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jupyter notebook报错:ImportError: DLL load failed while importing _ssl: 找不到指定的模块。

使用jupyter notebook时发现报这个错误,找了一晚上才找到解决办法,因此在这里记录一下前往这个网址:https://slproweb.com/products/Win32OpenSSL.html选择和自己系统相对应的openssl安装包我个人下载了这个5MB的轻量版安装包,因为总共也只有十几兆的大小所以我下载完成后直接安装到了C盘,安装完成后就可以正常运行代码了。参考链接:https:

#jupyter#ssl
python生成微软日历可以使用的ics文件

这一扩展名指的是iCalendar(“日历数据交换标准”)文件格式和文件类型,是一种用于保存和交换日历信息的标准格式。iCalendar格式不依赖于任何网络协议,因此通过现有的各种服务(如HTTP、电子邮件、WebDAV等)就可以对日历数据进行交换和更新。文件通常是纯文本文件,可通过文本编辑程序打开和浏览。文件中包含日程表事件的数据,这些数据通过一个具有语义结构的基于XML的代码表示。文件允许记录

#python
1.标注自己的关键点检测数据集

labelme GitHub项目地址:https://github.com/wkentaro/labelme。

#深度学习
3.keypoint关键点检测-COCO格式转为YOLO格式

网上没找到有关 关键点检测-COCO格式转为YOLO格式的相关代码,就自己参考其他人基于目标检测的进行了改写,话不多说,直接上代码。

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#深度学习
mmpose训练自定义模型

直接将数据集标注转为 mmpose 支持的数据集格式(例如 MS COCO)。在 mmpose 中使用对应的数据集类(例如 TopdownCOCODataset)训练。

#深度学习#python
Windows下安装docker

我的Windows版本如下:版本Windows 11 专业版版本22H2。

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#windows#docker#linux
MS COCO数据集介绍

所有MS COCO的标注数据第一层都至少包含以下四个对象,不同检测任务的。保存每张图片的信息,如图片文件名、宽、高等信息。MS COCO使用JSON存储标注数据。(JSON第一层即包含五个对象)不同且部分检测任务还包含一个。为例,查看它的json内容。第一层结构如下,包含。保存数据集的许可协议。

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#目标检测#深度学习#python
2.labelme转yolo格式和MS COCO格式

MS COCOObject Detection([主要处理人、车、大象等])DensePose(姿态密度检测)Keypoints(关键点检测)Stuff([主要处理草、墙、天等])Panoptic(场景分割)Captions(字幕标注)

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#深度学习
COCO-Annotator安装和使用 [非常详细]

如果有公网IP,则外网可以访问,如果是局域网IP,则只能在局域网内访问,想要在外网访问还需要进行IP地址映射。下载的比较慢,可以换成国内的镜像(虽然是这么说,但我换了国内的镜像也没快多少),因为我下载的是Windows桌面版的docker,所以在界面中点击。这里还有个小问题,从图中可以看到右边的人的面部和右耳并没有露出来,对于看图片的人来说是不可见的,这里以鼻子为例,点击这个小齿轮按钮。填写好数据

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#docker#运维#容器
1.标注自己的关键点检测数据集

labelme GitHub项目地址:https://github.com/wkentaro/labelme。

#深度学习
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