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原创 利用yolov5的预测结果,生成txt标注文件(与labelImg一样),实现自动标注

1.下载yolov5代码,或者直接用已有的代码。2.pycharm终端运行:#yolov5 detect.py help datapython detect.py -h 3.使用以下参数,可以将yolov5预测的结果,转为txt格式。注意哈,可以指定类别。(可以说是想要啥就有啥)。--save-txt save results to *.txt #将预测的bounding box保存为txt文件--save-crop sav..

2022-03-15 17:49:34 17307 11

原创 批量resize图片大小

import cv2import os.pathimport osimport numpy as npdef img_resize(img): height, width = img.shape[0], img.shape[1] # 设置新的图片分辨率框架,这里设置为长边像素大小为512 width_new = 640 height_new = 512 # 判断图片的长宽比率 if width / height >= width_new /.

2022-03-09 14:37:06 1072 2

原创 Python 遍历文件批量重命名图片

# -*- codeing = utf-8 -*-# @Time :2022/03/07 10:52# @Author : yqj# @File : rename.py# @Software : PyCharmimport cv2import os#文件夹路径dir = 'C:/Users/dell/Desktop/duan/gj'#图片名起始数字,num可以更改num=23239#循环遍历for root, dirs, files in os.walk(dir): .

2022-03-09 14:22:27 854

原创 jetson nano 6 TensorRT部署YOLOV5

jetson tesorRT部署yolov5

2021-12-15 21:27:01 2854 5

原创 深度模型部署

yolo以及其他深度模型部署

2021-12-15 14:34:28 2223

原创 jetson nano 5 运行YOLOV5

yolo系列算法在目标检测上很有地位,速度很快.之前都是在电脑上跑代码,今天来踩踩nano的坑,话不多少,开始吧!1.首先下载yolov5的源码(我用的是5.0版本),可以去github,不过我个人更倾向于(gitee:码云),因为是国内的镜像源,下载速度极快,不用在担心下载一半连接失败de问题....

2021-12-10 20:07:53 6348 3

原创 jetson nano 4 安装pytorch和torchvision

1.在nano上安装pytorch和torchvision是与win10有很大区别的,两者架构不同,所以在nano上安装是需要去英伟达官网下载:(选择合适的版本,我的是torch1.8,torchvision0.9.0)地址:PyTorch for Jetson - version 1.10 now available - Jetson Nano - NVIDIA Developer Forums2.官网下载较慢,所以去下载别人传到网盘的,或者也可以找我.3.下载到自己的电脑然后通过..

2021-12-08 09:04:06 3843 17

原创 jetson nano 3(Archiconda安装)

1.因为jetson nanoB01的架构是aarch64,与win10,linxu不同,所以不能安装anaconda,这里奉上archiconda安装步骤.2.下载命令:wget https://github.com/Archiconda/build-tools/releases/download/0.2.3/Archiconda3-0.2.3-Linux-aarch64.sh3.刚安装的镜像可能没有wget,所以需要安装下sudo apt-get install wget4.

2021-12-07 19:27:11 2888 3

原创 jetson nano B01 1

1.安装亚克力外壳,风扇,摄像头.(建议自备螺丝刀),以下是安装好的图片 2.如果要跑较大的深度模型(eg:yolov5等),建议使用5v4A电源.使用5V4A电源需要在J48上短接跳线帽.一个跳线帽插两个引脚--->短接. 3.镜像:建议使用64G内存卡,因为我使用的是配置好的镜像包括一些基本环境,CUDA10.2,CUDNNv8,tensorRT...

2021-12-03 16:40:44 1552 1

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