mindfusion的博客

import torchimport structfrom utils.torch_utils import select_devicedef pt2weight(weights):model = torch.load(weights, map_location="cpu")['model'].eval().float()with open(weights.split(".")[0]+".weights",'w') as f:for k,v in model.state_dict

https://tongtianta.site/

解决方式：import osos.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '1'

本文参考了：https://blog.youkuaiyun.com/qq_27825451/article/details/89082978谢谢这位博主这里我们选择清华源sudo python -m pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow-gpu==1.2.0pip install -i h...

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预先装好python然后在命令行输入：gpu版本：需要预先装好：cuda 和cudnn 才能使用。pip install numpy pandas matplotlib sklearn tensorflow-GPU==2.0.0-alpha0 -i https://pypi.doubanio.com/simplecpu 版本：alpha0 ：pip inst...

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【活动】Python创意编程活动开始啦！！！     优快云日报20170424 ——《技术方向的选择》    程序员4月书讯：Angular来了！解读Batch Normalization2016-02-23 16:03 5262人阅读 评论(1)收藏举报本文章已收录于：分类： 深度学习基础（10）

1安装cuda8.0安装依赖库#sudo apt-get install g++#sudo apt-get install git#sudo apt-get install freeglut3-devCtr+alt+f4进入后台输入用户名和密码User：Password：#sudo vi /etc/modprobe.d/blacklist

论文笔记：YOLO9000: Better, Faster, Stronger；官方网站评论：YOLO是基于深度学习方法的端到端实时目标检测系统（YOLO：实时快速目标检测）。YOLO的升级版有两种：YOLOv2和YOLO9000。作者采用了一系列的方法优化了YOLO的模型结构，产生了YOLOv2，在快速的同时准确率达到state of the art。然后作者采用wordtree的方法，综合

SSD（SSD: Single Shot MultiBox Detector）是采用单个深度神经网络模型实现目标检测和识别的方法。如图0-1所示，该方法是综合了Faster R-CNN的anchor box和YOLO单个神经网络检测思路（YOLOv2也采用了类似的思路，详见YOLO升级版：YOLOv2和YOLO9000解析），既有Faster R-CNN的准确率又有YOLO的检测速度，可以实现

承接上一篇SSD介绍：SSD+caffe︱Single Shot MultiBox Detector 目标检测（一）如果自己要训练SSD模型呢，关键的就是LMDB格式生成，从官方教程weiliu89/caffe来看，寥寥几行code，但是前面的数据整理真实要了老命。教程其实就是一种fine-tuning，在VGG基础上进行训练SSD框架。一般SSD的数据来源，看到好多人

SSD框架训练自己的数据集SSD demo中详细介绍了如何在VOC数据集上使用SSD进行物体检测的训练和验证。本文介绍如何使用SSD实现对自己数据集的训练和验证过程，内容包括：1 数据集的标注2 数据集的转换3 使用SSD如何训练4 使用SSD如何测试1 数据集的标注　　　数据的标注使用BBox-Label-Tool工具，该工具使用python实现，使用简单方便。修改后的工具支

[置顶] 将数据集做成VOC2007格式用于Faster-RCNN训练2016-02-23 15:35 29068人阅读 评论(336)收藏举报本文章已收录于：分类： Deep Learning（7） 作者同类文章X版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。目录(?