程序猿未进化-优快云博客

原创【darknet实验】CUDA Error: out of memory darknet: ./src/cuda.c:36: check_error: Assertion `0‘ failed.

实验测试darknet，遇到错误CUDA Error: out of memory darknet: ./src/cuda.c:36: check_error: Assertion `0' failed.一、问题描述二、首先需要修改Makefile文件修改一修改二三、方法一修改前修改后测试命令四、方法二)一、问题描述实验测试darknet，遇到错误CUDA Error: out of memory darknet: ./src/cuda.c:36: check_error: Assertion

2020-12-21 11:35:09 1622 1

原创【python代码】解析labelme的json文件转换为yolo标签格式

import jsonimport osdef convert(img_size, box): # dw = 1. / (img_size[0]) # dh = 1. / (img_size[1]) # x = (box[0] + box[2]) / 2.0 - 1 # y = (box[1] + box[3]) / 2.0 - 1 # w = box[2] - box[0] # h = box[3] - box[1] # x = x * dw

2020-10-20 20:32:55 3441 8

原创【python代码】图片平均裁剪为固定大小以及运行python脚本时出现no module named cv2

import cv2img = cv2.imread("/18.jpg")print(img.shape)cropped = img[0:800, 0:1476] # 裁剪坐标为[y0:y1, x0:x1]cv2.imwrite("/cv_cut_thor.jpg", cropped)解决办法:使用命令pip install opencv-python错误命令pip install cv2

2020-10-20 20:19:16 544

原创【python代码】生成训练集和测试集路径, 写入train.txt和test.txt文件

import glob, os# 数据集的位置imgs_dir = '/img'print(imgs_dir)#用作 test 的图片数据的比例percentage_test = 10;#创建训练数据集和测试数据集：train.txt 和 test.txtfile_train = open('/train.txt', 'w')file_test = open('/test.txt', 'w')counter = 1index_test = round(100 / percentag

2020-10-16 21:43:15 4820 1

原创【python代码】读取文件夹下.txt文件的内容, 进行一波操作之后写入新的.txt文件

问题描述: 读取文件夹test1下的.txt文件内容, 按要求对内容进行操作后, 将结果写入文件夹test2下新的.txt文件import osimport pandas as pdpath1 = './test1'files = os.listdir(path1)count = 0for file1 in files: count += 1 full_path1 = path1 + '/' + file1 infor = pd.read_csv(full_path1,

2020-10-16 21:36:03 950

原创【实验记录】SAR图像合成以及数据集制作过程

【记录】SAR图像合成以及数据集制作过程-----------------------------20201015更新 2.0----------------------------由于1.0合成数据坐标有偏差,故不能使用1.0制作的数据集.(这个 bug 是在第一次训练 yolov3, yolov4 之后, 发现没有标注框, 怀疑可能是数据集的问题)目前 bug 已解决, 是 x 坐标的原因.过程如下:matlab 程序生成合成图像并将图像保存, 同时生成对应图片的标注信息. 每张图片对应生

2020-10-15 16:28:46 1600 1

原创利用COCO数据集对YOLOv3进行性能测试，计算mAP值，绘制PR曲线

安装darknet详细步骤和解释请参考 YOLOv3官网详细 Darknet 编译请参考大佬博客博主介绍的非常详细，在此就不多赘述，我只是个无情的搬运工…COCO数据集的下载和配置根据 YOLOv3官网通过脚本文件获取COCO数据集。这里使用的是COCO2014数据集tips如果数据集下载速度特别慢，可以打开 get_coco_dataset.sh，在网站下载好数据集，再逐条运行每一条命令即可。#!/bin/bash# Clone COCO APIgit clone https://

2020-09-08 11:45:47 5673 17

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