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https://blog.youkuaiyun.com/weixin_45807466/article/details/115397778
2025-01-09 15:55:10
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原创 安装VMware时出现Failed to install the hcmon driver的错误的解决方法
https://www.cnblogs.com/XiaXiaHaHa/p/12690124.html
2024-12-13 13:39:26
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原创 OpenCv实战-1.使用OpenCV的自动文档扫描仪-主要功能是旋转文档
2.使用grabCut进行前后背景分离，如果你分割的效果不好，可以增加grabCut函数的次数。1.Morphological Operation 形态学操作。6.Perspective Transform 透视变换。3.Contour Detection 轮廓检测。2.Edge Detection 边缘检测。1.导入图片，并进行形态学操作，屏蔽噪声。4.Homography 单应性。3.使用canny进行边缘检测。5.GrabCut 图像分割。
2024-06-27 11:23:20
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原创 知识点记录
MAC WPS默认值：17.6磅 （ 默认字体：宋体 大小12磅）， Windos WPS值：13.5磅 （默认字体：宋体 大小11磅）。宽度值到像素的转换为 ： PX=（width*8） （公式-3） 其中PX为像素 width为 defaultColWidth或列的值。那么1磅=1/72英寸，而1英寸所含有PPI个像素，这里就不详细展开PPI的计算了，现在一般计算机默认为96，详细的计算可以自己百度。在WPS的若某行存在与默认不一样的高度时，在某行类的属性上ht就存在磅值，其计算方式与默认磅值相同。
2024-06-20 09:03:53
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原创 工作BUG记录
将from openpyxl import *修改为from openpyxl import load_workbook，一切正常。原因：导入库时使用了from openpyxl import *，openpyxl是默认文件存在的。
2024-05-30 11:01:19
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原创 X-AnyLabeling使用记录
然后将对应的onnx地址和标签类别配置到auto_labeling中的yaml文件中，yaml文件根据自己的模型选择，也可以自己复制一个，这里我是自己复制的。2.将对应onnx文件下载到本地，并运行X-AnyLabeling中的app.py。5.在左上角自动栏中选择自定义模型，并导入之前配置的yaml路径。3.运行即可在pt文件的同级目录下找到对应onnx文件。将yaml文件的内容修改为自己的信息，并记录地址。4.点击左下角AI按钮，开启半自动标注模式。3.打开图片所在的文件夹。
2024-01-09 11:13:49
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原创 linux python环境报错No module named ‘segment_anything‘
【代码】linux python环境报错No module named ‘segment_anything‘
2023-12-18 15:21:27
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原创 【实例分割-yoloV5-7.0】使用自己的数据集训练yoloV5-7.0
根据自己的路径依次配置：预训练权重（–weights），网络结构（–cfg），数据目录（–data，就是之前设置修改的yaml文件路径），其他如batchszie，imgsize根据自己需要设置。数据转换参考：https://mp.youkuaiyun.com/mp_blog/creation/success/134733964。PS：预训练权重下载地址：https://github.com/ultralytics/yolov5/tree/v7.0。3.安装环境，根据requiremens.txt中环境安装。
2023-12-05 13:03:32
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原创 Mmdetection用自己的数据集训练Mask_RCNN
将自己数据的标签写入配置文件，在data前一行添加自己的标签列表，同时在train，val，test中添加classes = classes，如果不添加，模型就会默认读取coco原始数据集的80个标签，与自己的数据集对应不上就会报错。2.打开第二个文件coco_instance.py，将data_root路径改为你自己coco数据集的位置（注意一定要以/结尾），修改输出图片尺寸（根据自己的数据集决定）3.将标注完的数据转为Mask_rcnn训练所需的数据集格式。4.将数据集放到训练代码文件夹中。
2023-12-01 15:25:41
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原创 将labelme标注完的数据转为mmdetection中Mask_Rcnn训练数据的格式，1205新增将json转为yolov5-7.0训练的txt格式
train_num：为训练集所占总数据的比例test_num：为测试集所占的比例val_num：为验证集所占的比例。
2023-12-01 14:37:09
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原创 yolo v5 6.1增加注意力机制（以SE为例
1.将SE网络代码添加至model/common.py中添加至common,py最后，添加后如图所示2.将SE添加至model/yolo.py 中 parse_model函数中此函数用于循环遍历yolov5m.yaml中网络结构，构建网络，添加后如图所示3.修改yolov5m.yaml，将SE添加至SPPF层前因在backbone中增加可一层，后续涉及Concat及detect层都要对应+1（蓝色框调用的层为添加SE层前的网络，因此不需要修改）附：完成修改后的yaml代码。
2023-05-31 11:33:31
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原创 yoloV5 增加小目标检测层
原始网络有三个检测头： 分别是 80x80 （小目标） 40x40（中目标） 160x160(小目标)，现在要增加小目标检测层，就可以在80 x 80 的上一步，也就是 160 x 160 尺寸增加为了检测160 x 160的检测头，因此需将backbon中160 与NECK中的 160 相加（残差网络），但原始网络中 NECK没有60 x 160的特征图，但可以对 80x80的特征图再进行一次上采样，得到160x160的特征图，并于backbon中60x160的特征图连接即可得到下图的网络图。
2023-05-29 16:56:40
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原创 yoloV5_6.1代码逐行解释__train.py
因为自己经常要使用yolov5,所以就用了一些时间研究了一下,也是收获颇丰,就放上来,一是方便自己以后查阅,二是希望能帮到需要的朋友.我写的注释比较详细，主要是针对刚会python和了解深度学习的小白，有错误的和不懂的地方可以联系我,大家相互交流学习哦VX:Y1685637070之前一篇文章注释的detet.py，时隔很久终于注释完了train.py(关于创建数据集和调用其他接口的函数正字注释中),后续会继续注释yolo.py和comon.py，卷起来！
2022-11-19 16:26:28
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原创 python自用
利用python爬取捐款数据，然后后使用pandas处理并保存到excel中。第一，二，三步使用正则抓取，第4步使用BS4定位。
2022-10-24 13:26:34
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原创 python调用xlwings常用代码
xlwings的好处是和Excel交互比较多，可以和VBA相互调用，语法也和VBA相同，但使用需要Excel程序，因此无法在linux环境下使用。
2022-10-21 10:37:02
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原创 使用Python_openpyxls简单操作Excel（读取，创建，循环写入以及字典操作等）
【代码】使用Python_openpyxls简单操作Excel（读取，创建，循环写入以及字典操作等）
2022-09-24 20:22:02
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原创 yoloV5_6.1代码逐行解释(面向小白)
yoloV5代码的逐行解释，虽然现在优快云上也有很多，但是我看的时候还是有一些基本的语法和函数不太明白，就自己查了一下并且在注释中举了几个小例子，希望能帮到更多的人。
2022-09-15 11:21:27
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空空如也
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