本博客想记录一个比较常用的功能，在标注数据集时候可能会出现错误，可能是标注者标注文件标签时候多输入了一个空格或者小数点，或者输入标签1时候不小心多按了一个1，或者标注者理解错意思整个数据集标注的标签错误，以上情况用以下两种方式清洗数据。

项目简介本项目基于单镜头多行人追踪模型实现对行人的追踪。该项目使用PaddleDetection快速训练分类模型，然后通过PaddleLite部署到安卓手机上，实现飞桨框架深度学习模型的落地。模型训练：Fair-MOT、JDE、Deep sort三种由PaddleDetection2.1提供的模型模型转换：Paddle-LiteAndroid开发环境：Android Studio on Ubunt

第一步，找到软件源第二步 设置如我所示经过多次实验，能够找到相关资源。成功运行图

OCR，OpenCV， 银行卡号提取，深度学习，腐蚀，膨胀，闭操作，开操作，礼帽，黑帽

需要标定深度相机，那么我们就需要拿到深度相机所拍摄的图片，灰度图或者是彩色图。以下提供C++代码，用于提取深度相机所拍摄的图片，每隔2秒保存一次RGB图像。

tensorflow.python.framework.errors_impl.NotFoundError: Could not find valid device for node.Node:{{node Minimum}}All kernels registered for op Minimum : device='CPU'; T in [DT_FLOAT] device=

项目简介本项目基于2021年的“中国软件杯针”的《单/多镜头行人追踪模型》赛题做的一个非官方的baseline。该项目使用PaddleDetection快速训练分类模型，然后通过PaddleLite部署到安卓手机上，实现飞桨框架深度学习模型的落地。模型训练：PaddleDetection，PPYolo的backbone使用MobileNetV3_large和YOLOv3Head模型转换：Paddl

1、项目简介可直接点我进入项目地址查看代码详情1.1 本项目简单介绍Style text 与ppocrlabel标注工具。系统环境：Win10ppocrlabel运行工具 ：PyCharm 2020.3.3 x64开发环境配置工具：Anaconda开发环境：python 3.81.2 关于本项目本项目简单介绍Style text 与ppocrlabel标注工具，使得收集数据更加容易，使用Style

list_x = [1624865249825.0, 316.0, 351.0, 32.0, 107.0, 4.0, 1.7187, 2970.0, -1.0]list_y = [5249825, 4.0, 925, 0.3903, 1.7187, 0.2296, 2970.0, -1.0]list_x = list(map(int, list_x[1:5]))list_y = list(map(

第一 : 根据本机NVIDIA显卡 Driver Version找到适合本机的CUDA首先Win+R，输入powershell，然后输入nvidia-smi指令既可查看本机Driver Version。也可以用其他方法查看本机的驱动版本，然后对应这下图下载所需要的CUDA版本防止时效性不能及时更新本文，点我进入本机与需要下载CUDA版本选择的官网第二步 : CUDA与cuDNN版本对应防止时效性不