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摘要: 帧率就是每秒钟刷新的帧数。也就是说每秒钟所显示的图片数。 获取帧率的代码。 import cv2 cap = cv2.VideoCapture('22.MP4') #fps = int(round(cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS))) fps = cap.get(cv2.CAP_P 阅读全文
posted @ 2023-03-20 19:22 祥瑞哈哈哈 阅读(336) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 右键文件,点击属性再点击详细信息就可以查看帧速率了。 阅读全文
posted @ 2023-03-20 17:14 祥瑞哈哈哈 阅读(207) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 写入时to_csv(header=None)则不向csv文件写入dataframe的表头信息。 读取时read_csv(header=None)第一列不做表头 阅读全文
posted @ 2023-03-18 18:19 祥瑞哈哈哈 阅读(389) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 首先把不需要求导数的模型放入with_no_grad中 不用BN层和dropout的用eval() delforward的中间变量损失函数,图像和标签。 阅读全文
posted @ 2023-03-12 14:45 祥瑞哈哈哈 阅读(40) 评论(0) 推荐(0)
摘要: for target_key, target_value in target_state.items(): k = target_key print(target_key)输出模型的所有关键字,判断当时处理的哪个模型并往下边if走输出处理结果。发现torch.loadstatedict并没有报错,并 阅读全文
posted @ 2023-03-11 17:46 祥瑞哈哈哈 阅读(15) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 因为创建场的时候加了padding,所以关键点也要加padding 阅读全文
posted @ 2023-03-08 20:42 祥瑞哈哈哈 阅读(24) 评论(0) 推荐(0)
摘要: scale就是人矩形框的面积的根号。 阅读全文
posted @ 2023-03-08 20:39 祥瑞哈哈哈 阅读(19) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 阅读全文
posted @ 2023-03-08 10:05 祥瑞哈哈哈 阅读(14) 评论(0) 推荐(0)
摘要: torch.nn.Softplus默认公式为log(1+exp(x)) import torch import numpy as np m=torch.nn.Softplus() print(m(torch.Tensor([4]))) 对x作软relu处理然后跟target进行l1损失处理。 阅读全文
posted @ 2023-03-07 21:41 祥瑞哈哈哈 阅读(18) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 首先把输出和表情需要计算的数值提取出来然后用regression_loss去计算损失值。 调用的location_loss就是把x,y坐标图的差和bmin做了l2范式。后矩阵除以b再加上logb。 阅读全文
posted @ 2023-03-07 21:25 祥瑞哈哈哈 阅读(22) 评论(0) 推荐(0)
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