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2021年3月8日
记录一下一些奇怪的问题
摘要: 有些问题虽然一波操作解决了,但是不知道为啥,这里记录一下: image.convertTo(image, CV_32FC3)导致数据不一样了 void sub_mean(const cv::Mat &img,cv::Mat &m_out) { const cv::Scalar m_mean = cv
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posted @ 2021-03-08 19:02 无左无右
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2021年3月5日
指定维度softmax 层tensorRT api实现
摘要: 解决了问题才来记录一下的,现在的心情是好点儿的,但是之前,昨天,真是无厘头,被折腾的一点脾气都没有。 本来就是一个softmax嘛,很简单的嘛,就是按照公式e的指数再相加求和,官方有api实现,比如我找的例子, // Add activation layer using the ReLU algor
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posted @ 2021-03-05 14:34 无左无右
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2021年2月25日
L2norm 层tensorrt api实现
摘要: 最近在用tensorrt api实现refinedet,中间过程记录一下。主要参考的如下仓库: https://github.com/wang-xinyu/tensorrtx tensorrt api说明: https://docs.nvidia.com/deeplearning/tensorrt/
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posted @ 2021-02-25 19:21 无左无右
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2021年2月5日
refinedet一些pytorch,python语法学习
摘要: 官方链接: https://github.com/luuuyi/RefineDet.PyTorch product for k, f in enumerate([10, 8, 5, 3]): print("f: ",f) for i, j in product(range(f), repeat=2)
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posted @ 2021-02-05 17:12 无左无右
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2021年1月27日
Yolov3 训练自己的数据集
摘要: ##一、下载源码 git clone https://github.com/ultralytics/yolov3.git cd yolov3 git checkout cf7a4d31d37788023a9186a1a143a2dab0275ead 最新版本需要pytorch1.7,由于我是实验yo
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posted @ 2021-01-27 16:15 无左无右
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2021年1月26日
u版本yolov3中一些pytorch语法学习
摘要: torch.meshgrid meshgrid翻译:网格) x1 ,y1 = torch.meshgrid(x,y) ( 参数是两个,第一个参数我们假设是x,第二个参数假设就是y 输出的是两个tensor,size就是x.size * y.size(行数是x的个数,列数是y的个数) 具体输出看下面
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posted @ 2021-01-26 10:50 无左无右
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2021年1月5日
cuda 编程1
摘要: 本文参考链接: 《CUDA C Programming Guide》(《CUDA C 编程指南》)导读 https://zhuanlan.zhihu.com/p/53773183?from_voters_page=true //main.cu /* main.cu */ #include <iost
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posted @ 2021-01-05 11:31 无左无右
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2021年1月4日
CMakeLists.txt
摘要: CMakeLists 例子1: 文件目录 ├── CMakeLists.txt ├── include │ └── StaticBubble.h └── src ├── StaticBubble.cpp └── testBubble.cpp StaticBubble.h #include <iost
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posted @ 2021-01-04 19:26 无左无右
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2020年12月30日
模型压缩--剪枝,tensorrt实验调研
摘要: https://www.cnblogs.com/yanghailin/p/14213464.html 未经允许不得转载。 最近在搞模型压缩方面的一些东西,初步调研下来感觉要学的,要看的,要实验的很多很多啊,无底洞啊。 这里是初步记录,因为有些东西最近看了,先暂停了一部分工作又去搞其他的了,那么这些天
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posted @ 2020-12-30 20:59 无左无右
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2020年12月1日
iou map TP TN FP FN Precision Recall
摘要: 本文转载于:https://blog.csdn.net/hsqyc/article/details/81702437 在此做个记录。 1.iou IOU的概念应该比较简单,就是衡量监测框和标签框的重合程度。一张图就能解释,做目标检测小伙伴应该都清楚,我这里不赘述。 2.TP TN FP FN的概念
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posted @ 2020-12-01 20:40 无左无右
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