小鸠控-优快云博客

原创【个人所得税】退税金额查询

目录一.开始二.流程三.结语一.开始本文是关于个人所得税查询的流程，看自己本年是否能退税。退税时间是每年的3月1号开始，3月16号前由于退税的人比较多，一般需要预约，之后的话就可以免预约直接办理退税了二.流程1.本次使用手机进行查询，首先下载“个人所得税”APP2.登录自己的账号登录账号、账号为身份证号码、密码如果忘记就点击“忘记密码”（密码中需要带一个特殊符号，例如@#￥%）；如果是i第一次登录的话就先按照官方流程进行注册3.登录后，点击2021年综合所得年度汇报（3月16号前需要预约办理

2022-03-04 09:58:16 6507

原创【mmdet】批量检测并且保存结果图片

目录一.开始二.代码三.结语一.开始本文记录了实验mmdet训练完以后，使用训练得到的权值文件进行图片批量检测，并且将结果图片保存到文件夹的流程二.代码1.创建图片名字的txt文件创建一个.py文件，然后将下列代码放到和图片同一级文件夹内，然后运行即可得到对应的txt文件，内容是图片的名字# -*- coding:utf-8 -*-import globimageList = glob.glob("*.jpg") # 图片所在文件夹的路径f = open('val.txt',

2022-02-26 18:02:24 2497 2

原创【colab】在colab上使用yolov5训练自己的模型

本文记录了在谷歌平台colab上使用yolov5训练自己的模型，包括具体流程和ipynb代码

2022-02-18 19:45:59 5555

原创【colab】在colab上使用mmdet训练自己的数据

在colab上使用mmdet训练自己的数据集

2022-02-04 00:41:32 5189 7

转载【记录】Win下编译C++版yolov4并训练模型

目录一.开始二.对应文章地址三.结论一.开始由于项目需要将训练后的模型部署到C++当中，原先的pytroch版本的训练得到的模型比较难调用，所以去寻找一个C++版本的训练方法。本文只是记录目前发现的可以实现的办法二.对应文章地址Awom大佬的配置、编译模块Awom大佬的训练模块三.结论大佬的配置过程非常详细并且可行，目前我已经成功进行训练，并且在进行调参...

2021-08-06 09:33:56 429

原创【Linux】调节屏幕亮度

目录一、开始二、步骤三、总结一、开始本文使用的系统是Ubuntu20.04，记录如何调节屏幕的亮度，步骤非常简单二、步骤1.输入命令查看屏幕的名字xrandr输出如下我的屏幕名称是HDMI-02.输入命令调节屏幕亮度，我调节的是原先的75%，可以调节成自己习惯的亮度xrandr --output HDMI-0 --brightness 0.75三、总结Linux系统和Win系统差别挺大的，比如20.4就没有调节亮度的地方...

2021-05-27 10:18:14 2997 1

原创【mmdetection】使用coco数据集训练后结果可视化

1.开始本文记录使用coco数据集通过mmdetection（v2.11）的cascade-rcnn模型进行训练，将结果可视化的过程2.可视化代码目前实现以下代码的可视化(后续不断学习不断更新)LOSSP-R曲线mAP以下操作都是在mmdetection根目录下进入到open-mmlab环境中进行的(1)Loss曲线work_dirs设置自己模型得到的log.json文件，–out后面是保存的位置以及文件名字，可以保存为jpg/png等格式python tools/analysi

2021-05-15 10:28:47 22344 34

转载【Win10】批量更改文件夹内文件名-学习记录

1.开始这篇文章主要记录我学习如何制作数据集——批量修改文件名，这一步最好用于使用labelImg标注前，这样就可以不用再修改xml文件里面的filename及path等，这篇文章是看了大佬菜鸟进化不脱发的博文之后实践的记录菜鸟进化不脱发的博文2.操作步骤(1)在待修改名字的文件夹中进入到终端(cmd)(2)在终端输入代码，创建a.xls文件dir /b>a.xls之后在原先的文件夹会出现一个a.xls文件(3)打开a.xls（可能会提示文件损坏，但是不用管，可以继续打开

2021-05-10 19:47:56 844 3

原创【tf-fast-rcnn-cpu】win10下通过虚拟机VMware跑通demo及问题记录

1.开始本文主要介绍在win10系统下使用VMware虚拟机跑通tf-fast-rcnn-cpu的过程以及记录过程中遇到的问题2.环境Ubuntu 16.4tensorflow=1.8numpy=1.16.0anaconda 3cythoneasydictopencvtf-fast-rcnn-cpu：复现代码，包含数据集和预训练模型（提取码：1234）参考：安萌萌萌萌萌的博文这篇博文包括了软件的安装，本文就不再重复3.跑通demo过程由于虚拟机不支持GPU，所以本次选用c

