05 2020 档案
摘要:Yolo训练自定义目标检测 参考darknet:https://pjreddie.com/darknet/yolo/ 1. 下载darknet 在 https://github.com/pjreddie/darknet 下载zip (注意:git clone 之后‘make’有“Counldn't
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摘要:NXP S32V eiq_auto tensorflow offline tool 环境配置 完成cnn模型eiq移植的第一步 ##1.安装conda 下载.sh bash Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh ##2.换源 改配置文件 sudo nano ~/.conda
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摘要:Pytorch迁移学习实现驾驶场景分类 源代码: "https://github.com/Dalaska/scene_clf" 1.安装 pytorch 直接用官网上的方法能装上但下载很慢。通过换源安装发现torchvision找不到。还有一个方法是下载.whl然后用pip install安装。 2
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摘要:Yolo车辆检测+LaneNet车道检测 源代码: "https://github.com/Dalaska/Driving Scene Understanding/blob/master/README.md" object_detector:检测车辆等交通目标 lane_detector:检测车道线
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摘要:同济泊开源车位识别代码梳理 同济大学发布了环视拼接数据集和开源代码: v1.0机器学习: "https://sse.tongji.edu.cn/linzhang/ps/index.htm" v2.0深度学习(含有斜车位/鱼骨车位): "https://cslinzhang.github.io/dee
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摘要:修改git指令alias 嫌打git add, git push 太麻烦,可以修改bash里的 alias,改成'ga','gp'这样的短命令 1. 打开 Git Bash, 创建修改.bashrc文件。 2. 打开文件 3. 在文件里添加一下alias,将'git add','git push'等
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摘要:vscode 配置 c++ 环境 参考的这篇bloghttps://blog.csdn.net/bat67/article/details/81268581 1.安装编译器。这里安装 codeblocks就有c++了 2. 设置环境变量 3. 安装vscode cpp插件 4. 运行就可以了
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摘要:conda+豆瓣源配置tensorflow+keras环境 1. 安装anaconda 2. 打开Anaconda Prompt 3. 创建虚拟环境 4. 安装dependency (主义新版 keras 和 tensorflow可能会有代码兼容问题建议安装以上版本) 5. 输入: jupyter
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