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deepin系统安装docker和nvidia-docker的步骤,请参考:deepin安装docker我们从导入开始讲起,1,导入一个镜像压缩包(pytorch-0.4.0_cuda9_cudnn7.tar)命名:docker load < pytorch-0.4.0_cuda9_cudnn7.tar2,进入docker的镜像环境中nvidia-docker con...
convertTo的用法src.convertTo(dst, type, scale, shift)img参数为图像数据来源,其类型为Mat。注意也不是所有格式的Mat型数据都能被使用保存为图片,目前OpenCV主要只支持单通道和3通道的图像,并且此时要求其深度为8bit和16bit无符号(即CV_16U),所以其他一些数据类型是不支持的,比如说float型等。如果Mat类型数
paddle OCR中的CRNN模型转ONNX模型,附测试代码。
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yolov5有三个损失函数,重点介绍以下其中的位置损失。
![文章图片](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/a207abb8f4884e9e932676849d81856b.png)
注:下面有project网站的大部分都有paper和相应的code。Code一般是C/C++或者Matlab代码。转载地址:http://blog.csdn.net/think_embed/article/details/17112005一、特征提取Feature Extraction:· SIFT [1] [Demoprogram][SIFT Lib
目录数据处理问题1.报错:WARNING: No labels found in XXX/imageset.cache.2.报warning:yolov5 Ignoring corrupted image and/or label .jpg: negative labels3.报warning:yolov5 Ignoring corrupted image and/or label .jpg: d
目的:将paddlepaddleocr的字符识别模型转换为pytorch的模型过程:mobilenetv3_small的小模型在转换过程中成功转换了backbone的参数,但是head(两个双向LSTM)转换失败,因为类别数不同,而LSTM中涉及到两个fc层两个lstm层,其中的fc层的参数和类别相关联,所以双向的LSTM参数无法进行转换;结果:只对backbone的参数进行了转换和拷贝原始pad
最近在pycharm上读取视频遇到一些问题,总结如下:1)OpenCV无法读取视频;2)无法使用按键截取视频中的图像帧;针对第一个问题:code如下#!/usr/bin/env python# -*- coding: utf_8 -*-import cv2import numpy as npcap = cv2.VideoCapture("144022.h264")...
BCEWithLogitsLoss和FocalLoss的源码和数学推理介绍
总计学习一下pytorch的各种loss函数:目录1.L1 loss2.MSE Loss3.CrossEntropy Loss4.NLL Loss5.Poisson Loss6.KLDiv Loss7.BCELoss8.BCEwithLogitsLoss9.MarginRanking Loss10.HingeEmbeddingLoss11.Multi...