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_simple_inference/2_object_detection/YOLOV4_coco_detection_picture實(shí)現(xiàn)圖片檢測(cè)功能，編譯環(huán)節(jié)出現(xiàn)錯(cuò)誤：
tensorFlow 是目前世界上最受歡迎的開源機(jī)器學(xué)習(xí)框架。 是一種計(jì)算圖模型，即用圖的形式來表示運(yùn)算過程的一種模型。Tensorflow程序一般分為圖的構(gòu)建和圖的執(zhí)行兩個(gè)階段。圖的構(gòu)建階段也稱為圖的定義階段，該過程會(huì)在圖模型中定義所需的運(yùn)算，每次運(yùn)算的的結(jié)果以及原始的輸入數(shù)據(jù)都可稱為一個(gè)節(jié)點(diǎn)。
imple_inference/2_object_detection/YOLOV4_coco_detection_picture運(yùn)行以上圖片檢測(cè)樣例出現(xiàn)error。第一次運(yùn)行時(shí)，出現(xiàn)error如下：目前運(yùn)行時(shí)，出現(xiàn)error如下：
老師好，我又來了。。我運(yùn)行這個(gè)圖片檢測(cè)腳本的最后一步，報(bào)出"imag_copy" is not defined
的范圍是[-1,1]當(dāng)SSIM=-1時(shí)表示兩張圖片完全不相似當(dāng)SSIM= 1時(shí)表示兩張圖片非常相似。即該值越接近1說明兩張圖片越相似。'''def compare_images(imageA, imageB, title): # 分別計(jì)算輸入圖片的MSE和SSIM指標(biāo)值的大小 m = mse(imageA
dataset_dir = "cut" # 圖片路徑 output_dir = 'out' # 輸出路徑 crop_w = 300 # 裁剪圖片寬 crop_h = 300 # 裁剪圖片高 # 獲得需要轉(zhuǎn)化的圖片路徑并生成目標(biāo)路徑 image_filenames
注”頁簽，選擇“已標(biāo)注”頁簽，然后在圖片列表中選中待修改的圖片，單擊圖片跳轉(zhuǎn)到標(biāo)注頁面，在右側(cè)標(biāo)簽信息區(qū)域中對(duì)圖片信息進(jìn)行修改。修改標(biāo)簽：“標(biāo)注”區(qū)域中，單擊編輯圖標(biāo)，在文本框中輸入正確的標(biāo)簽名，然后單擊確定圖標(biāo)完成修改。也可以單擊標(biāo)簽，在圖片標(biāo)注區(qū)域，調(diào)整標(biāo)注框的位置和大小，完
uns/detect/predict6 生成成功，文件名為 {無后綴文件名}_{裁剪圖片序號(hào)}_{標(biāo)簽類別序號(hào)} 參考文章 利用yolov5進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)，并將檢測(cè)到的目標(biāo)裁剪出來目標(biāo)檢測(cè)小腦斧ai吃肉-華為云開發(fā)者聯(lián)盟 (csdn.net)
【功能模塊】Atlas 200DKC73版本希望批量檢測(cè)圖片，能否通過修改維度，來實(shí)現(xiàn)一次處理10張
可以，一張圖片可添加多個(gè)標(biāo)簽。
試，但是這個(gè)在線服務(wù)只能手動(dòng)上傳測(cè)試單張圖片。本文附件的壓縮包中提供了以下三個(gè)腳本，可以實(shí)現(xiàn)在Notebook加載ModelArts中訓(xùn)練好的模型進(jìn)行批量圖片預(yù)測(cè)或?qū)σ粋€(gè)視頻進(jìn)行預(yù)測(cè)：（1）test_images.ipynb ，批量測(cè)試圖片的腳本（2）test_videos.ip
Studio上搭建了local的工程，使用了新建的數(shù)據(jù)集（包含若干張圖片）。然后將整個(gè)工程下載下來，修改了graph.config，想試試不在數(shù)據(jù)集里的圖片，但是卻沒有生成推理結(jié)果（有生成result_files，但路徑下沒有相應(yīng)的文件）。目的是想能隨時(shí)預(yù)測(cè)不在數(shù)據(jù)集里的圖片，請(qǐng)問該如何解決？
在使用LabelImg標(biāo)注完目標(biāo)檢測(cè)的數(shù)據(jù)之后，由于很多樣本是負(fù)例(沒有目標(biāo)的樣本)，將其輸入到模型中意義不大，因此需要進(jìn)行剔除。 那么實(shí)現(xiàn)思路就是根據(jù)xml的名稱來篩選對(duì)應(yīng)的jpg圖片。 文件結(jié)構(gòu) 如圖，image是原始圖片，xml是標(biāo)注數(shù)據(jù)，image_out是篩選后輸出的圖片。 實(shí)現(xiàn)代碼
t(size); // 繪制改變大小的圖片 [img drawInRect:CGRectMake(0, 0, size.width, size.height)]; // 從當(dāng)前context中創(chuàng)建一個(gè)改變大小后的圖片 UIImage* scaledImage
@[toc] 摘要 根據(jù)文字生成圖像，是近幾年大模型領(lǐng)域比較熱門的研究。我這篇文章主要記錄如何使用百度的文心大模型實(shí)現(xiàn)文字生成圖像。 PaddleHub能力簡介 PaddleHub旨在為開發(fā)者提供豐富的、高質(zhì)量的、直接可用的預(yù)訓(xùn)練模型 【模型種類豐富】: 涵蓋大模型、CV、
使用Python爬蟲抓取圖片
from skimage.measure import compare_ssim from scipy.misc import imread import numpy as np img1 = imread('1.jpg') img2
experimental.AUTOTUNE)test_dataset = test.batch(batch_size)``` ## 5. 查看原始圖片和輪廓標(biāo)注圖片 ```pythondef display(display_list): plt.figure(figsize=(15, 15))
二、測(cè)試案例 1、移動(dòng)大的圖片 ▲ 圖1.2.1 第一個(gè)圖片 ▲ 圖1.2.2 第二個(gè)圖片 ▲ 圖1.2.3 處理結(jié)果 2、移動(dòng)小的圖片 下面是處理的圖片，前后移動(dòng)較小。 下面是處理結(jié)果。 ▲ 圖1.2.4 處理結(jié)果
在網(wǎng)上百度了一些損失函數(shù)，發(fā)現(xiàn)有一個(gè)余弦相似度，不太明白這個(gè)概念的含義是什么，有什么作用？
