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RSS订阅原创 anaconda文件夹移动后, 需要更改的配置
原来的anaconda3在/home路径下，但现在空间不足，就需要把anaconda3整体移动到新的路径/data下，为了能够正常使用conda，就需要做以下路径修改，然后就又可以开心的使用conda啦！
2022-12-21 17:14:02
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原创 MMDetection训练自己的数据集过程
接着前一篇MMDetection亲测安装教程，安装好后就来尝试训练自己的数据集吧，以训练 RetinaNet 模型为例说明。1.准备数据集本文采用VOC格式训练，在 mmdetection 项目中新建data文件夹，按如下组织形式存放自己的数据。./data└── VOCdevkit └── VOC2007 ├── Annotations # 标注的VOC格式的xml文件 ├── JPEGImages # 数据集图片 └── ImageSet
2022-03-18 15:42:09
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原创 MMDetection亲测安装教程
MMDetection是一个基于 PyTorch 的目标检测开源工具箱。接下来就安装看看吧。1.创建虚拟环境，并激活虚拟环境conda create -n mmdetection python=3.7conda acitvate mmdetection2.安装pytorchconda install --channel https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/ pytorch==1.7.0 torchvision==
2022-02-18 16:50:07
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原创 yolov5模型转换(二) onnx转ncnn
首先按顺序讲下转换的步骤过程，若遇到问题可以看看最后的【可能遇到的问题】有没有你的问题呢。已经转好了onnx，完成了二分之一，接下来就一起转nccn吧。1. ncnn环境搭建# 准备基础环境sudo apt install build-essential libopencv-dev cmake# 编译安装protobuf依赖库git clone https://github.com/protocolbuffers/protobuf.gitcd protobufgit submodule u
2021-03-19 21:42:07
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原创 windows安装labelImg及可能遇到的问题
labelImg是常用的目标检测标注工具，其在windows下的安装步骤如下，简单几步搞定！下载安装前确保电脑上已经安装了python，anaconda1.下载labelImg在https://github.com/tzutalin/labelImg上下载该工具。2.下载PyQt5、PyQt5_tools、lxml打开Anaconda Prompt，切换至解压后的labelImg目录依次输入以下命令：pip install PyQt5 -i https://pypi.douban.com/sim
2021-02-14 22:13:27
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原创 【目标检测】图像数据增强——翻转及修改对应的xml标注
import cv2import osimport xml.etree.ElementTree as ETdef h_MirrorImg(img_path,img_write_path): img = cv2.imread(img_path) mirror_img = cv2.flip(img, 1) cv2.imwrite(img_write_path,mirror_img)def v_MirrorImg(img_path,img_write_path): .
2021-01-19 16:07:41
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原创 Python-图像边缘检测之sobel、prewitt、roberts、canny算子
scikit-image是基于scipy的一款图像处理包，它将图片作为numpy数组进行处理，是非常好的数字图像处理工具。首先需要安装scikit-image库：pip install scikit-imagesobel算子from skimage import io,filters,img_as_ubyteimport matplotlib.pyplot as plt# 图像读取img = io.imread('./2290.jpg', as_gray=True)io.imshow(i
2020-11-26 17:12:12
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原创 将tensorflow训练模型转换成tflite模型在安卓端部署
一、生成.pb文件如果后续要设计tflite转换，那么需要调用的文件是object_detection下的export_tflite_ssd_graph.py:python export_tflite_ssd_graph.py --input_type image_tensor --pipeline_config_path training/ssdlite_mobilenet_v3_small_320x320_coco.config --trained_checkpoint_prefix traini
2020-10-23 21:36:09
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原创 tensorflow Object Detection API中训练ssd_mobilenet_v3_small
安装tensorflow Object Detection API1. 下载该API到指定的文件夹在现有的官方github下载models，安装的tensorflow-gpu==1.12.0，但是经过后续的编译，测试出错了，报错为ModuleNotFoundError: No module named ‘tensorflow.compat.v1’，在issues里找到了一个解决办法，下载 r1.13.0 branch即可。将models-r1.13.0下载到tensorflow文件夹下。2. 在A
2020-10-22 13:22:00
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原创 opencv视频抽帧
很奇怪的一个问题，用opencv读入手机拍的竖向（正向）视频抽帧保存，结果保存的图片都是横着的，在windows下直接把图片向右旋转保存，但是用标注软件labelImg把“已经旋转正”的图片打开时显示图片还是横着的，所以就想从根本上把抽帧图片顺时针旋转90度变成竖向再保存，代码如下。# -*- coding:utf8 -*-import cv2import osimport shutildef get_frame_from_video(video_name, interval): """
2020-09-14 21:29:57
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原创 PaddlePaddle-初学深度学习
最近参加了百度AI Studio课程《百度架构师手把手带你零基础实践深度学习》，觉得内容讲得好，很有启发，特此记录学习笔记。机器学习与深度学习首先说说机器学习与深度学习的关系，课程里对这两的描述非常清楚。机器学习的实现可以分成两步：训练和预测，类似于我们熟悉的归纳和演绎：归纳：从具体案例中抽象一般规律，机器学习中的“训练”亦是如此。从一定数量的样本（已知模型输入X和模型输出Y）中，学习输出Y与输入X的关系（可以想象成是某种表达式）。演绎：从一般规律推导出具体案例的结果，机器学习中的“预测”亦是
