前面我们在yolov5添加了小目标检测层，进行了训练，但是训练的次数也不是很多，接下来我们使用tensorrt进行四个检测头的yolov5部署。具体如何添加小目标检测层可以查看我上一篇文章。
接下来根据模型结构图使用TensorRT C++ API进行网络模型搭建。
这里主要是上采样过程。详细过程主要参考王鑫宇大佬的trtx的代码，
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原文链接：https://blog.csdn.net/zhangdaoliang1/article/details/122885689
前面我们介绍了旋转目标检测以及如何使用opencv去部署，整体效果不错，但是发现一点就是速度太慢了，所以我们使用TensorRT来部署旋转目标检测算法。感兴趣的同学可以看我之前的关于opencv部署的博客。 https://blog.csdn
VOC,YOLO,COCO互转 def yolo2voc(bboxes, image_height720, image_width1280):"""yolo > [xmid, ymid, w, h] (normalized)voc > [x
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一、多模态学习定义及应用 模态定位为某种类型的信息，如声音、图像、文字等。人们生活在一个多模态相互交融的环境中，生活中的各项决策都考虑了至少两种方面的信息。对单模态信息的学习上，每种模态的异构性决定了其
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