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训练自己的数据集 感谢 大佬的开源！！！ DataXujing 我们以训练YOLOv4-P7为例，介绍如何基于Scaled YOLOv4训练自己的数据集 0.环境配置 python3.7 cuda 10.2 pytorch==1.6.0 torchvision==0.7.0 # mish-cuda # 使用预训练的模型 git clone https://github.com/thomasbrandon/mish-cuda mc cd mc # change all of name which is mish_cuda to mish_mish and build. # 1. mc/src/mish_cuda -> mc/src/mish_mish # 2. mc/csrc/mish_cuda.cpp -> mc/csrc/mish_mish.cpp # 3. in mc/setup.p

matlab中的f-measure代码显着物体检测评估（Evaluate SOD） 流行 SOD 指标的 PYTHON 实现，包括 MAE、F-measure、S-measure、E-measure 和加权 F-measure 使用 GPU 实现对显着对象检测的快速评估，包括MAE、Max F-measure、S-measure、E-measure 。 代码是从 matlab 版本重新实现的，可从 获得，从 修改。 请注意，在 E-measure、加权 F-measure 和 S-measure 中考虑了完全黑色的ground truth； 排除在 F-measure 中（与 中的 Matlab 代码一致）。 使用 pytorch 实现 GPU，可以更轻松地嵌入到 eval 代码中。 如果您发现代码对您的研究有用，请引用以下论文。 @inproceedings{fan2017structure, title={{Structure-measure: A New Way to Evaluate Foreground Maps}}, author={Fan, Deng-Ping and

The visualization toolkit: an object-oriented approach to 3D graphics, 3rd edition pdf重新处理得到的文字清晰的版本.

YOLOv3_TensorFlow 注意：由于我已切换到PyTorch一年，因此不再维护此回购协议（实际上我已经取消了很长一段时间的支持）。 寿命短，我使用PyTorch。 1.简介 这是我在纯TensorFlow中实现的 。 它包含有关您自己的数据集的完整培训和评估流程。 此仓库的主要功能是： 高效的tf.data管道 权重转换器（将COCO数据集上的预训练暗网权重转换为TensorFlow检查点。） 极快的GPU非最大抑制。 完整的培训和评估渠道。 Kmeans算法选择先验锚框。 2.要求 Python版本：2或3 包装方式： tensorflow> = 1.8.0（理论上任

DETR- End-to-End Object Detection with Transformers (Paper Explained)，来自需要你懂得的网站视频，生肉版本。

使用Tensorflow 2进行Tensorflow对象检测 在此存储库中，您可以找到有关如何在Tensorflow 2中使用Tensorflow OD API的一些示例。有关更多信息，请查看我的文章： 安装 您可以使用Python Package Installer（pip）或 （用于部署和管理容器化应用程序的开源平台）安装TensorFlow对象检测API。 首先克隆Tensorflow Models存储库的master分支： git clone https://github.com/tensorflow/models.git Docker安装 # From the root of the git repository (inside the models directory) docker build -f research/object_detection/dockerfil

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在数据处理过程中 比如从CSV文件中导入数据 data_df = pd.read_csv("names.csv") 在处理之前一定要查看数据的类型 data_df.info() *RangeIndex: 891 entries, 0 to 890 Data columns (total 12 columns): Name 891 non-null object Sex 891 non-null object Age 714 non-null float64 SibSp 891 non-null int64 Parch 891 non-null int64 Ticket 891 non-n