yolov4项目记录4-测试过程
目录 一、概述 二、测试过程 1.参数准备 2.定义模型 3.获取必要数据 4.输入模型 5.锚框筛选 ①利用物体置信度筛选 ②获取种类 ③按照物体置信度排序 ④非极大抑制 6.画出外接框 三、代码汇总 一、概述 训练
目录 一、概述 二、测试过程 1.参数准备 2.定义模型 3.获取必要数据 4.输入模型 5.锚框筛选 ①利用物体置信度筛选 ②获取种类 ③按照物体置信度排序 ④非极大抑制 6.画出外接框 三、代码汇总 一、概述 训练
第一步: WIN键R 输入cmd 打开命令行窗口 第二步: 在命令行窗口中输入pip3 install labelImg,安装 labelImg 第三步: 输入labelImg 打开la
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如果可以建议你有个好CPU,有块好显卡才来做这个事情,当然如果你有台矿机最好,因为做过一个测试,GPU 的计算能力是CPU的100倍以上,这还是在我6年前购买的笔记本上测试的结果。 ten
本文介绍 CVPR 2021 接收的目标检测论文 You Only Look One-level Feature。原论文作者来自:中科院自动化所、中科院大学人工智能学院、中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心、旷视科技。0 动机
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:/
R-CNN就是regions with convolutiional networks,,这个算法尝试选出一些区域用来喂入卷积网络,不再需要使用滑动窗口对图片中依次从左到右,从上到下滑动窗
下载项目:https://github.com/ultralytics/yolov5 1.硬件配置: CPU:Intel Xeon Gold 6146 3.2GHz GPU:GTX3090
一、概述: 1. 在GitHub上下载SSD模型代码 2. 准备自己的VOC数据集 3. 搭建Pytorch环境 4. 用&