visdom

2020-08-17

假如想象 提交于 2020-10-14 23:04:16
visdom需要在首次启动的时候下载一些Scripts,然后公司使用了离线服务器,无法下载。相应的Scripts下载不下来,后续工作也就无法进行了。 解决办法:将需要的Scripts下载下来放到对应的目录中 参考网址: https://zhuanlan.zhihu.com/p/37580686 来源: oschina 链接: https://my.oschina.net/u/4381942/blog/4503393

【pytorch-ssd目标检测】训练自己创建的数据集

陌路散爱 提交于 2020-08-17 18:11:39
制作类似pascal voc格式的目标检测数据集: https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12546061.html 代码来源:https://github.com/amdegroot/ssd.pytorch 拷贝下来的代码好多坑要踩。。。 我将其上传到谷歌colab上,当前目录结构如下: 需要说明的是,虽然我们只有2类,但是,要加上背景一类,所以总共我们有3类。 首先我们要读取自己的数据集 在config.py中 # config.py import os.path # gets home dir cross platform # HOME = os.path.expanduser("~") HOME = os.path.expanduser("/content/drive/My Drive/pytorch_ssd/") # for making bounding boxes pretty COLORS = ((255, 0, 0, 128), (0, 255, 0, 128), (0, 0, 255, 128 ), (0, 255, 255, 128), (255, 0, 255, 128), (255, 255, 0, 128 )) MEANS = (104, 117, 123 ) mask = { 'num_classes': 3, 'lr

【pytorch-ssd目标检测】训练自己创建的数据集

拟墨画扇 提交于 2020-08-17 16:11:34
制作类似pascal voc格式的目标检测数据集: https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12546061.html 代码来源:https://github.com/amdegroot/ssd.pytorch 拷贝下来的代码好多坑要踩。。。 我将其上传到谷歌colab上,当前目录结构如下: 需要说明的是,虽然我们只有2类,但是,要加上背景一类,所以总共我们有3类。 首先我们要读取自己的数据集 在config.py中 # config.py import os.path # gets home dir cross platform # HOME = os.path.expanduser("~") HOME = os.path.expanduser("/content/drive/My Drive/pytorch_ssd/") # for making bounding boxes pretty COLORS = ((255, 0, 0, 128), (0, 255, 0, 128), (0, 0, 255, 128 ), (0, 255, 255, 128), (255, 0, 255, 128), (255, 255, 0, 128 )) MEANS = (104, 117, 123 ) mask = { 'num_classes': 3, 'lr

【pytorch-ssd目标检测】训练自己创建的数据集

断了今生、忘了曾经 提交于 2020-08-17 16:10:39
制作类似pascal voc格式的目标检测数据集: https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12546061.html 代码来源:https://github.com/amdegroot/ssd.pytorch 拷贝下来的代码好多坑要踩。。。 我将其上传到谷歌colab上,当前目录结构如下: 需要说明的是,虽然我们只有2类,但是,要加上背景一类,所以总共我们有3类。 首先我们要读取自己的数据集 在config.py中 # config.py import os.path # gets home dir cross platform # HOME = os.path.expanduser("~") HOME = os.path.expanduser("/content/drive/My Drive/pytorch_ssd/") # for making bounding boxes pretty COLORS = ((255, 0, 0, 128), (0, 255, 0, 128), (0, 0, 255, 128 ), (0, 255, 255, 128), (255, 0, 255, 128), (255, 255, 0, 128 )) MEANS = (104, 117, 123 ) mask = { 'num_classes': 3, 'lr

【pytorch-ssd目标检测】训练自己创建的数据集

时光怂恿深爱的人放手 提交于 2020-08-11 00:15:21
制作类似pascal voc格式的目标检测数据集: https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12546061.html 代码来源:https://github.com/amdegroot/ssd.pytorch 拷贝下来的代码好多坑要踩。。。 我将其上传到谷歌colab上,当前目录结构如下: 需要说明的是,虽然我们只有2类,但是,要加上背景一类,所以总共我们有3类。 首先我们要读取自己的数据集 在config.py中 # config.py import os.path # gets home dir cross platform # HOME = os.path.expanduser("~") HOME = os.path.expanduser("/content/drive/My Drive/pytorch_ssd/") # for making bounding boxes pretty COLORS = ((255, 0, 0, 128), (0, 255, 0, 128), (0, 0, 255, 128 ), (0, 255, 255, 128), (255, 0, 255, 128), (255, 255, 0, 128 )) MEANS = (104, 117, 123 ) mask = { 'num_classes': 3, 'lr

