GANomaly-MvTec-网格 介绍 配套 [] 结果 auc:0.9039264828738514 best_accuracy:0.8717948717948718 best_thre:0.1464714​​982744258 best_F1_score:0.9256198347107438
2022-05-07 21:32:07 60.67MB 附件源码 文章源码
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ESP32_AzureIoT-适用于Arduino中esp32设备的Azure IoT中心库 该库是的到esp32设备的Arduino的端口。 它使您可以将多个Arduino兼容的ESP32板与Azure IoT中心一起使用。 当前支持的硬件 具有ESP32开发板 它也应该适用于其他esp32开发板。 先决条件 在开始使用任何主板之前,您都应该准备以下文件: SimpleMQTT和入门指南 将esp32开发板支持安装到您的Arduino IDE中。 启动Arduino并打开“首选项”窗口。 在其他Board Manager URL字段中输入esp32软件包URL 。 您可以添加多个URL,并用逗号分隔。 从工具>主板菜单打开Boards Manager并安装esp32平台。 安装后从工具>板菜单中选择esp32板 从Arduino IDE File-> Examples-> ES
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Retinanet:目标检测模型在Pytorch当中的实现 目录 性能情况 训练数据集 权值文件名称 测试数据集 输入图片大小 mAP 0.5:0.95 mAP 0.5 VOC07+12 VOC-Test07 600x600 - 81.56 所需环境 torch==1.2.0 文件下载 训练所需的retinanet_resnet50.pth可以在百度云下载。 链接: 提取码: krr5 VOC数据集下载地址如下: VOC2007+2012训练集 链接: 提取码: eiw9 VOC2007测试集 链接: 提取码: dsda 预测步骤 a、使用预训练权重 下载完库后解压,在百度网盘下载retinanet_resnet50.pth,放入model_data,运行predict.py,输入 img/street.jpg 利用video.py可进行摄像头检测。 b、使用自己训练的权重 按照训练
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