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ubuntu20下mediapipe unity开源跨平台机器学习模型应用框架过程,MediaPipeUnityPlugin,ubuntu20下编译过程
一、准备深度学习环境本人的笔记本电脑系统是:Windows10首先进入YOLOv5开源网址,手动下载zip或是git clone 远程仓库,本人下载的是YOLOv5的5.0版本代码,代码文件夹中会有requirements.txt文件,里面描述了所需要的安装包。本文最终安装的pytorch版本是1.8.1,torchvision版本是0.9.1,python是3.7.10,其他的依赖库按照requ
首先欢迎大家来到我的博客,因为自己在这个ORB_SLAM2的环境配置上走了太多的坑,为了让研友不再入坑,决定来个保姆级教程,哈哈哈。
收集了火灾检测研究的主要数据集,包括数据集的简要信息,可供下载。
随着手机应用的逐渐频繁,有时候不方便或没时间记录时,我们经常会拍摄一些文档照片来保存一些东西,但是在后期应用时,图片无法修改或整理,比较麻烦,此时选择将图片或PDF扫描件转化为文本文件就成为一种方便快捷的方式。今天达芬奇就同大家分享三款免费图片或PDF转化为文字文本软件,希望满足大家的转换需求。比较少见的国产干净简洁的软件;软件简洁纯净,有会员年费可充值,但是免费版本基本就能满足大多数人的使用需求
PointPillars是一个来自工业界的模型,整体思想基于图片的处理框架,直接将点云划分为一个个的Pillar,从而构成了伪图片的数据。速度和精度都达到了一个很好的平衡本文将会以OpenPCDet为代码基础,详细解析PointPillars的代码实现流程...
1、前言当前的点云3D检测主要分为两大类,第一类为grid-based的方法,第二类为point-based的方法。grid-based的方法将不规则的点云数据转换成规则的3D voxels (VoxelNet, SECOND , Fast PointRCNN, Part A^2 Net)或者转化成 2D的BEV特征图(PIXOR, HDNet,PointPillars),这种方法可以将不规则的数
1、前言当前点云检测的常见方式分别有1、将点云划分成voxel来进行检测,典型的模型有VoxelNet、SECOND等;作然而本文的作者史博士提出这种方法会出现量化造成的信息损失。2、将点云投影到前视角或者鸟瞰图来来进行检测,包括MV3D、PIXOR、AVOD等检测模型;同时这类模型也会出现量化损失。3、将点云直接生成伪图片,然后使用2D的方式来进行处理,这主要是PointPillar。本文Poi
本文利用ssim算法,帮你快速打造一个“刷脸测试夫妻相”Demo出来。
视觉引导与定位是工业机器人应用领域中广泛存在的问题。对于工作在自动化生产线上的工业机器人来说,其完成最多的一类操作是”抓取—放置“动作,为了完成这类操作,对被操作物体定位信息的获取是必要的,首先机器人抓取必须知道物体被操作作前的位置,其次是必须知道物体被操作后的目标位置,以保证机器人准确地完成任务。
WPF 的核心是一个与分辨率无关且基于矢量的呈现引擎,本文旨在教会大家对象继承、公共属性、事件的使用,以及了解数据绑定、样式编写、路由命令等等
yolov7训练自己的数据集,从标注到训练到测试,及中文显示标签
yolov3训练自己的数据集
MX-yolo3安装和环境配置,K210本地训练
首先大家会按照官方的readme文件进行安装,连接:https://github.com/ultralytics/yolov5此时有两点需要注意:1、强烈建议大家使用conda虚拟环境安装,这样不会扰乱其他项目的Python环境,关于conda虚拟环境的使用,建议参考我的另一篇博客:https://blog.csdn.net/u012863603/article/details/115764553
Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的吉多·范罗苏姆于1990年代初设计,作为一门叫做ABC语言的替代品。Python提供了高效的高级数据结构,还能简单有效地面向对象编程。Python语法和动态类型,以及解释型语言的本质,使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言, 随着版本的不断更新和语言新功能的添加,逐渐被用于独立的、大型项目的开发。Python解释器易于扩展,可以使用C语言或C+
参考:利用 Conda 安装深度学习框架 Pytorch (qq.com)https://mp.weixin.qq.com/s/khV6TdmiQwj0_b7cih5wAQ我使用的是AnacondaPrompt(Anaconda3)命令行进行安装的,首先我们要进行创建一个环境第一步:打开Prompt,然后输入conda create -n detectron2 python=3.8 -y第二步:激
使用PyQt5为YoloV5添加界面近期因为疫情,无法正常入职上班。所以在家参考相关博文,视频和代码等,学习了PyQt5的基础知识,并尝试为YOLOV5添加界面。反正啥也不咋会,在家瞎捣鼓捣鼓,总比闲着强呗~支持标准YoloV5权重,也可以自己训练模型并导入...
在使用YOLOV5 训练好模型测试时出现问题:AttributeError: ‘Upsample’ object has no attribute 'recompute_scale_factor’的快速解决方法。
流媒体基础知识TS流 PS流 ES流区别
剪辑制作视频时,如果用户想要实现视频与某张特定图片一样的滤镜风格,怎么提取呢?
路过进来的朋友可以 ctrl+F 搜一下有没有自己苦恼的问题(参数设置,服务器使用,自动打标签,显存使用率,训练速度,数据集比例,GPU数量选择...)
Freesurfer的一些简单使用和基础知识
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