原创 常用漢字3500——文字識別數據準備
我的文字識別項目:https://github.com/mengjiexu/OCR_CNN_-CTC 歡迎star 的一是了不在有人上這大我國來們和個他中說到地爲以子小就時全可下要十生會也出年得你主用那道學工多去發作自好過動對行裏
原创 tflite製作過程
bazel-bin/tensorflow/contrib/lite/toco/toco --input_file=$(pwd)/…/facenet/tmp/PONet/model.pb --input_format=TENSOR
原创 點雲數據處理之安裝python-openni
最近公司需要處理深度攝像頭拍攝的數據,首先是要從攝像頭保存的.oni文件中讀取出文件來,這裏就要用到openNI,但是網上大部分的教程都是C++寫的,而爲了方便寫代碼,我這裏用python,所以要先裝python-openni。
原创 MAC格式化並刻錄ISO到U盤
獲得U盤路徑 diskutil list 我的U盤路徑是/dev/disk2, 所以執行格式話的代碼: diskutil eraseDisk MS-DOS MYUSB disk2 執行刻錄ISO文件的代碼爲: dd
原创 視頻加logo代碼python opencv-日常工具
import cv2 import numpy as np import glob video_f = 'demo_20200408_38.mp4' # 視頻文件名 output_f = 'demo_20200408_38_l
原创 使用warmup的餘弦退火學習率
修改超參數 # 訓練過程中還有可能對超參數進行微調,比如最常見的一個需求是根據epoch來調整學習率,這可以簡單地通過LearningRateScheduler來實現,它也屬於回調器之一。 from keras.callbacks
原创 tf_faster_rcnn 訓練自己的數據集
tf_faster_rcnn 訓練自己的數據集 tf_faster_rcnn/data/文件夾下有VOCdevkit2007 2.更改lib/dataset/pascal_voc.py 3.更改lib/dataset/pa
原创 使用opencv調用YOLOv3 tiny
#!/usr/bin/env python # coding: utf-8 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from tqdm impo
原创 使用openvino加載yolov3-darknet53
GitHub下載 https://github.com/mystic123/tensorflow-yolo-v3 項目; 使用tensorflow-yolo-v3 轉換yolov3.weights 爲pb文件: git clo
原创 Ubuntu 18.04安裝python-pcl、VTK6.3
Ubuntu 18.04對於python-pcl的支持不好,不能直接按官方或github的教程。 安裝libpcl,直接使用apt安裝 sudo apt install libpcl-dev 安裝VTK 8.0 由於lib
原创 pytho opencv 找到面積最大的連通域
if (cv2.__version__).split('.')[0] =='3': _, contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAI
原创 圖像處理常用代碼之RLE和Mask互相轉換
def mask2rle(img, width, height): rle = [] lastColor = 0; currentPixel = 0; runStart = -1; runL
原创 使用TensorRT 加速maskRCNN Benchmark
一、 所需工具 MaskRCNN benchmark的pth模型文件 pytorch.jit pytorch.onnx TensorRT 5.1 我用的是RTX2080Ti顯卡 二、 加速過程 由於MaskRCNN是一個兩段式
原创 數據處理之不平衡數據過採樣與下采樣
方法一: 直接使用pandas.sample(frac=2.0)(過採樣) oversample = train_df.sample(frac=2.2, resample=True) downsample = train_df.s
原创 手把手教你使用jetson nano運行maskrcnn-benchmark
準備工作 一塊jetson Nano 一個SD卡,我這裏是64G的 從nvidia官網上燒錄鏡像到SD卡上,然後把SD卡插到nano裏,開機 安裝pytorch Python 2.7 wget https://nvidia.b