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RSS订阅原创 siftGPU在windows下的编译
siftGPU在Windows下编译，build siftGPU in Windows10 on vs. - 简书 (jianshu.com)GitHub - pitzer/SiftGPU
2024-07-09 11:18:39
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原创 windows10下opencv_cuda版本的编译安装
3. cmake的configure和generate都成功，注意仔细看看记录有没有error，然后进入build_cuda_cv-4.8.1文件夹，用visual studio 2019打开OpenCV.sln，然后依次点击生成-》配置管理器，打勾install，注意release要和上面一致，然后解决方案生成，等待2~3个小时，结束。，于是我把这个ffmpeg.cmake改名了，改为了ffmpeg_version.cmake，成功解决。
2024-07-01 14:23:59
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原创 Visual Studio 2019 与 Visual Studio 2022的下载方式
Visual Studio 2019 与 Visual Studio 2022的下载方式
2024-06-28 09:56:48
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原创 数据增强——image和mask同样变换 的(Pytorch)实现方法
在做深度学习任务时数据增强是必须的，很多时候我们希望对图片和对应的mask做相同的变换，比如语义分割任务中。我实验了两种实现方式。
2023-08-31 18:11:28
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原创 对tof采集的ply文件提取Z坐标，生成深度图，并对深度数据聚类按类显示
从ply文件中读取Z深度数据，并显示位深度图 ,1ply_Z_coor将深度图聚类，并按聚类的索引显示区域。2depth_clusteringhttps://github.com/sunanlin13174/ply_depth_clustering.git
2022-05-11 11:15:58
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原创 windows下vscode的C++环境快速、简洁适配
1. 下载vscode。官网下载就好，建议下载最新的。2. 打开vscode，完成下列安装。3. 点击步骤3的C/C++ 拓展项，点进去打对号的那一个链接。按照里面的步骤，完成了。（注意，仔细阅读，经验证无障碍）4. 随意一个空文件夹，用vscode打开，新建一个文件名.cpp，然后按F5，自动生成tasks.json和launch.json文件，然后，在文件名.cpp中写上“hello world”，ctrl+S保存代码，Ctrs+shift+B生成文件名.exe。完成。5.
2022-02-14 15:14:12
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原创 YOLOX训练自己的数据集，txt形式
YOLOX官方支持训练VOC和COCO数据集，但习惯了Yolov3~v5的txt加载数据集，尤其是训练自己的数据集时，标签写入txt文本更方便些，但是YOLOX官方要你自己写，，，，于是乎，我写了个，特意分享出来，点赞上车。https://github.com/sunanlin13174/YOLOX-train-your-data.git...
2021-08-12 18:24:09
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原创 yolov5_trt_web检索衣服图案
个人原创，github地址：https://github.com/sunanlin13174/deepfashion2-yolov5-trt-sever此项目受启发于行人重识别，都是利用模型提取的图像特征向量做相似性对比，以此完成图案检索，行人检索的代码在此：https://github.com/sunanlin13174/yolo3_reid 但是，现在深度学习图像检索任务通常分为两个部分，即目标检测和特征提取，需要分别训练两个不同的模型，无疑消耗太大，我们想到基于yolov5一步完成目...
2021-07-05 14:08:41
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原创 Swin-transformer训练自己的数据集，图像分类
官方swin-transformer目前只支持训练imageNet，其次加载预训练有点东西，想要训练自己的数据集需要稍微改改代码，为了方便使用，我将改好的上传到github，大家仅需要自己修改参数即可使用。github:https://github.com/sunanlin13174/Image-train-Swin-transformer我的数据集是图案比较丰富的，但是部分类或者数据集本身数据不多，因此在官方已有数据增强：亮度、对比度、饱和度变化、mixup、裁剪等基础上，添加了上下左右中心裁剪并翻.
2021-07-05 11:43:29
19612
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原创 使用tensorflow==1.14训练yolov3
代码参考：https://github.com/YunYang1994/tensorflow-yolov3 ,这个作者写的代码很严谨，逻辑性较强，唯一修改的是train.py里面的：这样做的目的是自由的载入自己的ckpt文件，继续训练。在训练或者test时看mAP，需要你修改的参数都在config.py里面。比较方便。查看mAP步骤：修改对应的.ckpt文件，运行 evaluate.py，然...
2019-12-08 17:00:46
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原创 keras_yolov3根据自己的数据集训练模型。
第一篇：使用自己的数据集，不是从coco或voc等提取的。首先获得标注数据集data（可以让数据公司标注,一张图片里有多个目标），里面有两个文件Annotations和JPEGImages，一个存annotation，一个存图片，二者名字一一对应依次。（最好是6位数命名，比如000001开始）。之后，我们在data文件夹里建立一个ImageSets/Main，然后我们先使用keras来训练，...
2019-12-07 22:07:42
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空空如也
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