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RSS订阅原创 2021-09-14
python常见知识点总结position = torch.arange(0, 100, 2, dtype=torch.float)print(position)# torch.arange(起点（含，省略0开始）, 终点（不含）, 间隔数（省略为1）, dtype=torch.float)=========================================================================>>tensor([ 0., 2., 4.
2021-09-14 21:13:17
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原创 解决导包的时候找不到路径问题
解决导包的时候找不到路径问题当我们在进行项目编辑的时候，往往出现夸项目路径的情况下进行包和函数的调用，这将会导致调包的时候出现报错，这时候，我们可以扩充当前的路径达到顺利调包的目的。方法如下，在调用之前，加上这样的命令：import sys sys.path.append(’引用模块的地址') 即可顺利进行包的调用。...
2021-04-19 16:11:36
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原创 导包时候出现的错误 ：‘module‘ object is not callable
导包时候出现的错误 ：‘module’ object is not callable我们使用python编写项目的时候，往往会出现在一个脚本中需要导入另外一个脚本中函数或者库的情况，那么在使用时候，会出现'module' object is not callable的错误，这是由于导包失败导致的。在实际情况中，我们有两种导包方式：import xxxxxform xxxxx import xxxxxx在使用第一种时候，需要加上xxxxx.yyyyy,而第二种则不需要加，这就是为什么'module
2021-04-18 19:38:46
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原创 YOLOv5系列学习之指标
mAP@0.5 和 mAP@0.5：0.95mAP@0.5 的含义：mAP@0.5：mean Average Precision（IoU=0.5）即将IoU设为0.5时，计算每一类的所有图片的AP，然后所有类别求平均，即mAP；mAP@.5:.95（mAP@[.5:.95]）的含义：表示在不同IoU阈值（从0.5到0.95，步长0.05）（0.5、0.55、0.6、0.65、0.7、0.75、0.8、0.85、0.9、0.95）上的平均mAP。...
2021-04-11 14:44:16
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原创 2021-03-31
yolov5中的yaml文件yaml 文件YAML(YAML Ain`t Markup language)文件，它不是一个标记语言，是以数据为中心，更适合做配置文件。YAML的语法和其他高级语言类似，并且可以简单表达清单、散列表，标量等数据形态。它使用空白符号缩进和大量依赖外观的特色，特别适合用来表达或编辑数据结构、各种配置文件、倾印调试内容、文件大纲。大小写敏感；缩进不允许使用tab，只允许空格；缩进的空格数不重要，只要相同层级的元素左对齐即可；’#'表示注释；使用缩进表示层级关系。yol
2021-03-31 17:27:31
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原创 labelImg的安装使用
labelImg的安装使用安装配置几个依赖库pip install PyQt5pip install PyQt5_toolspip install lxmlpyrcc编译资源文件cmd进入解压后的文件路径执行命令 pyrcc5 -o resources.py resources.qrc # 这句命令的功能是把Qt文件格式转为Python格式再次执行 python labelImg.py完成安装。...
2021-03-29 17:32:16
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原创 YOLO中的route层
YOLO中的route层在读取yolo 的 cfg 时候，我们会发现yolo中存在一个特殊的结构 ：route 层， 我们不必对其感到困惑，如果我们将他看做为keras中的concatenate层，是不是就好理解多了，本质上，他是一个融合层，它的作用是在当前层引出之前卷积所得到的特征层。以YOLOv3为例：[route]layers = -4[convolutional]batch_normalize=1filters=256size=1stride=1pad=1activation
2021-03-29 11:30:57
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原创 PYTHON中常常见到的奇怪符号汇总（不断更新）
PYTHON中常常见到的奇怪符号汇总（不断更新）常见的符号有：** : 返回一个对象，这个对象是一个字典* : 返回一个对象，这个对象是一个列表args、**args*args：当传入的参数个数未知，且不需要知道参数名称时使用：def fun_arg(farg, *args): print("formal arg:", farg) for arg in args: print("*arg:", arg)func_arg(1,"asd",'weg ','qwe
2021-03-26 17:07:54
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原创 用pytorch实现yolo系列一
用pytorch实现yolo系列一yolo是图像检测领域最常用的框架，关于yolo的知识点相信有很多优秀的讲解，今天我们就来聊一下基于pytorch实现yolo。项目框架首先，一个完整的yolo系列至少包含了几个部分cfg 文件： 用于记录网络的结构，包括网络每一层的参数配置；darknet.py ：这是网络的基础，其中包含了Darknet 类，定义了yolo的网络结构，参数配置，是网络的主体部分；util.py ：这是关于项目的一些参数配置，常常被其他文件进行调用；test.py (或者
2021-03-26 15:48:15
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原创 神经网络的Backbone
backbonebackbone这个单词原意指的是人的脊梁骨，后来引申为支柱，核心的意思，在神经网络中，指的是网络的主干网络。用途在使用pytorch搭建我们神经网络，特别是在CV领域，一般先对图像进行特征提取（常见的有vggnet，resnet，谷歌的inception），这一部分是整个CV任务的根基，因为后续的下游任务都是基于提取出来的图像特征去做文章（比如分类，生成等等）。加载预训练模型我们以pytorch源码中的FCN网络定义来看GITHUB地址，首先FCN是基于ResNet 的，即 FC
2021-03-25 17:02:59
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原创 上采样和下采样到底是个啥？
上采样和下采样在进行图像处理的 过程中，我们常常会遇到上采样和下采样的问题，很奇怪的是经过两种采样方式，我们的图像似乎都变小了，因此很多人常常将他们混为一谈，今天我们就来说说什么是上采样和下采样。上采样即放大图像。其目的是在更高分辨率的显示设备上。图像放大几乎都是采用内插值方法，即在原有图像像素的基础上在像素点之间采用合适的插值算法插入新的元素。上采样有3种常见的方法：双线性插值(bilinear)，反卷积(Transposed Convolution)，反池化(Unpooling)。下采样即缩小
2021-03-24 08:43:56
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原创 Windows环境下Anaconda3安装配置pytorch详细步骤：亲测有效的方法
Windows环境下Anaconda3安装配置pytorch详细步骤：亲测有效的方法Windows环境下Anaconda3安装安装方法anaconda配置pytorch首先是创建一个环境开始安装配置网络环境开始安装Windows环境下Anaconda3安装使用Anaconda3安装pytorch是一种非常有效便捷的手段，使用它可以创建一个相对封闭的环境，在该环境下，pytorch和一些其他的包可以以一个相对有效的关系存储，避免了很多包之间的冲突，同事省去了环境变量一些问题。安装方法直接去清华镜像下载
2021-03-22 10:21:00
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原创 pytorch 框架中内置网络alexnet和AlexNet区别
pytorch 框架中内置网络alexnet和AlexNet区别AlexNet 网络alexnet和AlexNet区别AlexNet 网络AlexNet 作为最早的一批深度学习的经典网络之一，在 ImageNet 图像大赛中取得了巨大的成功。作为最早一批的经典的模型，也早已集成在pytorch当中，我们可以直接从 torchvision.models 调用 下面的 alexnet和 AlexNet 两个模块使用alexnet 网络。alexnet和AlexNet区别我们可以直接看源码，这是 Alex
2021-03-05 10:45:30
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空空如也
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