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本人曾是一名普通会计,自学编程和算法,十年苦学,现在是一名高级算法研究员,CSDN博客专家。想学编程,学算法的朋友,可以关注我,分享算法成长之路

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python opencv旋转
目录 opencv 旋转图片 opencv旋转矩形框 opencv 旋转图片 opencv 旋转图片 python c++_AI视觉网奇的博客-CSDN博客_opencv 旋转 opencv旋转矩形框 def draw_rect(rect): # 在im画布上画矩形rect im = np.zeros([6...
作者小头像 风吹稻花香
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2022-08-23 00:41:05
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tensorrt expecting compute 7.5 got compute 6.1, please rebuild
tensorrt 预测报错: expecting compute 7.5 got compute 6.1, please rebuild tensorrt8.4预测,trt模型是8.2生成的,需要tensorrt 8.4版本重新生成tensorrt模型。 后来是用tensorrt所在电脑用8.2.18重新生成trt模型,再用8...
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2022-08-19 22:21:27
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在Self-Attention上再施加一层注意力!浙大提出MEAT,用Mask控制自注意力的输出,使模型能够实现终生学习
代码还没开源: 详细信息如下: 论文地址:https://arxiv.org/abs/2203.11684[1] 代码地址:https://github.com/zju-vipa/MEAT-TIL[2]       01     &nb...
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2022-08-18 00:14:16
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神经网络可视化有3D版本了,美到沦陷 已开源
做计算机视觉,离不开CNN。 可是,卷积、池化、Softmax……究竟长啥样,是怎样相互连接在一起的? 对着代码凭空想象,多少让人有点头皮微凉。于是,有人干脆用Unity给它完整3D可视化了出来。 还不光是有个架子,训练过程也都呈现得明明白白。 比如随着epoch(迭代次数)的变化,训练过程中各层出现的实时变化。 ...
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2022-08-10 23:18:04
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c++ TensorRT TRT::Tensor 用法学习笔记
TRT::Tensor roi_align_inputs(TRT::DataType::Float);roi_align_inputs.resize(infer_batch_size * MAX_IMAGE_BBOX * 6);roi_align_inputs.to_cpu(false); output_array_device.t...
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2022-08-09 23:20:47
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PC端实用软件推荐
一、替代系统自带类 1.PotPlayer ​ PotPlayer是KMPlayer(安卓上的实用播放器)作者姜龙喜先生制作的一款视频播放软件,是一款内存占用低、无广告、且功能非常强大的视频播放器,可完美win10本地播放器,列部分功能如下: (1)视频转GIF ​   右键-视频–视频录制-录制视频(快捷键ALT+C),录制视频...
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2022-08-09 01:48:18
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win10安装pycuda2022
Windows10下安装pycuda 环境:win10-64位 + anaconda3 + python3.7 + cuda10.2 实践中发现,使用conda install pycuda 和 pip install pycuda的方法均会遇到种种环境问题或安装包问题; 若再PyPI上下载.tar.gz的安装包,安装时还需输入c...
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2022-08-08 22:12:08
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LNK2001 无法解析的外部符号 cuGetErrorName解决
cuda项目编译爆粗: LNK2001    无法解析的外部符号 cuGetErrorName LNK2001    无法解析的外部符号 cuGetErrorString 原因:缺少库: cuda.lib 解决方法: visual studio项目配置中, 链接...
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2022-08-08 23:41:43
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fasterrcnn tensorrt部署实践
根据开源项目进行部署测试: GitHub - thb1314/tensorrt-onnx-fasterrcnn-fpn-roialign 本部分基于repo GitHub - shouxieai/tensorRT_Pro: C++ library based on tensorrt integration 安装部分请看该...
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2022-08-06 22:03:25
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python unix、windows 文件格式互换
import osimport stat def change_dos_to_unix(path): g = os.walk(path) files = ['%s/%s' % (i[0], j) for i in g for j in i[-1]] for subpath in files: mo...
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