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使用OpenMMLab系列的开源库时，常用的脚本合集。 开源仓库：gy-7/mmlab_scripts 脚本解释： anchor_visiual.py 生成的锚框可视化 aug_test.py 自动数据增强，单文件可视化效果。 create_cls_dataset.py 创建分类数据集的脚本。 cr 阅读全文
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瘦身脚本： （会在resnet50.pth文件的同级目录下生成一个resnet50_thin.pth） import os import torch root_dir = os.getcwd() def thin_pth(): pth_path = 'resnet50_mmcls.pth' stat 阅读全文
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mmcls/mmdet模型部署至 TorchServe 官方教程：模型部署至 TorchServe — MMClassification 0.23.2 文档 接口说明： serve/inference_api.md at master · pytorch/serve (github.com) 测试t 阅读全文
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:star::star::star::star::star: 本项目遵从：GNU General Public License v3.0 个人博客『 gy77 』： [x] GitHub仓库 ：代码源码详见仓库 demo_qt.py [x] 我的CSDN博客 [x] 我的博客园 简介： 利用PyQt 阅读全文
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类间：也就是不同类之间也进行nms 类内：就是只把同类的bboxes进行nms numpy实现 nms类间+类内： import numpy as np # 类间nms def nms(bboxes, scores, thresh): x1, y1, x2, y2 = bboxes[:, 0], b 阅读全文
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面试问到了，让手撕数据增强，图片+标签。这里整理一下，直接上代码。 import math import cv2 import numpy as np def pan(img, anns, size=(50, 100)): ''' :param img: np.ndarray[h,w,c] :par 阅读全文
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MMDeploy部署实战系列【第六章】：将编译好的MMdeploy导入到自己的项目中 (C++) :star: :star: :star: 这个系列是一个随笔，是我走过的一些路，有些地方可能不太完善。如果有那个地方没看懂，评论区问就可以，我给补充。 版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 阅读全文
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记录一下历程，最终没有部署成功，应该是Ubantu系统版本的问题。现在没有时间搞了，先记录一下，后续用到再填坑。 Triton demo git clone -b r22.06 https://github.com/triton-inference-server/server.git cd serv 阅读全文
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MMDeploy部署实战系列【第二章】：mmdeploy安装及环境搭建 :star: :star: :star: 这个系列是一个随笔，是我走过的一些路，有些地方可能不太完善。如果有那个地方没看懂，评论区问就可以，我给补充。 版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载 阅读全文
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MMDeploy部署实战系列【第四章】：onnx，tensorrt模型推理 :star: :star: :star: 这个系列是一个随笔，是我走过的一些路，有些地方可能不太完善。如果有那个地方没看懂，评论区问就可以，我给补充。 目录： :zero: mmdeploy源码安装 (转换faster rc 阅读全文