# Python GluonCV包：计算机视觉的强大工具
## 引言
计算机视觉是人工智能领域中的一个重要分支，其目标是使计算机能够有效地感知和理解图像和视频数据。为了实现这一目标，计算机视觉研究者和开发人员需要使用各种算法和工具。其中，Python GluonCV包是一个非常强大的工具，它提供了丰富的计算机视觉模型和算法，使得图像识别、目标检测和语义分割等任务变得更加简单和高效。
## G
原创
2023-11-10 10:57:43
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举例：OS和SYS中的路径操作importosas_osimportreas_reimportsysas_sys在程序中，使用ifprogisNone:prog=_os.path.basename(_sys.argv[0])这里，_sys.argv[0]就是你运行的主程序
原创
2021-07-06 17:11:55
103阅读
举例：OS和SYS中的路径操作importosas_osimportreas_reimportsysas_sys在程序中，使用ifprogisNone:prog=_os.path.basename(_sys.argv[0])这里，_sys.argv[0]就是你运行的主程序（假设名字叫test.py吧）的路径，
原创
2022-01-25 16:10:45
99阅读
NCNN在官方源码中有一个例程，simple pose，今天试了一下效果。
原创
2022-01-18 13:32:03
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NCNN在官方源码中有一个例程，simple pose，今天试了一下效果。整体来说，优化得太过，效果不行。过程如下。首先，在gluoncv中转换生成模型pose.param, pose.bin，python 源码如下，其中，用export_block('simple_pose_resnet18_v1b', net, preprocess=True, layout='HWC')转换出来的不能成功部署到NCNN上，所以在python源码中我注释掉了。# this one works O
原创
2021-07-14 16:11:47
641阅读
用pip install 和 conda install 到底有什么不同，很多时候真难以说清楚，非常明
原创
2022-01-18 13:33:43
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用pip install 和 conda install 到底有什么不同，很多时候真难以说清楚，非常明确的是，安装 的位置“有时”确实不同。这次gluoncv升级就碰到了。(1) 卸载旧的gluoncvpip uninstall gluoncv(2)然后在这里把最新的gluoncv下载下来，https://github.com/dmlc/gluon-cv解压后切换到目录下用python setup.py install命令进行安装（我的mxnet-cu101安装 在mx36gpu环境.
原创
2021-07-14 16:11:41
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import timefrom gluoncv import model_zoo, data, utilsimport gluoncv as gcvfrom gluoncv.utils import try_import_cv2cv2 = try_import_cv2()import mxnet as mx#import cv2# Load the modelnet = gcv.model_zoo
原创
2023-01-13 06:48:16
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主要参考https://stackoverflow.com/questions/33014356/how-to-make-python-setup-py-install-install-source-instead-of-egg-file说明涉及到源码调试的东西多了，碰到安装成.egg的文件就不怎么好调试，我希望文件包安装完之后，所有的源文件都是解压后放在文件夹中的。以这次更新gluoncv到最新安装包为例，比如，在这里把最新的gluoncv下载下来，https://github.com
原创
2021-07-14 16:14:46
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在某些硬件下，FP16比FP32在可接受的精度损失下，训练、测试的加速效果明显。我们根据Mxnet中的Gluoncv，得到支持FP16的Yolov3模型。首先需要下载Gluoncv源码并将其修改，然后可以在本地训练中import更改的模型实现训练。Gluoncv代码链接：https://github.com/dmlc/gluon-cv实际上，Mxnet提供FP16和FP32网络模型转换的功能，如果
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2024-05-07 09:10:40
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使用Mxnet中的Gluoncv工具包训练模型，默认选项一般都只保存了参数文件，模型文件需要在测试的时候通过单独的程序文件加载，对于部署和测试来说有一定的麻烦。而Gluon中提供API可以将模型和参数一同保存，测试时不需要模型程序。我们以分类网络为例，介绍保存和加载模型的方法。首先使用model_zoo加载模型和参数：import gluoncv
from gluoncv.model_zoo im
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2024-10-24 07:52:40
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代码在gitjetpack 版本 4.4 ,直接安装 gluoncv ，如果需要能直接跑nano的镜像
原创
2023-01-20 10:17:36
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GluonCV 0.2 — 计算机视觉工具包第二版
李沐
作者：
@解浚源
简介今年四月我们发布了基于Gluon的计算机视觉工具包GluonCV，里面包含了图像识别，图像分割，和物体检测的最新算法复现和预训练模型。经过丹师们两个月的努力，我们终于完成了Gl
由于项目需要，最近在研究语义分割，上次用了gluoncv中的FCN，但是由于样本少，而且都是小目标、多目标，组内的技术大牛建议用FPN试试。FPN一般用于目标识别，但是也有用作语义分割的。gluoncv官网不支持FPN做semantic segmentation，于是在github上搜索，搜到一个FPN做语义分割的，但是数据集类型为cityscapes，本小白对此数据集一无所知，搜了一下，还挺复杂
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2024-07-31 18:03:11
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深度学习的数据标准化操作在测试的也要遵守，但是Mxnet中Gluoncv使用CPU的串行数据标准化，对于某些实时性要求较高的任务，在CPU使用率较高时，数据标准化的耗时严重拖累了网络的预测速度。我们以Mxnet中的Yolov3为例，介绍使用GPU进行标准化的方法，减少CPU负担。首先需要下载Gluoncv代码，并将其中的模型增加一步卷积操作用作预处理，这样模型便可以直接在GPU上处理原图。除了可以
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2024-04-06 21:50:45
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在Cuda上部署量化模型 介绍TVM自动量化。自动量化是TVM中的一种量化方式。将在ImageNet上导入一个GluonCV预先训练的模型到Relay，量化Relay模型，然后执行推理。 import tvm from tvm import te from tvm import relay impo ...
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2021-11-02 05:16:00
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作者：Wuwei Lin
本文介绍如何用 TVM 自动量化（TVM 的一种量化方式）。有关 TVM 中量化的更多详细信息，参阅 此处。本教程将在 ImageNet 上导入一个 GluonCV 预训练模型到 Relay，量化 Relay 模型，然后执行推理。
import tvm
from tvm import te
from tvm import relay
import mxnet as mx
原创
2024-08-02 16:39:22
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面向对象语言面向对象语言（Object-Oriented Language）是一类以对象作为基本程序结构单位的程序设计语言，指用于描述的设计是以对象为核心，而对象是程序运行时刻的基本成分。语言中提供了类、继承等成分，有识认性、多态性、类别性和继承性四个主要特点。python具备这些特点，所以它是面向对象语言。面向对象编程面向对象程序设计(Object Oriented Programming)作为
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2024-02-24 19:42:02
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python 循环高级用法[expression for x in X [if condition] for y in Y [if condition] ... for n in N [if condition]]上面按照从左至右的顺序，分别是外层循环到内层循环高级语法除了像上面介绍的 [x ** 2 for x in L] 这种基本语法之外，列表推导式还有一些高级的扩展。1. 带有 if 语句我
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2023-06-12 17:15:33
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1 Python定义Python 是一种简单易学并且结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。Python提供了高级数据结构，它的语法和动态类型以及解释性使它成为广大开发者的首选编程语言。Python 是解释型语言： 开发过程中没有了编译这个环节。类似于PHP和Perl语言。Python 是交互式语言： 可以在一个 Python 提示符 >>> 后直接执行代码。Pyth
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2023-09-14 10:39:05
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