模型的为5个分类，onnx的输出为[1, 5] 是正确的，但是跑ncnn模型发现输出为 [1, 8, 5] ，经过打印log分析，是 softmax层前面的 fc层导致的问题。A * B = [1, 200] * [5, 200] ，这个矩阵是不能正常计算的，由于维度不同不能直接计算，但是在执行代码的时候没出错的原因，可能是由于gemm分块计算的原因，然后最后输出为。A * B + C，对应的维度

然后自己验证一下安装的结果，在终端窗口输入python, python3 看版本信息输出是对的。

需要注意的是，在 Python 中，[::] 也可以用于表示一个类的成员函数或成员变量，这时它的含义与上述含义不同。

在目标检测任务中，自己有这样的需求：对于已经标注好的PascalVOC格式数据标签，想批量去掉标签中的某个分类；的API主要用于读取和写入XML文件，但它也支持一定程度的修改功能，如添加、删除或修改XML元素和属性。注意，在进行任何修改之前，确保已经备份了原始XML文件，以防修改不符合预期。来解析XML文件，获取一个元素树（ElementTree）对象，然后可以遍历或修改这个树。直接修改元素的标签

监督微调是一种使用有监督学习来微调预训练语言模型的方法。其目标是通过有标签的数据集（通常包含输入和期望输出的示例）来优化预训练模型，使其能够更好地完成特定任务或生成符合特定要求的输出。（如图）

今天在用python 调用c++库文件时出现了一个错误，这里主要记录一下解决问题的思路。 1.出现错误在使用python 中使用中调用第三方so库时import ctypescpp = ctypes.CDLL('./detector.so')出现如下错误：Traceback (most recent call last):File “detection.py”, line 143, in

自己的版本由 7.1.0 升级到了8.4.0，然后再运行 python run.py -c 10 发现还是有相同的错误，原因是自己的8.4.0版本还是没有这个Resampling 属性。去掉 Image.Resampling.LANCZOS和Image.Resampling.NEAREST 中的 Resampling 即可。在做文字识别的时候，往往由于自己的rec训练数据过少，需要自己生成一些数据

现象：今天在用opencv python 打开双摄像头时报一个错误：VIDIOC_STREAMON: No space left on device，设备上没有空间1. 之前用opencv-3.2.0 版本没有报这个问题，现在使用新版本opencv-3.4.2 就出现这个问题。2. 把摄像头的分辨率改小到320*240后可以正常使用双摄像头。原因是：单个摄像头占用了USB的全部带...

原因是：更新到opencv4版本之后，在系统目录中能找到 /usr/include/opencv4/opencv2 ，但没有 /usr/include/opencv2 ，找不文件和路径的问题。lpr_chinese_det.cpp:8:10: fatal error: opencv2/core/core.hpp: 没有那个文件或目录。直接从opencv源码来安装，需要先安装相关的依赖库，然后再去编

在OpenCV中，和是两个用于获取图像中形状边界的函数，但它们在功能和返回结果上有所不同。（即矩形的边界与图像边界平行），而的。