2020-08-17 11:57:27
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原创 Python-修改xml标注文件内容，再将VOC格式转化成COCO格式数据
在跑一个目标检测模型时，要求使用coco格式的json标注文件，而我只有voc格式的xml标注文件，因此需要将voc格式转化成coco格式。在转化前，发现了我原来的xml标注文件中有个问题：第三行filename中的内容应该和对应的图片名保持一致，即图片000000.jpg、标注000000.xml中的filename也应为000000.jpg。但实际存在filename内容错误的xml，因此需要判定每个xml中filename是否正确，若不正确，则进行修改再保存，代码如下。train.txt是训练图片
2020-07-27 17:19:30
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原创 Python-根据txt中的文件名批量移动文件
最近遇到一个问题，一个有7000多张图片的数据集，需要按照已给出的train.txt、test.txt、val.txt中的图片名字把数据集分成三个子数据集。使用代码如下所示（简单几行超好用）。import shutilif __name__ == '__main__': file_object = open('/home/jiao/Pictures/image/zz.txt', 'rU') try: for line in file_object:
2020-07-27 16:47:24
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原创 ubuntu18.04 安装多版本cuda(原9.0，新安装10.0)，并随时切换使用
1. 下载cuda10.0链接: https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive选择要安装的版本，注意是runfile类型。2.安装cuda10.0我下载的是cuda_10.0.130_410.48_linux.run，下载好后进入到cuda_10.0.130_410.48_linux.run 的目录，执行下面两条命令安装：sudo chmod +x cuda_10.0.130_410.48_linux.run # 为 cuda添加可执行权
2020-07-13 21:20:03
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原创 linux下rar包解压
rar格式的压缩包在linux中不能正常解压缩，因为linux默认不支持这种格式。那么怎么办呢？可以通过安装rarlinux来解压，只需依次执行以下几个步骤就可以了。获取安装rarlinuxwget https://www.rarlab.com/rar/rarlinux-x64-5.6.1.tar.gz解压rarlinuxtar xvf rarlinux-x64-5.6.1.tar.gz...
2020-04-26 14:44:09
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原创 【论文笔记-视频行为识别】Two-Stream Convolutional Networks for Action Recognition in Videos
论文：Two-Stream Convolutional Networks for Action Recognition in Videos这篇文章是NIPS 2014年牛津大学提出的一个双流网络来做视频行为识别，比较经典。论文的三个贡献：（1）提出了two-stream结构的CNN，由空间和时间两个维度的网络组成；（2）使用多帧的稠密光流场作为训练输入，可以提取动作的信息；（3）利用了多任务学习...
2020-04-04 13:59:23
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原创 Python-安装jieba库步骤及可能遇到的问题
安装jieba库Step1：进入官网下载jieba库链接: https://pypi.org/project/jieba/.Step2：将其解压到某一文件夹下Step3：运行cmd，安装jieba库
2020-02-08 13:45:47
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原创 Python-复制文件、图片格式转换、修改图片名称、区分近红外和RGB图像
实习中遇到的问题，对收集到的人脸图片进行一些处理方便后续使用。2万多个文件夹，每个文件夹若干张图片，含近红外和彩色图片import osimport shutilimport cv2#将多个文件夹下图片拷贝到一个文件夹中def CopyFile(raw_path, save_path): root, dirs, files = next(os.walk(raw_path)...
2019-07-14 22:24:45
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原创 Python-批量删除众多文件夹中指定文件名的文件
import osdef all_path(dirname): result = [] for maindir, subdir, file_name_list in os.walk(dirname): for filename in file_name_list: apath = os.path.join(maindir, fi...
2019-06-20 22:51:30
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原创 Python-给人脸数据添加label分类
有时候需要对同一文件夹下的内容标记相同的 label 作为其类别。下面以人脸数据为例说明。不同文件夹包含着不同人的多张人脸图像，每个文件夹都是不同的类别。为了训练模型做分类，需要为不同的人添加不同的 label （相当于分类问题中响应变量 y）。ORL人脸数据库Olivetti Research Laboratory人脸数据库，诞生于英国剑桥AT&T实验室。该人脸库包含40个人，共40...
2019-06-08 17:33:44
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原创 Python-计算md5值对图片去重
MD5简介MD5 即 Message-Digest Algorithm 5（信息-摘要算法5）。摘要算法又称哈希算法、散列算法。它通过一个函数，把任意长度的数据转换为一个长度固定的数据串（通常用16进制的字符串表示）。MD5 是从MD2、MD3 和 MD4 发展而来的一种加密算法，其主要通过采集文件的信息摘要，以此进行计算并加密。通过MD5算法进行加密，文件就可以获得一个唯一的 MD5 值，这个...
2019-06-07 17:25:57
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原创 Python-统计文件夹及文件的个数，并将文件名称输出到 txt 文件
有时候文件夹及文件个数太多，还想知道文件名称是什么，一个个手动去看的话效率太低，这里用 Python 简单写了个程序帮助我们去查看文件个数及名称。以自己电脑中F盘 books 文件夹为例，统计其下文件夹及文件个数，并将文件名称保存到txt文件中。import osdef main(): f = open('F:/books/names.txt', 'w') path = '...
2019-06-07 15:37:38
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空空如也
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