qq_17127427的博客

modelscope模型转onnx输出

基于numpydef box_iou(box1, box2): # https://github.com/pytorch/vision/blob/master/torchvision/ops/boxes.py """ Return intersection-over-union (Jaccard index) of boxes. Both sets of boxes are expected to be in (x1, y1, x2, y2) format. Arg

我用到的工具有：1.DrawBox.exe，基于opencv，按住鼠标左键框出目标区域，按下1则保存为1类，2则为2类（我只用到两个类，所以只判断2个键），我只用到两个类别，不按任何键则不作任何操作，空格键表示当前图片处理完毕，开始处理下一张图片，标签信息保存在当前路径下的trainval.txt里。txt内容格式如下：#include "opencv.hpp"using

1.将输入图像分为S*S份，如7*7，每个网格进行预测，即有两次（实际为B）猜的机会，一次猜5+C个数，分别为目标矩形中心坐标(x,y)，宽度w，高度h，以及该预测矩形与gt的IOU，可理解为一个概率值（最终选择哪个框主要看概率，概率大保留，概率小排除），以及该目标对应C个类别的概率，如：车、人等。最终得到S*S*（5*B+C）维矩阵。2.与真实值对比，每个网格有无目标已知（1或者0），有目标

Github链接：https://github.com/AlexeyAB/darknet#how-to-compile-on-windows推荐博客：http://blog.youkuaiyun.com/qq_14845119/article/details/53589282  Yolo的配置很简单，下载opencv3.2并安装，下载vs2015并安装，打开darknet-master/bui

1.out of indexpy-faster-rcnn-master\lib\roi_data_layer\layer.py 中判断HAS_RPN为false，命令行最后加上 --cfg experiments/cfgs/faster_rcnn_end2end.yml ./tools/train_net.py --gpu 0 --solver models/pascal_voc/ZF

1、原版caffe下需要添加文件比较多，直接下载caffe-ssd-microsofthttps://github.com/conner99/caffe2、把以下部分注释掉：3、修改caffe.proto文件，添加step和offset

通过nvidia inspector1.9.7.8软件（老点的版本没有相关命令）强制运行在p5状态， 降低工作频率。具体做法，在cmd下cd到nvidia inspector目录，输入 nvidiaInspector.exe -setPstateLimit:0,5经查实，电脑CPU有问题，返厂换了CPU之后就正常了原帖：http://tieba.baidu.com/p/4188864355...