飞桨-paddle-GPU环境配置1.新建环境为了排除环境问题，咱们先新建一个环境： 打开anaconda Prompt (不知道jie个si啥的安装一下anaconda)，输入conda create -n paddle_gpu python=3.6 -n, --name 参数指定环境名称 python=3.6 的意思是指定Python版本为3.6插一句，如果conda下载对应的包贼慢的话，可以
_textview.inputAccessoryView = _label;好了问题都解决了,只要在Textview的代理textViewShouldBeginEditing中将label添加到_textview.inputAccessoryView中就可以实现了.但是我在看到效果图的时候发现,label中的文字要么就是最靠右边.要么就是最靠左边,没办法实现距左边右边的自定义宽度.我去网上搜了好多
在前边的博客中我使用了tensorflow中kears模块来搭建神经网络，然后使用集成好的方法来进行训练，如model.fit()，从最简洁、最快速的方面来实现了神经网络，但是集成好的api灵活性不够，而且训练耗时比eager模式要多，所以在这里我对自定义训练做一个简单介绍，使用的数据集来源kaggle，链接：https://www.kaggle.com/alxmamaev/flowers-rec
paddleOcr 训练自定义数据文章目录paddleOcr 训练自定义数据前言一、创建环境二、安装环境三、使用ppocrlabel
原创
2023-06-02 11:39:58
3646阅读
Yolov4环境搭建这里的环境与yolov3大致相同，差别主要在pre-train weights和conv连接Cloning and Building Darknetclone darknet from AlexeyAB’s famous repository,git clone https://github.com/AlexeyAB/darknetadjust the Makefile to
原创
2023-01-03 18:42:41
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如何使用tensor2tensor自定义数据训练模型由于tensor2tensor高度的封装，内部添加和一些数据集，和一些常见的问题，所以在直接用起来比较方便。但是如果想要用不同的数据训练模型，或者是用模型解决一个其他的问题，就要费一番功夫了。这里主要是解决了用自己的数据集，使用tensor2tensor训练一个英中翻译模型，当然训练中英，只需要加上`_rev`即可。如果要使用自己的数据集，根据g
自定义模型训练自定义模型训练自定义模型训练import tensorflow as tfprint(tf.__version__)自动求导机制GradientTape是eager模式下计算梯度用的watch(tensor)作用：确保某个tensor被tape追踪参数:tensor: 一个Tens
原创
2021-08-02 14:51:11
455阅读
图学习初印象Part1 什么是图图的两个基本元素：点、边图是一种统一描述复杂事物的语言常见的图：社交网络、推荐系统、化学分子结构...Part2 什么是图学习图学习: Graph Learning。深度学习中的一个子领域，强调处理的数据对象为图。与一般深度学习的区别：能够方便地处理不规则数据（树、图），同时也可以处理规则数据（如图像）。Part3 图学习的应用我们可以把图学习的应用分为节点级别任务
注: 本博客参考https://github.com/PaddlePaddle，仅为学习交流使用，如有侵权，请联系删除！目录1.数据准备将数据集转换为COCO格式将数据集转换为VOC格式添加新数据源2.选择模型3.修改参数配置4.开始训练与部署附：一个自定义数据集demo1.准备数据如果数据符合COCO或VOC数据集格式，可以直接进入2.选择模型，否则需要将数据集转换至COCO格式或VOC格式。方式一：将数据集转换为COCO格式在./tools/中提供了x2coco.py
原创
2022-02-23 16:25:05
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注: 本博客参考https://github.com/PaddlePaddle，仅为学习交流使用，如有侵权，请联系删除！目录1.数据准备将数据集转换为COCO格式将数据集转换为VOC格式添加新数据源2.选择模型3.修改参数配置4.开始训练与部署附：一个自定义数据集demo1.准备数据如果数据符合COCO或VOC数据集格式，可以直接进入2.选择模型，否则需要将数据集转换至COCO格式或VOC格式。方式一：将数据集转换为COCO格式在./tools/中提供了x2coco.py
原创
2021-06-18 14:16:43
2030阅读
我们已经学习了PointNet++的网络结构，以及在S3Dis数据集上的训练、测试以及可视化等操作，那么如何使用该模型来训练我们自个参数即可。
首先，opencv目前仅支持三种特征的训练检测， HAAR、LBP、HOG，选择哪个特征就去补充哪个吧。opencv的这个训练算法是基于adaboost而来的，所以需要先对adaboost进行基础知识补充啊，网上一大堆资料，同志们速度去查阅。我的资源里也有，大家去下载吧，这些我想都不是大家能直接拿来用的，我下面将直接手把手告诉大家训练怎么操作
下载标注工具，标记darknet下载https://github.com/AlexeyAB/darknetvs201
原创
2022-11-10 14:34:28
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相关设置1.数据集的两个抽象类：torch_geometric.data.Dataset、 torch_geometric.data.InMemoryDataset。 后者继承自前者，用于当整个数据集与内存匹配时。 2.根文件夹被分为两个文件夹：raw_dir（数据集下载到的文件夹）、processed_dir（处理过的数据保存的文件夹） 3.每个数据集被传入transform参数、pre_tra
一、使用场景使用情景就是不可再修改的QML或者js文件，可定义成模块，分为如下情况1、自定义控件这里的自定义控件可以理解为最小单位控件，不可再修改，与QML的Button、Text等有同样的地位；不要与能够修改或者带逻辑的控件混淆；2、存放公共变量、函数的JS如某个JS文件里存放工程所需的公共函数；3、字体库等如FontAwesome。本文以自定义公共控件为例 。二、工程准备1、新建工程，在根目录
点击上方“AI算法与图像处理”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达导读上一篇讲到如何安装M
原创
2022-07-28 10:32:44
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MMDetection 实战分享
原创
2021-06-24 09:52:12
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标注完以后会有两个目录、一个存图片、一个存tx
原创
精选
2023-06-02 11:38:58
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O数据集是由WiderPerson数据集转换来的，并且做了一些处理。
原创
2023-06-18 01:26:33
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问题描述：RuntimeError: copy_if failed to synchronize: device-side assert triggered这个问题是我在使用MaskRcnn做实例分割时遇到的，我要检测的目标有5种类别，所以我在data/config.py中的num_classes参数写了5，经过多方查找，发现了一个没注意到的细节，类别应该是5+1，那个1应该是背景。还有一个原因就是标签的标号没有从0开始。我的是两个都遇到了....
原创
2021-09-03 11:36:38
418阅读
