子小程

为了评估数据指标，原来的文件是这个样子：

np.unique该函数是去除数组中的重复数字，并进行排序之后输出。换句话，我想从一个图片选取 1000个不同的点，随机采点经常遇到相同的点，造成重复。np.unique就是用来解决这个问题np.sort() np.diff...

最近技术员把服务器重装了，本以为重新配了环境就可以像从前一样跑yolov5,然而，配完环境，以前可以跑起来的yolov5出现了各种毛病。现在开始填坑日记。1.TypeError: can’t convert cuda:0 device type tensor to numpy. Use Tensor.cpu() to copy the tensor to host memory first.解决方案：在报错的地方.numpy()前面加个.cpu()比如：原代码为return self.numpy

detect.py部分：1.Python isnumeric() 方法检测字符串是否只由数字组成。这种方法是只针对unicode对象。定义一个字符串为Unicode只需要在字符串前面加“u”前缀即可。提供了许多关于文件和文件集合的高级操作，特别提供了支持文件复制和删除的功能。2.Python shutil库:提供了许多关于文件和文件集合的高级操作，特别提供了支持文件复制和删除的功能。3.Python hasattr:判断对象是否包含对应的属性...

os.sep可以不需要考虑python代码是处于哪个平台运行，比如在windows下路径写入应为“\”,而在linux下路径写入为“/”，如果路径代码中加入os.sep则不需要考虑平台的问题。例如：wdir = 'weights' + os.sep # weights dir再例如：data_dir=os.sep.join(['hello','world'])#输出为hello\world或者hello/worldos.makedirs用于递归创建目录，如果子目录创建失败则会抛出O

from keras_preprocessing.image import ImageDataGeneratorfrom keras.models import load_modeldatagen=ImageDataGenerator(rescale=1.0/255)model=load_model('./resnet_cell_1000.h5') test=datagen.flow_f...

**转载自 https://blog...

class MyClass: i = 123 def __init__(self, name): self.name = name def f(self): return 'hello,' + self.nameuse_class = MyClass('xiaomeng')print('调用类的属性：', use_class.i...

原题1.给定一个整数数组 nums和一个目标值 target，请你在该数组中找出和为目标值的那两个整数，并返回他们的数组下标。你可以假设每种输入只会对应一个答案。但是，你不能重复利用这个数组中同样的元素。class Solution: def twoSum(self, nums: List[int], target: int) -> List[int]: ...

版权声明：本文为博主原创文章，...

找了好久找到的程序，感谢https://github.com/Cartucho/mAP做好数据集，建立input、result两个文件input文件夹内包含：分别存放的是测试结果的txt格式 ,ＧＴ的txt格式以及原图。results文件夹下建立下面两个文件夹主要用于保存结果，其中images下建立文件夹用于查看测试结果txt中坐标是否正确。数据集以及格式建立好...

import skimage.io as ioimport matplotlib.pyplot as pltfrom PIL import Imageimport numpy as npimport osimage='/home/customer/Desktop/unet/data/membrane/train/label/1.png'img=Image.open(np.str(im...

如果是单张图可以使用：convert（“L”）是uint8灰度图from PIL import Imagefrom skimage import io,transform,colorimport numpy as npimg=Image.open('/图片路径/')L=img.convert("L")L.save('/存放路径')多张图批量操作#!/usr/bin/e...

如果是单张图进行转换，则使用命令：labelme_json_to_dataset<图片路径>.json如果是多张图，则使用下面程序替换将json转变为文件夹（内含label.png,image.png,label_vision等）限于二分类：import argparseimport jsonimport osimport os.path as ospimport w...

1.震荡：batchsize设置过小，建议适当增大增大batch_size内存利用率以及速度都会提高，但是batchsize过大可能导致内存溢出 2.val_loss逐渐增大，极大可能为过拟合，可以进行如下操作：增大数据集很多时候出现过拟合现象是因为数据集过小而引起的，所以当数据量较小时，增大数据集是最简单粗暴的方法，可以尝试keras 的ImageDataGenerator，在ke...

vgg16的载入自己训练模型测试代码如下，resnet以及inceptionV可以替换掉vggimport numpy as npfrom keras.applications.imagenet_utils import decode_predictionsfrom keras.preprocessing import imagefrom keras.applications.vgg...

利用已经训练好的权重做迁移学习只需要训练最后一层全连接层就可以，当然看效果也可以往前多几层。具体代码讲解如下：import kerasprint("KERAS version：{}".format(keras.__version__))#版本号，如果版本不对造成错误及时调整import os import numpy as np from keras.preprocessing.im...

图像尺寸调整以及保存：import osfrom PIL import Image filename = os.listdir("./train/main/label1/")base_dir = "./train/main/label1/"new_dir = "./train/main/label/"size_m = 800size_n = 640 for img in...

１．将图片按顺序重命名：import ospath = "/home/customer/Desktop/voc/test2/"filelist = os.listdir(path)count=0for file in filelist: print(file)for file in filelist: #遍历所有文件 Ol...

首先根据自己情况制作测试结果数据集格式如下：　我的数据是两分类，所以只有一个标签，按自己情况修改classＧＴ数据集是ｘｍｌ转换为ｔｘｔ,转换代码附在下面，建立文件夹然后在此文件夹下建立文件夹：，在此文件夹下建立：，将xml文件放在第一个文件夹下，ImageSet下建立文件夹Ｍain，用于存放生成的train.txt,trainval.txt等文档。将以下程序放于桌面，运行。...

from skimage import io, transform, img_as_floatimport numpy as np#中间图像处理path = '/home/customer/Desktop/cellseg/data/membrane/train/label3/*.png' collections = io.ImageCollection(path, load_fun...