Python提取COCO数据集中特定的类(亲测有效)
一、安装pycocotools 方法1,直接GitHub源码安装: pip install githttps://github.com/philferriere/cocoapi.git #subdirectoryP
一、安装pycocotools 方法1,直接GitHub源码安装: pip install githttps://github.com/philferriere/cocoapi.git #subdirectoryP
目录 yolov5_face nanodet blazeface scrfd yolov5_face yolov5 face 使用踩坑记录_jacke121的专栏-CSDN博客 nanodet 没写精度,有模型: https:/
Input and parameter tensors are not at the same device 出现这个问题的原因是没有把模型和数据都放到cuda里面 device torch.device(cuda:0 if torch.cu
计算机视觉研究院专栏作者:Edison_G现在的自监督学习通过在ImageNet数据集上实现图像分类来进行无监督的预训练,通过最大化不同图像之间的距离(相似度),最小化同一张
前言 Jetson nano运行yolov3-tiny模型,在没有使用tensorRT优化加速的情况下,达不到实时检测识别的效果,比较卡顿。英伟达官方给出,使用了tensorRT优化加速
1、YOLOv5的介绍 一、YOLOv4到YOLOv5 最初是希望参考YOLOv4进行目标的检测,希望使用深度学习来对电机车轨道的识别,但是,在查阅相关资料后,发现YOLOv4的余温还在
拿到了师兄的程序,但是自己手头的电脑无法使用cpu训练,虽然也可以使用colab在线运行,但是还是本地的会舒服一些,anyway,就得将代码稍作一下修改 方法:
1 准备工作 下载yolov5项目代码,并在本机上配置环境:正常按照requirements安装依赖包,下载权重文件即可。 2 训练数据 2.1 创建文件目录 在data文件夹下新建数据文件fi
浙江大学的一篇工作。可以直接看原作者的中文介绍: https://zhuanlan.zhihu.com/p/157530787 官方源码: https://github.com/cfzd/Ultra-Fast-Lan
TensorFlow Hub (2)-Object Detection Colab 导入和设置 import os import pathlibimport matplotlib import matplotlib.pyplot as plt