摘要：
yolo系列模型结构图： 阅读全文
摘要：
一、新建项目 打开VS2017→ 新建项目→Win32控制台应用程序 → “空项目”打钩 二、调整配置管理器平台类型 右键项目→ 属性→ 配置管理器→ 全改为“x64” 三、配置生成属性 右键项目 → 生成依赖项→ 生成自定义→ 勾选“CUDA 11.1XXX” 四、配置基本库目录 注意：后续步骤中 阅读全文
摘要：
import numpy as np import cv2 as cv import matplotlib.pyplot as plt # 旋转矩形 vertices=cv.boxPoints(((200,200),(90,150),-30)) # 打印四个点 print(vertices.dtyp 阅读全文
摘要：
import cv2 as cv import matplotlib.pyplot as plt img=cv.imread(r'C:\Users\51102\Desktop\tradition\1.jpg',0) print('img.shape=',img.shape) circles=cv.H 阅读全文
摘要：
我也忘记这是什么代码了，几年前的，今天翻到发布出来 import cv2 as cv import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math img = cv.imread(r'C:\Users\51102\Desktop\tra 阅读全文
摘要：
Bounding box regression原理简单理解： 如上图所示，绿色框为飞机的ground truth(gt)，红色框为提取的foreground anchors,也就是说被分类器标记为飞机，但是红色框为位置不准确，不是我们想要的。所以要对红色框进行微调。 窗口形状用四维向量表示，中心点坐 阅读全文
摘要：
CoAt=Convolution + Attention 将conv与transformer以一种最优的方式结合： 在基础的计算块中，如果合并卷积与自注意力操作。 如何组织不同的计算模块来构建整个网络。 import torch import torch.nn as nn import math f 阅读全文
摘要：
有时候遇到不支持maxpool3d的硬件或算子时候，可将其改成maxpool2d加上maxpool1d组合方式表示，经验证与maxpool3d结果完全一致，其实现细节如下： 代码： import torch class MaxPool3d_modify(torch.nn.Module): def _ 阅读全文
摘要：
通过labelimg标注的xml文件转换yolov5可训练的txt格式代码。包含读取xml文件代码，保存txt格式代码。 from lxml.etree import Element, SubElement, tostring, ElementTreefrom xml.dom.minidom imp 阅读全文
摘要：
点云数据显示是查看点云数据及感性认识必不可少的一个环节。因为在实际场景中，可能会涉及到很多的算法步骤，处理结果是不是我们自己想要的，就需要查看点云数据。 为此，我将以此博客记录如何使用python代码实现点云数据的显示，如下： 复制即可使用代码如下: import numpy as np impor 阅读全文