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YoloV8实现简化版数据增强mosaic
Yolo系列对训练十分有效的策略马赛克增强,对于模型泛化能力、最终性能都有很大提升,由于Yolo在mosaic时涉及到一些其他变换例如缩放、随机图像占比等,这里单纯实现将4张图合并成一张,同时更新对应的标签,适合想要将单张图加入多个目标的简单实现。
YoloV8训练参数篇
本文介绍了训练中非常重要的一些参数和使用搭配,帮助大家更好理解yolov8的参数
YoloV8损失函数篇(代码加理论)
yolo损失函数整理和总结,主要侧重于代码理解方面
原创VisualStudio2022配置OpenCV4(详细、简介、有效)
本文介绍了visualstudio配置opencv环境的详细过程,简单易读,在容易报错的地方进行了详细的提示,防止出错。
paddleocr转onnx模型推理
问题2:Input x’s shape is dynamic, please set it a fixed input dimension添加固定形状dynamic_shapes={‘x’:np.zeros((1,3,640,640))}问题1:‘type’ object is not subscriptable更新onnx_tool版本到>=0.2.1。但是实际测试发现区别不大,大家可以验证自己
到底了