05 2021 档案
摘要：定义的网络，有三个模块组成： class RecModel(nn.Module): def __init__(self, config): super().__init__() assert 'in_channels' in config, 'in_channels must in model co
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摘要：这是一个奇怪的问题！ torch::Tensor pre_img(const cv::Mat &img, std::vector<float>v_mean, std::vector<float>v_std, int standard_h) { cv::Mat m_resize, m_stand; i
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摘要：就是我有一批标注好的color图，那个类别用不同像素来表示。现在我只需要这批数据的4类。其他类别都不需要了。 任务就是把color图上所需要的类别转为灰度标签图。 其实也简单，知道每个类别对应的颜色了，那么就构造同等大小的灰度图，相应颜色就置为相应类别。举例如下： 比如猫😺的颜色是[255,0,1
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摘要：未经授权，不得转摘 https://www.cnblogs.com/yanghailin/p/14794412.html wuzuowuyou/CRNN_Chinese_Characters_res18_senet wuzuowuyou/crnn_libtorch wuzuowuyou/tensor
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摘要：大坑!!! 首先发现这个问题的时候是在libtorch1.1版本上面没有问题的代码，移植到高版本libtorch1.7，发现同样的代码在高版本上面精度不一样。然后查找原因的时候发现的。 运行代码发现没有显存累加情况但是精度不对，不能出效果图。之前的环境虽然存在显存累加问题但是精度是对的可以出效果图。
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摘要：error: reference to ‘DataType’ is ambiguous ICudaEngine* createEngine(unsigned int maxBatchSize, IBuilder* builder, IBuilderConfig* config, DataType d
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摘要：论文翻译 转自https://www.cnblogs.com/marvin-wen/p/14363523.html 摘要 我们提出一种新的目标检测算法——YOLO。以前有关目标检测的研究将检测转化成分类器来执行。然而，我们将目标检测框架化为空间分隔的边界框及相关的类概率的回归问题。在一次评估中，单个
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摘要：Single-Shot Refinement Neural Network for Object Detection 论文链接：https://arxiv.org/abs/1711.06897 代码链接：https://github.com/sfzhang15/RefineDet https://g
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摘要：本文转自： https://blog.csdn.net/thisiszdy/article/details/89576389 SSD原理解读-从入门到精通 https://blog.csdn.net/qianqing13579/article/details/82106664 目标检测中anchor
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摘要：R-CNN，Fast R-CNN，Faster R-CNN这些是深度学习目标检测的鼻祖。看各种博客分析，东看看西看看，不系统。这里准备系统的记录一下深度学习目标检测的发展史。这里大部分摘录其他博客。参考链接见下。 R-CNN，Fast R-CNN，Faster R-CNN原理及执行与训练的实例+实现
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摘要：example_1 import numpy as np import cv2 import os color_segmentation=np.asarray([ [0,0,0], #[0]背景 [180,120,120], [6,230,230], [80,50,50], [4,200,3], [
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摘要：1.PyTorch-SE-ResNet https://github.com/moskomule/senet.pytorch https://github.com/StickCui/PyTorch-SE-ResNet 2.resnet https://github.com/lxztju/pytorc
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摘要：以下是为了训练识别，轻微的数据增强方法 import os import cv2 import numpy as np import random def colorjitter(img): ''' ### Different Color Jitter ### img: image cj_type:
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