2021-05-07 10:19:17 690

原创【mmdetection】使用cascade-rcnn、faster-rcnn训练自定义的coco数据集

开始这篇文章主要是记录我第一次使用mmdetection工具包里面的cascade-rcnn训练自己模型的经过训练环境本次是使用的系统是linux的ubuntu20.04cuda=10.2cudnn=7.6.5anaconda=3（用于创建虚拟环境，后续的训练、测试模型也在这个虚拟环境中）(以上软件安装可以参考其他博客)pytroch=1.5.0torchvision=0.6.0cudatoolkit=10.2.89mmcv-full=1.3.1mmdetection=v2.11

2021-05-06 16:27:08 12054 26

xml_yolo.py

将annotation和img的文件自动转换成yolov5数据集格式的labels，并且自动划分为train和val，目前发现的最好用的，上传到这里方便自己以后下载。转载于https://blog.youkuaiyun.com/didiaopao/article/details/120022845

2021-11-14

将xml和图片调整为yolov5数据集的文件

将labelimg标注好的xml和原图片划分为yolov5格式的数据集。首先创建一个文件夹paper_data下面三个子文件夹1.images 2.Annotations 3. ImageSets/Main三个文件夹，这两个程序放在paper_data里面和其他三个子文件夹同一级。转载于https://blog.youkuaiyun.com/qq_36756866/article/details/109111065?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522163583584216780264054953%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334..%2522%257D&request_id=163583584216780264054953&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~top_positive~default-2-109111065.pc_search_result_control_group&utm_term=yolov5%E8%AE%AD%E7%BB%83%E8%87%AA%E5%B7%B1%E7%9A%84%E6%95%B0%E6%8D%AE%E9%9B%86&spm=1018.2226.3001.4187。上传这里方便自己以后查找使用

2021-11-02

train_test_val.py

转载于https://blog.youkuaiyun.com/qq_42911028/article/details/120027337?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522163581882716780357246029%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fall.%2522%257D&request_id=163581882716780357246029&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~first_rank_ecpm_v1~rank_v31_ecpm-4-120027337.pc_search_result_control_group&utm_term=yolov%E5%B0%86%E6%95%B0%E6%8D%AE%E9%9B%86%E4%B8%BA%E5%88%92%E5%88%86%E8%AE%AD%E7%BB%83%E9%9B%86%E5%92%8C%E9%AA%8C%E8%AF%81%E9%9B%86&spm=1018.2226.3001.4187。将转换好的txt标注文件和jpg图片自动按照比例划分成为数据集。使用前需要先修改好python代码的地址，然后创建好train、val、test三个文件夹，每个文件夹下都包含了images和labels。按照文件要求创建好文件夹运行即可。上传到这里方便自己以后下载

2021-11-02

labelimg_yolov5.py

转载于https://blog.youkuaiyun.com/BruceBorgia/article/details/118805278?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522163581600516780261931218%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fall.%2522%257D&request_id=163581600516780261931218&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~first_rank_ecpm_v1~rank_v31_ecpm-1-118805278.pc_search_result_control_group&utm_term=labelimg%E6%A0%87%E6%B3%A8%E7%9A%84%E5%9B%BE%E7%89%87%E8%BD%AC%E6%8D%A2%E6%88%90yolov5&spm=1018.2226.3001.4187。使用前需要创Annotations和labels文件夹和该python文件放在一块，Annotations保存labelimg标注好的xml文件，使用后labels文件夹内会生成对应的yolov5所需的txt文件，也要记得修改classes改成自己的瑕疵类别。上传到这里方便自己以后下载

2021-11-02

改变数据集中path位置

可以将原先包含中文的地址，改成自己想要的地址。上传作用是方便自己以后下载

2021-08-06

将voc数据集转换成yolov3或者yolov4的格式

转载于https://blog.youkuaiyun.com/sxfd91307/article/details/94980559?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522162737166216780366525358%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334..%2522%257D&request_id=162737166216780366525358&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~baidu_landing_v2~default-1-94980559.pc_search_result_before_js&utm_term=%E5%B0%86voc%E6%95%B0%E6%8D%AE%E9%9B%86%E8%BD%AC%E6%8D%A2%E6%88%90yolo&spm=1018.2226.3001.4187，方便自己以后查找使用

2021-08-06

空空如也

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原创【mmdetection】使用cascade-rcnn、faster-rcnn训练自定义的coco数据集

xml_yolo.py

将xml和图片调整为yolov5数据集的文件

train_test_val.py

labelimg_yolov5.py

改变数据集中path位置

将voc数据集转换成yolov3或者yolov4的格式

广东工业大学应用概率论.rar

广东工业大学数字信号处理复习资料.rar

广东工业大学数据挖掘作业及试卷.rar

广东工业大学校园安全答案.zip

imgaug数据增强文件.py

图片对称翻转最后生成3个文件

数据增强，旋转90、180、270度.py

将labelImg标注的xml转换成coco数据集.py

自动添加灰条到1080p.py

rolabelimg2coco.py

rolabelimgcoco.py

空空如也