qq_41950447的博客

1. transforms的使用在pytorch官网下载数据集，并在transforms中显示直接打印数据集是PIL格式的，需要通过ToTensor转换格式。root自动下载的数据集的根目录train是否为训练集download是否自动下载训练集设置完，运行后就自动下载数据集train_set = torchvision.datasets.CIFAR10(root="./dataset", train=True, transform=dataset_transforms,downloa

1. Dataset类代码实践加载数据集的类代码Dataset，获取所有根路径、标签路径，获取所有数据集图片，两个数据集连接os.path.join()路径拼接Image.open()打开图片PIL格式from torch.utils.data import Datasetfrom PIL import Imageimport os'''获取数据集所有路径import osdir_path = "dataset/train/ants"dir_path = "demo01/

在进行目标检测的时候同一个物体可能存在好几个预测框，那我们通过非极大抑制来进行选取最优的框，去抑制那些冗余的框，NMS选择过程如下图所示NMS伪代码流程如上图所示：先看红色框中的B表示初始的预测框的listS包含了对应的预测框的分数N_t 是NMS的门限值，流程如下：如果B不为空则进行一下循环将B中的预测框按分数从大到小排序将最大的S对应的预测框存于M中，再将B中所有的预测框和M_i做IOU计算,如果大于N_t,将B中剔除M，M存于D这个空li...