Jetson系列盒子经过刷机之后，python版本默认是python2.7，若想要切换到python3版本，需要执行如下命令，把两个版本的python加入到alternatives列表中：sudo update-alternatives --install /usr/bin/python python /usr/bin/python2 100sudo update-alternatives --i

目标检测模型输出的检测框存在内嵌情况。，在推理性能足够的情况下，可以考虑使用。的信息，不用考虑影响因子，因此直接用。设置过大，没能滤除重叠检测框，原来。：在IOU和GIOU的基础上，考虑。标注框的信息，在训练时用于回归。有读者会有疑问，这里为什么不用。的基础上，添加的影响因子，包含。根据经验，第一感觉是后处理。：在DIOU的基础上，考虑。：在IOU的基础上，解决。目前分析最可能的原因是。但在测试过

import cv2import numpy as np#实现图像堆叠def stackImages(scale,imgArray):rows = len(imgArray)cols = len(imgArray[0])rowsAvailable = isinstance(imgArray[0], list)width = imgArray[0][0].shape[1]height = imgAr

1.读取图片import cv2# LOAD AN IMAGE USING 'IMREAD'img = cv2.imread("Resources/lena.png")# DISPLAYcv2.imshow("Lena Soderberg", img)cv2.waitKey(0)2.读取视频import cv2frameWidth = 640frameHeight = 480cap = cv2.V

文章目录解决过程：阶段一：阶段二待解决问题总结# 项目场景：固定相机角度拍摄多张船舶局部图像，要求拼出完整的船舶图像。解决过程：阶段一：一开始运用opencv自带的sift特征匹配算法，效果如下图出现这个结果的原因：因为相机是固定的，特征匹配时，主要匹配点为背景；基于以上结论的做法：1.读取文件时只把船的主体进行特征匹配以下代码是基于opencv-python=3.4.1.15# -*- codi

之前在项目中存在目标检测框内嵌的情况（目标检测框存在内嵌情况分析与解决），正好趁这个机会记录下目标检测中常用的几种IOU_loss函数。IOU_Loss作为传统的衡量标准，为我们提供了一个基础,而GIOU_Loss、DIOU_Loss和CIOU_Loss则在其基础上引入了更多的信息，如目标框的形状和相对位置等，从而使得模型更加准确地学习目标的位置和形状。！！2023年12月4日20:03:02。

文章目录前言一、paddleocr环境搭建二、使用代码效果展示总结前言最近不是在做关于字符识别的项目嘛，同事用的paddleocr做字符识别自己测试的效果还行，结果到客户那边跑了一下没出结果，尴尬了。。。我感觉用paddleocr整体是没什么问题的，问题可能出在字符的定位方面。借着这个机会我也学习了一下paddleocr，毕竟后面同事离职我要接手这个项目的（因为同事都是大佬，一个要去读香港理工大学

之前用的tensorflow1.x版本感觉很费劲，这次尝试用tensorflow2.0版本实现下，实现容易实现多了，再也不用with tf.Session() as sess了。文章细节后续有空再补，直接上代码。import tensorflow as tfimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pd# 加

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言第一步：创建虚拟环境并安装所需包二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结前言毕设是做关于深度学习的，之前一直在用tensorflow cpu版本，（cpu版是为了调试代码，跑代码我是通过google colab来完成的）最近室友的2070S主机正好闲着了，开始学着装gpu版本。上网看了一下，大多数tensorflow-gpu

性能分析器是优化模型性能的重要工具，决定如何在单个 GPU 上最好地运行多个模型。除了启用模型实例，还是可以设置启用动态批处理器，这两项也可以同时启用，可以根据自己的配置进行设置比较。通过模型分析器部分介绍了一种工具，可帮助我们了解模型的GPU 内存利用率，以便决定如何在单个 GPU 上最好地运行多个模型。如果阅读本文对你有用，欢迎一键三连呀！！！2022年9月15日20:12:35。