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RSS订阅原创 Python OpenCV 横向平铺图像制作长图
提前将需要平铺的图片按顺序命名。方便制作时空序列预测的效果图效果展示：代码：import cv2import numpy as npimport osfolder = r'folder_name'dir = r'path'+foldersavepath = r'path'+folderimg_format = '.png'image_list = os.listdir(dir)if not os.path.exists(savepath): os.makedirs(s
2021-07-19 11:19:59
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原创 Win10+Ubuntu16.04双系统安装 一次成功
https://www.cnblogs.com/masbay/p/10844857.html
2021-05-02 19:02:13
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原创 模仿MovingMnist制作自己的数据集【封装篇】
研究项目课题是对自动驾驶环境下视频中的行人做位置预测。本人对时空序列预测数据的制作不太了解，写这篇文章的目的是记录下数据制作的过程，以防以后要制作类似的东西，也为有需要的人提供些帮助。***因为参考文献PredRNN++用到的数据是MovingMnist，相对容易复现，于是思考将相机拍摄的视频制作成类似于MovingMnist格式的数据。本文主要介绍的是MovingMnist数据的保存方法，MovingMnist的封装很简单，只需一个Numpy就够了。
2021-04-20 16:34:51
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原创 基于Movingmnist结构制作predrnn++的训练数据过程记录
Alpha pose数据准备部分可以看我之前的【文1】：AlphaPose姿态估计 只输出骨架 源码修改 相关记录关于PredRNN++的内容见【文2】：predRNN++代码实战 tensorflow版本文章目录1.Moving mnist数据集2.数据的准备1.Moving mnist数据集因为用自己的数据训练PredRNN++需要制作自己的数据集，数据结构类似于Movingmnist,还不了解的同学可以看一下。Moving_mnist data中的train.npz包含了三个部分。它们
2021-04-17 20:06:31
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原创 predRNN++代码实战 tensorflow版本
目前关于predRNN++开源的代码较少，开此文记录下遇到的坑。文章目录1.环境与配置2.问题与解决办法1.环境与配置Ubuntu16.04服务器版本+python3.6+tensorflow1.14+keras2.2.5+scikit-image各个包的具体安装方法网上都有，就不赘述了2.问题与解决办法2.1 首先是数据的问题，原作者的moving_mnist数据经常无法下载，可以尝试用清华的服务器下载，这了放上链接。https://cloud.tsinghua.edu.cn/d/21e9b
2021-04-01 17:58:11
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原创 AlphaPose姿态估计 只输出骨架 源码修改 相关记录
弄了这个挺久，早就想写了，之前本地的系统被玩坏掉了，最近终于稳定一些在服务器上弄了，环境有些不一样，先开个坑。也作为一个促进学习的动力吧Continue
2021-01-22 02:31:45
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原创 自动驾驶场景下预测行人轨迹 论文笔记
PapersLooking Ahead: Anticipating Pedestrians Crossing with Future Frames PredictionA.Intro: contribute1.我们提出了未来的视频帧预测编码器/解码器网络，该网络以自监督的方式运行，以使用N个初始帧来预测视频的N个未来帧。2.我们提出了一种端到端模型，该模型可以预测未来的视频帧，并将预测的帧用作监督动作识别网络的输入，以预测行人何时会走在车辆前。3.我们在未来帧预测和对JAAD数据集的行人未来穿越行
2021-01-06 19:00:04
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原创 Tensorflow模型保存与读取 笔记
Tensorflow模型保存与读取我们的模型训练出来想给别人用，或者是我今天训练不完，明天想接着训练，怎么办？这就需要模型的保存与读取。import tensorflow as tfimport numpy as npimport os#输入数据x_data = np.linspace(-1,1,300)[:, np.newaxis]noise = np.random.normal(0,0.05, x_data.shape)y_data = np.square(x_data)-0.5+no
2020-12-16 17:38:41
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原创 OpenCV4 Python 图像旋转 之warpAffine仿射变换参数解释
def rotationImg(img_file1,ra): #ra旋转角度# 获取图片尺寸并计算图片中心点 #img = cv2.imread(img_file1, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) img = np.array(img_file1,dtype=float) (h, w) = img.shape[:2] center = (w/2, h/2) ra=np.random.randint(0,90) M = cv2.getRotati
2020-12-14 16:10:52
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原创 Python OpenCV彩色图片添加随机椒盐噪声
def sp_noiseImg(img_file1,prob): #同时加杂乱(RGB单噪声)RGB图噪声 prob:噪声占比 image = np.array(img_file1,dtype=float) height = image.shape[0] width = image.shape[1] channels = image.shape[2] #prob = 0.05 #噪声占比 已经比较明显了 >0.1 严重影响画质 NoiseI.
2020-12-14 14:31:10
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原创 kaggle项目TPUs调试记录
代码部分from tensorflow.keras.applications import DenseNet201def get_model(): with strategy.scope(): rnet = DenseNet201( input_shape=(IMAGE_SIZE[0], IMAGE_SIZE[1], 3), weights='imagenet', include_top=False
2020-11-16 15:21:52
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原创 Ubuntu20.04LTS从零开始配置运行SlowFast
Ubuntu20.04LTS从零开始配置SlowFast环境注意：除个别包外尽量使用anaconda安装，方便以后备份和恢复环境1. 安装Anaconda并换源（按需）conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/conda config --ad
2020-11-15 19:56:09
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原创 Win10 slowfast实现记录
Win10 slowfast实现记录slow fast教程运行后报错AttributeError: module 'torch.distributed' has no attribute 'is_initialized'可能是pytorch版本问题，需要升级到1.7。注意不要用官网的方法，用这个方法在虚拟环境下升级link卸载当前版本的pytorch进入虚拟环境，用pip卸载pytorch和torchvisionpip uninstall torchpip uninstall to
2020-11-10 15:57:02
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原创 Win10 安装detectron2记录
Win10 安装detectron2记录第一次：虚拟环境的 pytorch=1.7.0 torvision=0.8.0按照教程执行python setup.py build --force develop后报错RuntimeError: extension 相关报错第二次：卸载pytorch和torchvision，重新安装pytorch=1.5 torchvision=0.6 修改相关文件运行Using c:\users\abali\.conda\envs\pr\lib\site-p
2020-11-09 22:09:10
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空空如也
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