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pytorch框架下的yolov5模型部署到tensorflow serving,需要将pytorch的pt模型转换为onnx模型,再将onnx模型转换为tfserving的savedmode模型。1. pytorch的pt模型转onnx模型使用yolov5中自带的 export.py 脚本(在models下)可以将模型导出为 TorchScript, ONNX, CoreML。环境: yolov
需求:1.随机从0-376616中产生80000个不重复的随机数2.将产生的80000个不重复的随机数从小到大排序后写入txt文件# -*- coding:utf-8 -*-import randomlist_1 = random.sample(range(0, 376616), 80000)# 随机从0-376616中产生80000个不重复的随机数list_1.sort()# 升序排序# pri
一.下载源码tensorflow_PSENet下载地址:https://github.com/liuheng92/tensorflow_PSENet(可以star和fork作者该项目)InstallationAny version of tensorflow version > 1.0 should be ok.python 2 or 3 will be ok....
darknet-yolov3训练自己的数据集,keras模型测试(超详细完整版)一. darknet官网下载源码-----编译-----测试1. 配置Darknet下载darknet源码:git clone https://github.com/pjreddie/darknet进入darknet目录: cd darknet如果是cpu直接make,否则需要修改配置文件Makefile:...
本文介绍的图像的旋转,使用PIL的Image类的接口函数transpose()完成,直接在入参中指定变换方式即可,不仅支持上下、左右翻转;也支持逆时针90、180、270等角度的旋转。# -*- coding: utf-8 -*-from PIL import Imageimport osfile_dir = 'train_img/png_da_all/'# 原始图片路径rotate_180 =
# -*- coding:utf-8 -*-import shutilimport osdef remove_file(old_path, new_path):print(old_path)print(new_path)filelist = os.listdir(old_path)#列出该目录下的所有文件,listdir返回的文件列表是不包含路径的。print(filelist)for file
使用Anaconda安装rasterio库RasterIO是基于GDAL的空间栅格数据库(Rasterio reads and writes geospatial raster data.)Anaconda安装教程:1.打开Anaconda Promopt,选择需要安装的python环境2.使用Anaconda安装有两种方式1)先设置conda-forge通道,然后在该通道中下载con...
一. 解决nltk.download()安装失败import nltknltk.download()下载nltk语料库出现getaddrinfo failed如下错误:这里只需将Server Index路径改成NLTK官网http://www.nltk.org/nltk_data/即可。但是选中要下载的安装包点击Download下载,会发现下载很慢,而且很容易出错。二. 解决nltk下载很慢1)百
在深度学习中,一般要求样本的数量要充足,样本数量越多,训练出来的模型效果越好,模型的泛化能力越强。但是实际中,样本数量不足或者样本质量不够好,这就要对样本做数据增强,来提高样本质量。在样本量不足的情况下,采用mixup或者填鸭式的方法来进行数据增强,是行之有效的增强方法。其中mixup是将正负样本融合成新的一组样本,使得样本量翻倍。填鸭式是将原本样本里的目标抠出来,随机复制粘贴到其他地方。(个人理
牛津花卉数据集下载链接:http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/flowers/17/官网虽然可以下载,但是是1360张图片堆在一个文件夹里,没有分类。要是自己手动分成17个文件夹,然后再复制图片进去,一来效率低,二是容易出错。以下代码是把1360张图片按照80个一类分别放入17个文件夹中:# coding:utf-8from imutils import pat