qq_36202348的博客

Kaggle木薯病害分类在kaggle上的第一个比赛，目前0.904， 先占个坑，慢慢刷锅

推荐一个非常好用的可视化工具，torchviz/graphviz第一步，下载首先要下载Graphviz， [官网地址]，我是在windows下，所以直接下载windows版本的zip就可以，下载后找个地方解压就行(http://www.graphviz.org/download/)第二步，配置Graphviz的系统环境变量在高级系统设置—>系统属性—>高级—>环境变量—>系统变量—>Path中添加Graphviz/bin的路径，我是D:\YXC\Study\Graph

前言： 项目需求，还是之前那个缺陷检测的项目，因为要落地到实际生产线上，所以pytorch模型要进行部署，因为libtorch在使用的时候不知道啥原因不能用opencv，所以试试转onnx模型再用dnn模块进行推理，记录一下。首先是pytorch转onnx模型参考import torchimport torchvision# torch_model = torchvision.models.resnet50(pretrained=True) # pytorch模型加载torch_model =

文章目录前言一、mosaic二、mmdetection三、mosaic加入mmdetection总结前言研究生课题是缺陷检测，跟深度学习领域的目标检测异曲同工，所以最近都在学习目标检测领域的相关知识，马上也要研二了，时间过的真快啊，感觉啥都还不会就赶鸭子上架了…需求： 打比赛需要 + 加强代码能力提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、mosaic        mosaic其实在u佬的v3版本就已经.

最近做一个缺陷检测的项目需要工程部署,然后想先试试pytorch的部署,也就是Libtorch. 参考博文1:[https://oldpan.me/archives/pytorch-windows-libtorch](https://oldpan.me/archives/pytorch-windows-libtorch) 2:[https://blog.youkuaiyun.com/gulingfengze/article/details/92013360](https://blog.youkuaiyun.com/gulin.

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Fast rcnn相当于是在RCNN跟SPPNet的基础的又进行了改进，速度精度增加。引用流程图首先它延续了SPPNet的金字塔最大值池化层，置于网络最后一个卷积层，相当于简化版的SPP，因为只有一层金字塔，（AlexNet即pool5， 6 * 6），目的是保证输入Rol（建议框）h * w 后，经过 [h/H, w/W] 最大值池化， 输出统一大小H * W，对应之后的全连接层配置；其...