【pytorch-ssd目标检测】训练自己创建的数据集

浪尽此生 提交于 2020-08-10 17:17:02
制作类似pascal voc格式的目标检测数据集: https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12546061.html 代码来源:https://github.com/amdegroot/ssd.pytorch 拷贝下来的代码好多坑要踩。。。 我将其上传到谷歌colab上,当前目录结构如下: 需要说明的是,虽然我们只有2类,但是,要加上背景一类,所以总共我们有3类。 首先我们要读取自己的数据集 在config.py中 # config.py import os.path # gets home dir cross platform # HOME = os.path.expanduser("~") HOME = os.path.expanduser("/content/drive/My Drive/pytorch_ssd/") # for making bounding boxes pretty COLORS = ((255, 0, 0, 128), (0, 255, 0, 128), (0, 0, 255, 128 ), (0, 255, 255, 128), (255, 0, 255, 128), (255, 255, 0, 128 )) MEANS = (104, 117, 123 ) mask = { 'num_classes': 3, 'lr

【pytorch-ssd目标检测】训练自己创建的数据集

百般思念 提交于 2020-08-10 09:30:04
制作类似pascal voc格式的目标检测数据集: https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12546061.html 代码来源:https://github.com/amdegroot/ssd.pytorch 拷贝下来的代码好多坑要踩。。。 我将其上传到谷歌colab上,当前目录结构如下: 需要说明的是,虽然我们只有2类,但是,要加上背景一类,所以总共我们有3类。 首先我们要读取自己的数据集 在config.py中 # config.py import os.path # gets home dir cross platform # HOME = os.path.expanduser("~") HOME = os.path.expanduser("/content/drive/My Drive/pytorch_ssd/") # for making bounding boxes pretty COLORS = ((255, 0, 0, 128), (0, 255, 0, 128), (0, 0, 255, 128 ), (0, 255, 255, 128), (255, 0, 255, 128), (255, 255, 0, 128 )) MEANS = (104, 117, 123 ) mask = { 'num_classes': 3, 'lr

【pytorch-ssd目标检测】训练自己创建的数据集

半城伤御伤魂 提交于 2020-04-22 19:00:55
制作类似pascal voc格式的目标检测数据集: https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12546061.html 代码来源:https://github.com/amdegroot/ssd.pytorch 拷贝下来的代码好多坑要踩。。。 我将其上传到谷歌colab上,当前目录结构如下: 需要说明的是,虽然我们只有2类,但是,要加上背景一类,所以总共我们有3类。 首先我们要读取自己的数据集 在config.py中 # config.py import os.path # gets home dir cross platform # HOME = os.path.expanduser("~") HOME = os.path.expanduser("/content/drive/My Drive/pytorch_ssd/") # for making bounding boxes pretty COLORS = ((255, 0, 0, 128), (0, 255, 0, 128), (0, 0, 255, 128 ), (0, 255, 255, 128), (255, 0, 255, 128), (255, 255, 0, 128 )) MEANS = (104, 117, 123 ) mask = { 'num_classes': 3, 'lr

【pytorch-ssd目标检测】训练自己创建的数据集

核能气质少年 提交于 2020-04-22 12:21:44
制作类似pascal voc格式的目标检测数据集: https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12546061.html 代码来源:https://github.com/amdegroot/ssd.pytorch 拷贝下来的代码好多坑要踩。。。 我将其上传到谷歌colab上,当前目录结构如下: 需要说明的是,虽然我们只有2类,但是,要加上背景一类,所以总共我们有3类。 首先我们要读取自己的数据集 在config.py中 # config.py import os.path # gets home dir cross platform # HOME = os.path.expanduser("~") HOME = os.path.expanduser("/content/drive/My Drive/pytorch_ssd/") # for making bounding boxes pretty COLORS = ((255, 0, 0, 128), (0, 255, 0, 128), (0, 0, 255, 128 ), (0, 255, 255, 128), (255, 0, 255, 128), (255, 255, 0, 128 )) MEANS = (104, 117, 123 ) mask = { 'num_classes': 3, 'lr

【pytorch-ssd目标检测】训练自己创建的数据集

我的梦境 提交于 2020-04-06 13:25:50
制作类似pascal voc格式的目标检测数据集: https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12546061.html 代码来源:https://github.com/amdegroot/ssd.pytorch 拷贝下来的代码好多坑要踩。。。 我将其上传到谷歌colab上,当前目录结构如下: 需要说明的是,虽然我们只有2类,但是,要加上背景一类,所以总共我们有3类。 首先我们要读取自己的数据集 在config.py中 # config.py import os.path # gets home dir cross platform # HOME = os.path.expanduser("~") HOME = os.path.expanduser("/content/drive/My Drive/pytorch_ssd/") # for making bounding boxes pretty COLORS = ((255, 0, 0, 128), (0, 255, 0, 128), (0, 0, 255, 128 ), (0, 255, 255, 128), (255, 0, 255, 128), (255, 255, 0, 128 )) MEANS = (104, 117, 123 ) mask = { 'num_classes': 3, 'lr