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2021年5月24日
libtorch1.7 函数传出tensor发现值变化了
摘要: 这是一个奇怪的问题! torch::Tensor pre_img(const cv::Mat &img, std::vector<float>v_mean, std::vector<float>v_std, int standard_h) { cv::Mat m_resize, m_stand; i
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posted @ 2021-05-24 14:32 无左无右
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2021年5月22日
voc 分割数据color彩图直接转灰度图
摘要: 就是我有一批标注好的color图,那个类别用不同像素来表示。现在我只需要这批数据的4类。其他类别都不需要了。 任务就是把color图上所需要的类别转为灰度标签图。 其实也简单,知道每个类别对应的颜色了,那么就构造同等大小的灰度图,相应颜色就置为相应类别。举例如下: 比如猫😺的颜色是[255,0,1
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posted @ 2021-05-22 19:00 无左无右
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2021年5月21日
crnn pytorch,libtorch,tensorrt
摘要: 未经授权,不得转摘 https://www.cnblogs.com/yanghailin/p/14794412.html wuzuowuyou/CRNN_Chinese_Characters_res18_senet wuzuowuyou/crnn_libtorch wuzuowuyou/tensor
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posted @ 2021-05-21 16:37 无左无右
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crnn pytorch转libtorch转trt问题记录--------libtorch的data_ptr()方法不同版本变化了
摘要: 大坑!!! 首先发现这个问题的时候是在libtorch1.1版本上面没有问题的代码,移植到高版本libtorch1.7,发现同样的代码在高版本上面精度不一样。然后查找原因的时候发现的。 运行代码发现没有显存累加情况但是精度不对,不能出效果图。之前的环境虽然存在显存累加问题但是精度是对的可以出效果图。
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posted @ 2021-05-21 10:14 无左无右
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2021年5月20日
error: reference to ‘XXX’ is ambiguous
摘要: error: reference to ‘DataType’ is ambiguous ICudaEngine* createEngine(unsigned int maxBatchSize, IBuilder* builder, IBuilderConfig* config, DataType d
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posted @ 2021-05-20 10:05 无左无右
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2021年5月18日
目标检测--yolov1
摘要: 论文翻译 转自https://www.cnblogs.com/marvin-wen/p/14363523.html 摘要 我们提出一种新的目标检测算法——YOLO。以前有关目标检测的研究将检测转化成分类器来执行。然而,我们将目标检测框架化为空间分隔的边界框及相关的类概率的回归问题。在一次评估中,单个
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posted @ 2021-05-18 17:15 无左无右
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2021年5月17日
目标检测---refinedet
摘要: Single-Shot Refinement Neural Network for Object Detection 论文链接:https://arxiv.org/abs/1711.06897 代码链接:https://github.com/sfzhang15/RefineDet https://g
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posted @ 2021-05-17 17:29 无左无右
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2021年5月14日
目标检测---SSD
摘要: 本文转自: https://blog.csdn.net/thisiszdy/article/details/89576389 SSD原理解读-从入门到精通 https://blog.csdn.net/qianqing13579/article/details/82106664 目标检测中anchor
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posted @ 2021-05-14 17:32 无左无右
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目标检测 -- R-CNN,Fast R-CNN,Faster R-CNN
摘要: R-CNN,Fast R-CNN,Faster R-CNN这些是深度学习目标检测的鼻祖。看各种博客分析,东看看西看看,不系统。这里准备系统的记录一下深度学习目标检测的发展史。这里大部分摘录其他博客。参考链接见下。 R-CNN,Fast R-CNN,Faster R-CNN原理及执行与训练的实例+实现
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posted @ 2021-05-14 11:55 无左无右
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2021年5月13日
灰度标签图显示查看,加颜色显示
摘要: example_1 import numpy as np import cv2 import os color_segmentation=np.asarray([ [0,0,0], #[0]背景 [180,120,120], [6,230,230], [80,50,50], [4,200,3], [
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posted @ 2021-05-13 11:05 无左无右
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