NMS是目标检测的基础，原理比较简单，不在这里赘述，直接上代码：import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltdef py_cpu_nms(dets, thresh):x1 = dets[:,0]y1 = dets[:,1]x2 = dets[:,2]y2 = dets[:,3]areas = (y2-y1+1) * (x2-x1+1)score

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自从Yolo v4论文发表以后，新的数据增强方式mosaic备受关注。本文实现该数据增强方式：先看看train.txt中的文件格式 img_path x1,y1,x2,y2,cls/home/gp/dukto/Xray_match/data/train/JPEGImages/300059.jpg 91,263,219,324,2/home/gp/dukto/Xray_match/data/trai

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常常我们拿到的数据集格式是PASCAL VOC的，当我们要用yolo系列的检测算法时，就要将VOC的数据格式转化为yolo所需要的格式。小编就给大家展示转化的过程。

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张航、李沐等人提出ResNet最强改进版：性能提高3%，参数不增。是ResNet的最强改进版本，博主已经讲该网络应用与工程项目中。

通常情况下，精心选择的数据结构可以带来更高的运行或者存储效率。数据结构的优良将直接影响着我们程序的性能；常用的数据结构有：数组（Array）、栈（Stack）、队列（Queue）、链表（Linked List）、树（Tree）、图（Graph）、堆（Heap）、（Hash）等；