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对于自定义数据集的图片任务,通用流程一般分为以下几个步骤: Load data Train-Val-Test Build model Transfer Learning 其中大部分精力会花在数据的准备和预处理上,本文用一种较为通用的数据处理手段,并通过手动构建,简单模型, 层数较深的resnet网络,和基于VGG19的迁移学习. 你可以通过这个例子,快速搭建网络,并训练处一个较为满意的结果. 1. Load data 数据集来自Pokemon的5分类数据, 每一种的图片数量为200多张,是一个较…
pytorch对一下常用的公开数据集有很方便的API接口,但是当我们需要使用自己的数据集训练神经网络时,就需要自定义数据集,在pytorch中,提供了一些类,方便我们定义自己的数据集合 torch.utils.data.Dataset:所有继承他的子类都应该重写  __len()__  , __getitem()__ 这两个方法 __len()__ :返回数据集中数据的数量 __getitem()__ :返回支持下标索引方式获取的一个数据 torch.utils.data.DataLoader:…
本文将快速引导使用 MMDetection ,记录了实践中需注意的一些问题. 环境准备 基础环境 Nvidia 显卡的主机 Ubuntu 18.04 系统安装,可见 制作 USB 启动盘,及系统安装 Nvidia Driver 驱动安装,可见 Ubuntu 初始配置 - Nvidia 驱动 开发环境 下载并安装 Anaconda ,之后于 Terminal 执行: # 创建 Python 虚拟环境 conda create -n open-mmlab python=3.7 -y conda ac…
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准备数据 准备 COCO128 数据集,其是 COCO train2017 前 128 个数据.按 YOLOv5 组织的目录: $ tree ~/datasets/coco128 -L 2 /home/john/datasets/coco128 ├── images │   └── train2017 │   ├── ... │   └── 000000000650.jpg ├── labels │   └── train2017 │   ├── ... │   └── 000000000650…
转载请标明出处: http://blog.csdn.net/xmxkf/article/details/52178553 本文出自:[openXu的博客] 目录: 初步分析重写onDraw绘制 重写onMeasure计算宽高 重写onTouch加入滑动效果 自定义属性 源码下载   这篇博客我们来一发自定义控件的实战,恰好前些天有一个小需求,效果图如下:        根据效果图,我们可以确定,用自定义View完全可以搞定,在自定义控件系列博客第一篇中,我们总结了自定义View的几个步骤: 继承…
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PS:上一篇从0开始学自定义View有博友给我留言说要看实战,今天我特意写了几个例子,供大家参考,所画的图案加上动画看着确实让人舒服,喜欢的博友可以直接拿到自己的项目中去使用,由于我这个写的是demo,代码格式写的有些乱,所以,要自己封装一下才可以使用,当然你如果真的不想封装,可以直接使用,也可以给我留言,我封装好放在github上供大家参考,也会做成依赖让大家直接添加即可 先上图再分析 可以看出图中有三种样式 第一种是普通的一个label,使用场景:商品过期,促销等展示. 第二种是圆形进度条,…