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我也要
NanoDet是一个轻量化的目标检测算法，比yolo要快，github地址
本文结合FCOS paper解读NanoDet的ncnn代码
input size: (416, 416)
预处理：
mean_vals = { 103.53f, 116.28f, 123.675f }
norm_vals = { 0.017429f, 0.017507f, 0.017125f }
用均值和方差归一化，得到处理后的Mat input: (3 x 416 x 416)
预处理resize_uniform函数里面有个比较好的设计，就是一般resize成(416, 416), 可能会破坏原有图片的长宽比，
这里保留了原有图片的长宽比，例如比较窄的图片，在保留了长宽比的同时，把窄图片放在416x416图片的正中间
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for (int i = 0;</NanoDet 源码解读（inference)
nanodet 源码解读
20、NanoDet训练、测试 以及使用ncnn部署Jetson Nano 进行目标检测和串口数据转发
基本思想：最近想尝试一下nano 上部署nanodet，于是记录一下训练过程，手中有一份labelme标注的数据集，于是开始了一波操作~ 首先将图片和json数据集转成xml (https://blog.youkuaiyun.com/sxj731533730/article/details/90046780)，然后将xml数据集转成voc； import sys import os import json import xml.etree.ElementTree as ET from PIL import Im
极智Paper | 目标检测神器 YOLOX
大家好，我是极智视界，本文解读一下 目标检测神器 YOLOX。
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