【YOLACT】代码解读一代码运行验证处理图片训练代码解读网络架构
代码运行
根据github所给指导一步一步进行，如果曾经下载好coco数据集，在data/config.py108行以下修改数据集的目录，并且在run_coco_eval.py16行修改验证集annotation文件的路径。
验证
有以下三种评估方式：
first
python eval.py --trained_model=weights/yolact_base_54_800000.pth
以上命令不使用coco数据集自带的模型评估COCOEval，而是使用自己定义的评估函数。
second
python eval.py
2021-07-09 12:07:32
444KB
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公式操作、表达式动态语句，可以考虑使用 Eval Expression。
本文件给你无限使用的特权，基于netstand2.1制作，可以方便的用于netcore 3.1和net5中
需要下列包
2021-07-01 20:02:17
120KB
计算器
一个简单但惊人的计算器，无需使用 Javascript 中的 eval() 函数
2021-06-21 18:52:37
5KB
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一款IDEA好用的插件，适用于旗舰版，虽然只能使用三十天，不过三十天后可以重新配置使用。
可以无限延期
2021-06-18 09:07:01
37KB
泰坦尼克数据集下载
训练集
测试集
导入需要的库
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
import numpy as np
import pandas as pd
加载数据集
train_file = './data/titanic/train.csv'
eval_file = './data/titanic/eval.csv'
train_df = pd.read_csv(train_file)
eval_df = pd.read_csv(eval_file)
print(train_df.head())
print(eva
2021-06-12 16:15:26
96KB
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