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Swin Transformer实战目标检测:训练自己的数据集
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安装Swin-Transformer-Object-Detection
bai666ai
2023-01-13 00:38:20
课时名称
课时知识点
安装Swin-Transformer-Object-Detection
安装Swin-Transformer-Object-Detection
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补刀翁
2022-04-19
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老师,您好。我在Windows下搭建环境到安装mmcv第4步python setup.py build_ext时遇到问题 D:\ana\envs\swin1\mmcv\mmcv\ops\csrc\pytorch\cc_attention_cuda.cu(4): fatal error C1083: 无法打开包括文件: “THC/THC.h”: No such file or directory error: command 'C:\\Program Files\\NVIDIA GPU Computing Toolkit\\CUDA\\v11.3\\bin\\nvcc.exe' failed with exit code 2不知道如何解决。
bai666ai
2022-04-19
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@补刀翁
<p>你的GPU是什么型号?cuda是什么版本?</p>
haut-ljr
2022-04-18
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老师,您好,我在运行demo.py的时候老是遇到这个问题,image_demo.py: error: the following arguments are required: img, config, checkpoint。那个预训练权重文件也下载过放在目录下了,请问怎么解决啊。
bai666ai
2022-04-18
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@haut-ljr
<p>你按课程演示的视频看下是否缺少了命令参数,或者配置文件的问题</p> <p> </p>
weixin_49299669
2022-03-19
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老师,我在测试时报错:fused_weight_gradient_mlp_cuda` module not found. gradient accumulation fusion with weight gradient computation disabled. usage: image_demo.py [-h] [--device DEVICE] [--score-thr SCORE_THR] img config checkpoint image_demo.py: error: the following arguments are required: config, checkpoint
bai666ai
2022-03-19
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@weixin_49299669
<p>检查下命令的参数是否正确</p>
weixin_52512944
2022-02-26
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老师您好,在配置环境时 python setup.py build_ext后只报出running build_ext后就什么都没有了
bai666ai
2022-03-01
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@weixin_52512944
<p>你对比下课程中的输出。然后,往下做做看</p>
weixin_38694097
2022-02-23
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请问老师运行labelimg.py时报错AssertionError: Missing string id : useDefaultLabel应该怎么解决?
weixin_38694097
2022-02-23
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@weixin_38694097
解决了,最后在labelImg.py里加上了from libs.resources import *
bai666ai
2022-02-23
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@weixin_38694097
<p>好的</p>
S
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图像分类网络实战项目:MIT-BIH心电图像分类数据集迁移学习项目
基于S
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网络对MIT-BIH心电图像分类数据集迁移学习项目,包含代码、数据集和训练好的权重文件,可直接运行。 这里不是数据的全部,原数据转换后的图像有9W张,这里只使用了一小部分子集来训练 项目总大小:971MB 本数据集分为以下5类:A、L、N、R、V 下载解压后的图像目录:训练集(3186张图片)、和测试集(793张图片) data-train 训练集-每个子文件夹放同类别的图像,文件夹名为分类类别 data-test 测试集-每个子文件夹放同类别的图像,文件夹名为分类类别 网络训练的时候采用cos 学习率自动衰减,训练了20个epoch。模型在测试集最好的表现达到90%精度!!!在run_results 目录下存有最好的权重文件,以及训练日志和loss、精度曲线等等 预测的时候,只需要运行predict即可,代码会自动将inf
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ence下所有图片推理,并取前三个概率最大类别的绘制在左上角 如果想要训练自己的数据集,请查看README文件
基于S
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的行人检测与跟踪系统_采用S
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-T作为Fast
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-RCNN和YOLOv3的backbone实现高效特征提取_解决传统CNN在密集预测场景的.zip
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dows10系统下s
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目标检测环境搭建.docx
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S
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:这是“变形金刚”的官方实现
变形金刚 作者:*,*,*,*,,,和。 此回购协议是的正式实现。 当前,它包含用于以下任务的代码和模型: 图像分类:包含在此仓库中。 有关快速,请参见 。 对象检测和实例分割:有关对象检测,请参见 。 语义分割:有关语义分割的信息,请参见 。 更新 2021年4月12日 初始提交: 提供了ImageNet-1K( , , )和ImageNet-22K( , )上。 提供了用于ImageNet-1K图像分类,COCO对象检测和ADE20K语义分割的受支持代码和模型。 在分支提供了用于的cuda内核实现。 介绍 欧亚变压器(名称S
win
代表对于s hifted赢得DOW)最初描述 ,其干练作为一个通用的骨干,为计算机视觉。 它基本上是一个分层的
Transform
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,其表示是通过移动窗口来计算的。 通过将自注意计算限制为不重叠的局部窗口,同时允许跨窗口连接,移位的窗
结合S
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变换器的茶芽小目标检测算法_Small Object Detection Algorithm Incorpo
结合S
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变换器的茶芽小目标检测算法_Small Object Detection Algorithm Incorporating S
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