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def iou(a, b): """ :param a:4*M*1 left,top,right,bottom :param b:4*1*N left,top,right,bottom :return: """ aleft, atop, aright, abottom = [a[i] for i i 阅读全文
posted @ 2022-12-08 10:00
哦哟这个怎么搞
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B站博主连接 https://www.bilibili.com/video/BV1j44y1q7k8?p=5&spm_id_from=pageDriver&vd_source=b5895d146d318218d827c3dd7336f41c 阅读全文
posted @ 2022-12-06 19:14
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anchor-based:这里基于fasterrcnn中选择anchor的方法 ## RPN阶段（anchor target）：1. 计算所有样本点(w x h)与9个anchor拼在一起形成w x h x 9个框，得到all_anchors（以图像为单位） - mesh_grid，featurem 阅读全文
posted @ 2022-12-06 10:12
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def iou(a, b): ax, ay, ar, ab = a bx, by, br, bb = b cross_x = max(ax, bx) cross_y = max(ay, by) cross_r = min(ar, br) cross_b = min(ab, bb) cross_w = 阅读全文
posted @ 2022-12-05 10:57
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# FasterRCNN * 原始版本 * https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn * 论文 * http://arxiv.org/abs/1506.01497 * 比较好的文章 * https://zhuanlan.zhihu.com/p/7699 阅读全文
posted @ 2022-12-02 11:00
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pybind11.hpp pybind11.cpp #include "pybind11.hpp" #include <stdio.h> #include <iostream> using namespace std; namespace py = pybind11; class Animal{ p 阅读全文
posted @ 2022-11-30 10:03
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Sigmoid就是1 / (1 + e**-x)。所以如果你想反转它， 你可以直接使用-ln((1 / x) - 1)。出于数值稳定性的目的 ，您还可以使用-ln((1 / (x + 1e-8)) - 1)。这是sigmoid的反函数，实现起来很简单。 阅读全文
posted @ 2022-11-28 19:16
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import cv2 import numpy as np import torch.nn import torchvision import torchvision.transforms.functional as T checkpoint = torch.load("D:/yolov5m.pt" 阅读全文
posted @ 2022-11-27 09:55
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连接 https://blog.csdn.net/qq_43799400/article/details/126401451 亲测有效 阅读全文
posted @ 2022-11-26 09:32
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import math import torch import torch.nn as nn import yaml import nn_utils # 制造一个整除的数字 def make_divisible(x, divisor): return math.ceil(x / divisor) * 阅读全文
posted @ 2022-11-24 10:01
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