03 2023 档案
摘要：主要参考这两篇博客 https://blog.csdn.net/ylxwk/article/details/129155931 https://www.shuzhiduo.com/A/kPzOEWN75x/ #服务器电脑配置： 1. 安装nfs服务：sudo apt-get install nfs-
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摘要：由于代码用到了当前utils文件夹下的文件里面函数。 from xml_utils import load_xml_and_parse_new 这里xml_utils是utils文件夹下的xml_utils.py。 然后无法转定义很是麻烦，搞了半天没找到方法，然后当我把鼠标放在波浪号上面的时候会显示
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摘要：import torch a = torch.randint(0, 100, (6,3)) b = torch.Tensor([0, 1, 1, 2, 0, 2]).long() b = b.unsqueeze(1) b0 = b.view(-1, 1) b2 = a.gather(1, b.vie
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摘要：static bool show_rt(cv::Mat &show, cv::Rect &rt, int label) { static std::string label_map[] = { "bg", "Pedestrian", "Cyclist", "car" }; // cv::Mat sh
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摘要：caffe中需要整个共享变量，就是从bias过来的tensor转图片，然后后面目标检测第一阶段查看定位效果，把目标框画在图上就需要一开始的图片。 实验1：这个可以在prototxt增加一个top通过网络给到后面的层，但是这样太麻烦。 实验2： 然后想想能不能通过类似与共享变量能完成， 首先实验的是在
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摘要：经典图： 复现的github链接 https://github.com/jadore801120/attention-is-all-you-need-pytorch 注释的代码全集： https://download.csdn.net/download/yang332233/87602895 /at
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摘要：https://github.com/amdegroot/ssd.pytorch/blob/5b0b77faa955c1917b0c710d770739ba8fbff9b7/layers/functions/detection.py#L58 def forward(self, loc_data, c
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摘要：detections_out = torch.tensor([], dtype=torch.float32).to(model_out[0].device) for i in range(5): detections = torch.cat([bboxes, scores, clses], dim=
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