02 2020 档案
摘要:文本检测数据集以及标签形式说明 icdar15系列,带角度的四边形标签 打开标签文件,每行为一个文本框坐标以及语言类型,文字,###代表模糊不清 形式,是四边形的四个点的坐标。 ctw1500系列任意形状的数据集标签 每行共32个数字,前四个数字为该弯曲文本在整张图上的矩形框坐标值, 剩下的28个值
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摘要:Ubuntu16.04深度学习基本环境搭建,tensorflow , keras , pytorch , cuda Ubuntu16.04安装 参考https://blog.csdn.net/flyyufenfei/article/details/79187656 安装nvidia驱动 sudo a
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摘要:排序 快速排序 # 分治,递归,合并 def quicksort(arr): if len(arr) <= 1: return arr pivot = arr[len(arr)//2] left = [x for x in arr if x < pivot] right = [x for x in
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摘要:import models from torchsummary import summary model = models.resnet50(pretrained=False, num_classes=7, scale=1) print(model) summary(model, (3, 640,
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摘要:任意角度的场景文本检测 论文思路总结特点:重新添加分支的创新更突出场景文本检测 基于分割的检测方法 spcnet(mask_rcnn+tcm+rescore) psenet(渐进扩展) mask text spottor(新加分割分支) craft incepText 基于回归的检测方法: r2cn
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摘要:vi快捷键 进入时候是命令模式 跳转至某行 :n n为行数 显示行号 :set nu 跳转到文件首行 gg 跳转到文件末行 G 跳转到一行末尾 $ 跳转到一行首部 ^ 进入编辑模式 i 从编辑模式进入命令模式 esc 在命令模式下,保存并推出 :wq 复制光标一行 yy 粘贴到后一行p 撤销 u 搜
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摘要:1 import numpy as np 2 import pandas as pd 3 from pandas import Series,DataFrame 4 import matplotlib.pyplot as plt 5 from sklearn.svm import NuSVC 6 i
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摘要:卷积核的参数量和计算量 卷积计算量 通常只看乘法计算量: 标准卷积方式 C代表通道数,Ci输入通道数,C0为输出通道数。H*W为长宽 如下图;当前特征图Ci * H * W ,把特征图复制C0个,分别与3*3*Ci的卷积核进行卷积,输出特征图大小C0 * H * W, 用C0个3*3*Ci的卷积核进
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摘要:windows下shell命令行的常用操作命令 Command Shell是Windows内置的第一个使用批处理(.bat)文件自动执行日常任务,可以在Command Shell中运行更复杂的脚本 进入d盘直接输入 d: 切换目录 cd 显示目录 dir 进入某个文件夹并打开windows窗口 st
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摘要:MARKDOWM书写规范 分级标题 加粗字体 **加粗字体** 斜体 *斜体字体* 表单格式,(1,2,3)有顺序 1. 条目一 2. 条目二 3. 条目三 4. 条目四 1. 缩进一 前面4个空格 2. 缩进二 前面4个空格 3. 缩进三 或双Tab 5. 条目五 表单格式,无顺序 * 条目一 -
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摘要:keras使用horovod多gpu训练 Horovod以类似的方式支持Keras和常规TensorFlow。要使用Horovod,请在程序中添加以下内容。 运行hvd.init()。 使用固定服务器GPU,以供此过程使用config.gpu_options.visible_device_list。
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摘要:tensorflow使用horovod多gpu训练 要使用Horovod,在程序中添加以下内容。此示例使用TensorFlow。 运行hvd.init() 使用固定服务器GPU,以供此过程使用config.gpu_options.visible_device_list 通过每个进程一个GPU的典型设
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摘要:pytorch使用horovod多gpu训练 pytorch在Horovod上训练步骤分为以下几步: import torch import horovod.torch as hvd # Initialize Horovod 初始化horovod hvd.init() # Pin GPU to be
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摘要:博客园美化,鼠标点击特效,更换背景 下面是普通特效,鼠标特效,修改背景,加动态效果等 鼠标特效 在设置里把下面代码复制到页脚html里即可实现,鼠标点击出现彩色汉字特效 <script type="text/javascript"> /* 鼠标特效 */ var a_idx = 0; jQuery(
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摘要:RetinaFace: Single-stageDenseFaceLocalisationintheWild retinaface是一个鲁棒性较强的单阶段人脸检测器,比较突出的工作是加入了 extra-supervised 和 self-supervised ; 大部分人脸检测重点关注人脸分类和人脸
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摘要:resnet 由于f(x)+x是逐通道相加,所以要判断通道数是否相同,存在两种bottleneck,通道数不同时,需要对x进行downsample,使用1*1的卷积改变。 densenet 每个bottleneck输出的特征通道数是相同的,一般为32,这个值也称为growthrate. densen
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摘要:LPRnet轻量级实时车牌识别 简述LPRnet特点 LPRNet由轻量级的卷积神经网络组成,所以它可以采用端到端的方法来进行训练。据我们所知,LPRNet是第一个没有采用RNNs的实时车牌识别系统。因此,LPRNet算法可以为LPR创建嵌入式部署的解决方案,即便是在具有较高挑战性的中文车牌识别上。
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摘要:str = ('123456') fh = open('666.txt', 'w', encoding='utf-8') fh.write(str) fh.close()
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摘要:for file in os.listdir('yolov3_tiny_car_det/output'): fsize = os.path.getsize(f'yolov3_tiny_car_det/output/{file}') if (fsize<40000): os.remove(f'yolo
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摘要:如果想创建一个实时改变的事件,最好额外使用一个线程独自处理此事件。 th = threading.Thread(target=self.Display) th.start() 创建线程时传入函数一定要注意,函数名传入不要带括号,跟pyqt的事件绑定一样不能带括号。
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摘要:首先在自己的github上创建仓库;安装git 在所创建仓库的文件夹下打开 git bash,右键会显示git菜单 1. git init //初始化仓库 2. git add .(文件name) //添加文件到本地仓库 3. git commit -m "first commit" //添加文件描
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