ggq今天努力学习了吗-优快云博客

原创 NX配置pytorch，torchvision环境

1. 系统版本情况NX系统：Ubuntu18.04python版本：3.6.9JetPack：4.4cuda版本：10.2安装的Pytorch版本为1.6.0，torch vision版本为0.7.0.2. 安装pytorch推荐网上下载whl安装包安装，安装包下载地址在这里，因为NX是arm架构的，所以这里下载aarch64的安装包，如：Python 3.6 - torch-1.6.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl下载完成后，执行pip3 install XXX

2021-07-28 19:41:25 363

原创 txt2COCO

import jsonimport osfrom PIL import Imageclass_list = ['plane', 'baseball-diamond', 'bridge', 'ground-track-field', 'small-vehicle', 'large-vehicle', 'ship', 'tennis-court', 'basketball-court', 'storage-tank', 'soccer-ball-field', 'roundabout', 'h

2020-11-10 21:07:58 782

原创 python对文件操作【持续补充】

一、基本用法1、文件内建函数open（）一般用open函数打开文件file = open(file_name, access_mode = 'r')#或with open(file_name, access_mode = 'r') as file: ...对文件的操作方式有‘r’,‘w’,'a’模式，分别代表读取、写入和追加。具体见下表：举一些文件打开的例子：f = open('/python/example.txt','r') #以读方式打开f = open('test.txt','

2020-11-02 13:35:39 200

原创【数据结构】（三）选择、冒泡、插入、希尔排序python实现

class Sort(object): def __init__(self,list): self.list = list # 冒泡 def bubble_sort(self): for i in range(1,len(self.list)): for j in range(len(self.list)-i): if self.list[j]>self.list[j+1]: self.l

2020-10-25 20:16:50 121

原创【数据结构】（二）：单链表

单向链表单向链表是链表中最简单的一种形式，它的每个节点包含两个域，一个信息域和一个链接域。这个链接指向链表中的下一个节点，而最后一个节点的链接域则指向一个空值。![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20201018091831148.png#pic_center节点实现class Node(object): def __init__(self,elem): self.elem = elem self.next = None

2020-10-18 09:27:23 166 1

原创【数据结构】（一）：基础知识

一、算法效率衡量时间复杂度假设存在函数g，是的算法A处理规模为n的问题所用的时间为T（n）=O(g(n))，则称O（g(n)）为算法A的渐进时间复杂度，简称时间复杂度。最坏时间复杂度算法完成工作最多需要多少基本操作，即最坏时间复杂度最坏时间复杂度提供了一种保证，表明算法在此种程度上的基本操作中一定能完成工作。时间复杂度的几条基本计算规则基本操作，只有常数项，认为其时间复杂度为O（1）。顺序结构，时间复杂度按加法进行计算。循环结构，时间复杂度按乘法进行计算。分支结构，时间复杂度取最大值。

2020-10-15 18:41:58 197

原创 Faster R-CNN

前言由于要做小目标检测的问题，所以首先要对目标检测的一些经典方法做一些了解，今天先来写一下经典的faster rcnn目标检测方法。正文由于不是最新的工作，关于faster rcnn,网上已经有很多前辈做了非常清晰的解释，所以这篇博客不再赘述，先贴几个我认为写的比较清楚的博客。Faster-rcnn详解、一文读懂Faster RCNN这两篇博客基本把faster rcnn涉及到的方法都讲到了，本文主要记录一下本人学习过程中遇到的一些容易迷惑的地方。faster rcnn可以看成是RPN+fast

2020-10-04 22:42:39 166

原创小目标检测

小目标检测小目标检测难的原因1）小目标在原图中尺寸比较小，通用目标检测模型中，一般的基础骨干神经网络（VGG系列和Resnet系列）都有几次下采样处理，导致小目标在特征图的尺寸基本上只有个位数的像素大小，导致设计的目标检测分类器对小目标的分类效果差。（2）小目标在原图中尺寸比较小，通用目标检测模型中，一般的基础骨干神经网络（VGG系列和Resnet系列）都有几次下采样处理，如果分类和回归操作在经过几层下采样处理的特征层进行，小目标特征的感受野映射回原图将可能大于小目标在原图的尺寸，造成检测效果差。

2020-10-04 16:37:49 304

原创 Tensorflow 中模型持久化方法

tensorflow 实现模型持久化本文主要介绍如何用tensorflow来实现训练好的模型的持久化以及模型的引用。import tensorflow as tfsaver=tf.train.Saver() #用来创建一个持久化类在训练的时候，可以设置迭代固定的次数然后保存模型save.save(sess,'mnist_fenlei_model/',global_step=glob...

2019-04-01 13:32:28 294 1

qq_43158122的博客