Leeniux

import cv2import torch.nn as nnimport torchimport numpyimport torch.nn.functional as Fclass LeNet_1(nn.Module): def __init__(self): super(LeNet_1, self).__init__() self.conv1 = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels=3, ou

一 pytorch 数据加载的研究目录一 pytorch 数据加载的研究一、dataloader and dataset？二、类的实例化1.继承Dataset2.重写父类函数3.实例化总结一、dataloader and dataset？Dataset抽象类，所有自定义的Dataset都需要继承它，并且必须复写__getitem__()这个类方法。DataLoader(): 迭代器, 我们在训练的时候，每一个for循环，每一次iteration，就是从DataLoader中获取一个batc

1.从Detection文件入手，可以单张或批量import argparseimport osimport sysfrom pathlib import Pathimport cv2import torchimport torch.backends.cudnn as cudnnFILE = Path(__file__).resolve()ROOT = FILE.parents[0] # YOLOv5 root directoryif str(ROOT) not in sys.p

pytorch 1.7.1 py3.8_cuda102_cudnn7_0用pytorch提供的集成函数替换原有的手写函数from torchvision import opsimport torchdef compute_iou(rec1, rec2): """ computing IoU :param rec1: (y0, x0, y1, x1), which reflects (top, l

这里写自定义目录标题欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入欢迎使用Markdown编辑器你好！ 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Mar

文章目录一、opencv的下载二、使用cmake安装1.安装cmake本身2.使用cmake三.编辑系统文件四.opencv的测试1、继续使用cmake（反正好不容易装的，笑）2.参考[官网教程](https://docs.opencv.org/master/db/df5/tutorial_linux_gcc_cmake.html)3.简便方式一、opencv的下载首先声明，一定要使用git下载的版本，但是opencv原始网站下载较慢，于是用码云的镜像，opencv命令 : git clone h

linux服务器安装cmake的坑！！下载一、开始安装注意：所有操作都没有管理员权限下载在网站上下载cmake：https://cmake.org/download/，下载源码包，解压到服务器的某个位置。一、开始安装注意：所有操作都没有管理员权限***error*** ： Could NOT find OpenSSL解决方案：在CmakeLists.txt 的356行加入set(CMAKE_USE_OPENSSL OFF)cd cmake-3.xx.xx./bootstrap./

1.GitHub 下载yolov52.环境：win10，visual studio 2015 ，anaconda2.7，python=3.7，cuda=10.2 ,pytorch=1.5(GPU)3.更改镜像-清华4.安装pytorch5.安装requirements.txt:报错。解决方案：git+https://github.com/philferriere/cocoapi.git#subdirectory=PythonAPI用这个替换掉原有语句6.下载预训练模型，YOLOv5l.pt

YOLOv1论文翻译-You Only Look Once:Unified, Real-Time Object Detection摘要 Abstract1.简介 Introduction2.统一检测 Unified Detection2.1 网络设计 Network Design2.2 训练 Training2.3 前向传播 Inference2.4 YOLO的局限性 Limitations of YOLO3.与其他检测系统对比 Comparison to Other Detection Systems4.

解决方法1.测试import torchfrom torch.backends import cudnn# 若正常则静默 a = torch.tensor(1.)# 若正常则静默 a.cuda()# 若正常则返回tensor(1., device='cuda:0') # 若正常则静默 cudnn.is_available() # 若正常则返回 True cudnn....

windows10 安装tensorflow1.4（GPU版本）安装详细教程（问题解惑）tensorflow1.4（GPU版本）安装tensorflow-gpu1.4可以执行如下指令pip install tensorflow-gpu==1.4.0但是网速慢，迅雷下载https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/0a/0d/1a52e775e...

opencv 图像分割与合并--用于神经网络 c++版本代码片原始图片:分割结果代码片#include <iostream>#include <vector> #include <core/core.hpp>#include <opencv2/core/core.hpp>#include <opencv2/highgui...

CodeBlocks环境下配置QtC/C++ GUI库多如牛毛，商用的免费的都很多。其中名气最大的C/C++ GUI库可能就是Qt了， Qt非常强大而且版本升级很快，既有商用版也有免费版。(1) 下载如果希望在Code::Blocks下开发Qt的应用，首先需要到Qt的官方网站根据您使用的系统下载相应Qt的最新版本http://www.qtsoftware.com/downloads，然后进行...

基于OpenCV的裂缝检测和测量使用OpenCV检测桥墩表面照片中的裂缝，并测量裂缝的长度和宽度，这是我的毕业设计中最核心的部分。学习OpenCV如何使用并不难，找到正确的处理流程才是关键。所以在此记录、分享一下思路和代码。处理流程如下：图像灰度化增加对比度Canny边缘检测用形态学连接临近裂缝找出所有连通域，删除非裂缝噪点区域对每个连通域提取骨架，测量长度和宽度代码托管在码云...

算法比较简单，没有考虑太多复杂情况，在简单墙面背景下基本可以找到裂缝并框定。基本思路为：先转换彩色图为灰度图进行自适应局部阈值化，目的是为了减少光照与阴影对阈值的影响进行膨胀操作，尽量放大凸显裂缝，在用中值滤波平滑一下，去除一些高频噪声调用寻找轮廓函数寻找所有轮廓，寻找连通域最大的那个轮廓，然后在原图画框即可....

图像处理模块路面图像增强路面图像分割-图像分割预处理-K-means算法；阈值分割；形态学处理：膨胀+腐蚀路面裂缝分类特征提取路面裂缝参数计算[路面裂缝检测算法研究与实现](http://www.doc88.com/p-7377816204970.html)...

使用的环境，python3.5，opencv2函数的格式为：# -*- coding: utf-8 -*-# @Author : matthew# @Software: PyCharmimport cv2import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npdef seg_kmeans_gray(): img = cv2....

做枸杞的动态分级（利用气吹的方式），仅仅基于颜色，不考虑大小，在进行完静态采集完图像、二值化、形态学处理、背景分割（利用二值图像做掩膜与原彩色图像进行与运算）后得到了去除背景的枸杞图像，也保留了枸杞的颜色信息。接下来的工作，一幅图像中有多个枸杞目标，提取单个枸杞的颜色特征信息进行按颜色分级，不太清楚这个是不是属于细粒度分类，就是把不同颜色的枸杞识别，最后气吹吹走不合格的颜色用图e 找边界...

线特征—LSD算法（二）https://www.cnblogs.com/Jessica-jie/p/7512152.html线特征—LBD算法（三）https://www.cnblogs.com/Jessica-jie/p/7523364.html线特征—EDLines原理（六）https://www.cnblogs.com/Jessica-jie/p/7655466.html线特征—...

迪杰斯特拉算法介绍最短路径算法:用于计算一个节点到其他节点的最短路径。(一对多)特点：是以起始点为中心向外层层扩展（？）基本思想：指定起点s，即从顶点s开始计算。引进两个集合S和U。S：记录已求出最短路径的顶点(以及相应的最短路径长度)，U：记录还未求出最短路径的顶点(以及该顶点到起点s的距离)。-初始时，S中只有起点s；U中是除s之外的顶点。U中顶点的路径是"起点s到该顶点的...

CTA算法Conditional Texture AnisotropyＲoli 提 出 了 各 向 异 性 测 度 ( Conditional Texture Anisotropy， CTA) 的概念和计算原理， Nguyen 提出了各向异性测度的具体计算方法选取某个像素的灰度，计算4个方向的P值，再计算CTA，然后把CTA从[0,1]映射到[0,255],生成灰度图，便于观察。A是原图，...

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