前面已经将模型训练好了，并将权重文件保存在weights文件夹中，接下来可以利用predict脚本对模型做一个简单的预测，看一下模型的预测效果。首先就是导入之前训练的模型，并加载权重。注意这里归一化的均值和方差一定要填写你训练时候的均值和方差。然后填写对应的权重路径和图像路径，和预测结果的保存路径。本次预测的图像为：将以上准备工作做好之后就可以运行脚本来进行预测。主要的思路就是将图片归一化之后送入

CF1w张人工标注的数据集，帮你训练目标检测网络。标了一个多月，有偿出售，白嫖勿扰。

众所周知，Yolo v2最大的改进就是锚框机制，并且锚框的生成不是和以前靠经验所得，而是通过更加科学K-Means聚类获得的。那么这个Anchor是如何与yolo相结合的呢？首先来了解一下锚框机制，锚框（Anchor）就是预设好的一堆虚拟的框，它们的尺寸和大小是固定的，但是它们与物体的真实标注框（GT）存在一些差异。人为设置锚框参数时要尽量使它能够贴近真实框。我们期望锚框是接近于真实框的，但是这显

前面已经将模型训练好了，并将权重文件保存在weights文件夹中，接下来可以利用predict脚本对模型做一个简单的预测，看一下模型的预测效果。首先就是导入之前训练的模型，并加载权重。注意这里归一化的均值和方差一定要填写你训练时候的均值和方差。然后填写对应的权重路径和图像路径，和预测结果的保存路径。本次预测的图像为：将以上准备工作做好之后就可以运行脚本来进行预测。主要的思路就是将图片归一化之后送入

在处理S3DIS的txt文件时候会遇到几个bug.在Stanford3dDataset_v1.2这个版本中 的Area_5\office_19\ceiling_1，路径如下\S3DIS\Stanford3dDataset_v1.2\Area_5\office_19\Annotations\ceiling_1.txt会存在字符串，导致代码老是出错，经过查找发现在323474行，需要手动删除在Stan

ModelNet10/40是一个3d图像分类的一个数据集，简单记录一下如何下载这个数据集和打开显示这个图像。1.去它的官网下载你想要的数据集，然后解压。网址为：http://modelnet.cs.princeton.edu/2.解压完成后，你会发现是.off的文件，无法直接打开。3.这个时候需要下载一个软件，交meshlab,才能打开.off文件，像正常2d图像一样去显示出来。下载的网站为：ht

在学习vue的时候，使用element-ui插件，按照官方教程导入表格发现在界面里除了表格没有数据，其他都能正常显示。在vue中的组件里也能拿到对应表格中的数据，但就是无法显示表格中的数据。

之前在安装hydra的时候一直安装不上去，按照网上的建议要先安装一个VC++的编译环境，我把这个装上去之后还是一直报错：ERROR: Command errored out with exit status 1: ‘d:\anaconda\envs\torch371\python.exe’ -u -c ‘import io, os, sys, setuptools, tokenize; sys.a

ModelNet10/40是一个3d图像分类的一个数据集，简单记录一下如何下载这个数据集和打开显示这个图像。1.去它的官网下载你想要的数据集，然后解压。网址为：http://modelnet.cs.princeton.edu/2.解压完成后，你会发现是.off的文件，无法直接打开。3.这个时候需要下载一个软件，交meshlab,才能打开.off文件，像正常2d图像一样去显示出来。下载的网站为：ht