记录文件 # 开始模型训练 for batch_index in range(num_batches 阅读全文

posted @ 2022-02-17 15:33 wuyuan2011woaini 阅读(83) 评论(0) 推荐(0) 编辑

简单粗暴的tensorflow-变量保存与恢复

摘要： # train.py 模型训练阶段 model = MyModel() # 实例化Checkpoint，指定保存对象为model（如果需要保存Optimizer的参数也可加入） checkpoint = tf.train.Checkpoint(myModel=model) # ...（模型训练代码）阅读全文

posted @ 2022-02-17 15:22 wuyuan2011woaini 阅读(40) 评论(0) 推荐(0) 编辑

简单粗暴的tensorflow-自定义层、损失函数、评估指标

摘要： # 自定义层 y_pred=w*x+b class LinearLayer(tf.keras.layers.Layer): def __init__(self, units): super().__init__() self.units = units def build(self, input_s 阅读全文

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简单粗暴的tensorflow-Keras Pipeline

摘要： # Keras Pipeline model = tf.keras.models.Sequential([ #模型定义 tf.keras.layers.Flatten(), tf.keras.layers.Dense(100, activation=tf.nn.relu), tf.keras.lay 阅读全文

posted @ 2022-02-17 15:01 wuyuan2011woaini 阅读(50) 评论(0) 推荐(0) 编辑

简单粗暴的tensorflow-RNN

摘要： # 数据集 class DataLoader(): def __init__(self): path = tf.keras.utils.get_file('nietzsche.txt', origin='https://s3.amazonaws.com/text-datasets/nietzsche 阅读全文

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简单粗暴的tensorflow-CNN

摘要： # CNN模型定义 class CNN(tf.keras.Model): def __init__(self): super().__init__() self.conv1 = tf.keras.layers.Conv2D( #卷积层定义 filters=32, # 卷积层神经元（卷积核）数目 ke 阅读全文

posted @ 2022-02-17 14:01 wuyuan2011woaini 阅读(36) 评论(0) 推荐(0) 编辑

简单粗暴的tensorflow-多层感知机（MLP）

摘要： # 数据集 class MNISTLoader(): def __init__(self): mnist = tf.keras.datasets.mnist (self.train_data, self.train_label), (self.test_data, self.test_label) 阅读全文

posted @ 2022-02-17 13:49 wuyuan2011woaini 阅读(102) 评论(0) 推荐(0) 编辑

简单粗暴的tensorflow-模型与层

摘要： #y_pred = a * X + b进行模型建立 import tensorflow as tf X = tf.constant([[1.0, 2.0, 3.0], [4.0, 5.0, 6.0]]) y = tf.constant([[10.0], [20.0]]) class Linear(t 阅读全文

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2022年2月14日

Tensorflow中dense（全连接层）各项参数

摘要：参数说明 inputs: 输入数据，2维tensor. units: 该层的神经单元结点数。 activation: 激活函数. use_bias: Boolean型，是否使用偏置项. kernel_initializer: 卷积核的初始化器. bias_initializer: 偏置项的初始化器，阅读全文

posted @ 2022-02-14 09:35 wuyuan2011woaini 阅读(1006) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2022年2月11日

tf.layers.dense()的用法

摘要： dense ：全连接层相当于添加一个层函数如下： tf.layers.dense( inputs, units, activation=None, use_bias=True, kernel_initializer=None, ##卷积核的初始化器 bias_initializer=tf.zero 阅读全文

posted @ 2022-02-11 16:56 wuyuan2011woaini 阅读(365) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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