我看很多教程说mmcv是只支持linux,支持windows版本较少,所以很难和torch.cuda匹配上,所以报错较多难安装.今天试了一下,遇到的和想到的报错问题基本如下: 一.首先是Microsoft Visual C++ 14.0 is required: error: Microsoft Visual C++ 14.0 is required. Get it with "Build Tools for Visual Studio": https://visualstudio.m…

windows下python常用库的安装,前提安装了annaconda 的python开发环境.只要已经安装了anaconda,要安装别的库就很简单了.只要使用pip即可,正常安装好python,都会自带pip安装 工具,在python的scripts安装目录下可以查看.具体安装步骤:使用Anaconda在windows下管理python开发环境 python常用库的安装是python爬虫开发的基石. 1.urllib 和re库的安装 这两个库是python自带的库,只要正确安装了python,…

学习目的: 爬虫有请求库(request.selenium).解析库.存储库(MongoDB.Redis).工具库,此节学习安装常用库的安装 正式步骤 Step1:urllib和re库 这两个库在安装Python中,会默认安装,下面代码示例调用: >>> import urllib >>> import urllib.request >>> urllib.request.urlopen("http://www.baidu.com")…

目标检测中,原始图片的标注过程是非常重要的,它的作用是在原始图像中标注目标物体位置并对每张图片生成相应的xml文件表示目标标准框的位置.本文介绍一款使用方便且能够标注多类别并能直接生成xml文件的标注工具——labelImg工具,并对其使用方法做一个介绍. 1.下载LabelImg 方式1:网址:https://github.com/tzutalin/labelImg 点击打开链接 直接下载,下载后将labelImg-master.zip移动至home主文件夹下解压,得到LabelImg-mas…

论文从理论的角度出发,对目标检测的域自适应问题进行了深入的研究,基于H-divergence的对抗训练提出了DA Faster R-CNN,从图片级和实例级两种角度进行域对齐,并且加入一致性正则化来学习域不变的RPN.从实验来看,论文的方法十分有效,这是一个很符合实际需求的研究,能解决现实中场景多样,训练数据标注有限的情况.   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Domain Adaptive Faster R-CNN for Object Detection in the Wild 论…

python只有你想不到的库,只要你能想到,肯定有对应的库 前面*的为标准库,**的是pip里面的,***则是要手动安装的1)python运行时服务* copy: copy模块提供了对复合(compound)对象(list,tuple,dict,custom class)进行浅拷贝和深拷贝的功能.* pickle: pickle模块被用来序列化和反序列化,从而适合存储到文件,网络传输,或数据库存储.dump  和 load* sys:sys模块包含了跟python解析器和环境相关的变量和函数.*…

1:urllib  python自带 2:re      python自带 3:requests     pip install requests 4:selenium      需要依赖chromedriver (selenium目前有版本限制:https://blog.csdn.net/qq_36625806/article/details/81463872) 下载地址:https://download.csdn.net/my 安装方式:解压后 python setup.py install…

#win10 + python3.5.2 #pip install xxx   自动下载的缓存位置: #win7 - c:\用户\(你的用户名)\AppData\Local\pip\cache\ #linux - ~/.cache/pip pip3 freeze > requirements.txt sudo pip3 install - r requirements.txt #all use 管理员权限#pip 更新python -m pip install --upgrade pip pip…

from:https://blog.csdn.net/u012931582/article/details/70314859 2017年04月21日 14:54:10 阅读数:4369 前言 在这里,先介绍几个概念,也是图像处理当中的最常见任务. 语义分割(semantic segmentation) 目标检测(object detection) 目标识别(object recognition) 实例分割(instance segmentation) 语义分割 首先需要了解一下什么是语义分割(s…

目标检测(object detection)是计算机视觉中非常具有挑战性的一项工作,一方面它是其他很多后续视觉任务的基础,另一方面目标检测不仅需要预测区域,还要进行分类,因此问题更加复杂.最近的5年使用深度学习方法进行目标检测取得了很大的突破,因此想写一个系列来介绍这些方法.这些比较重要的方法可以分成两条主线,一条是基于区域候选(region proposal)的方法,即通过某种策略选出一部分候选框再进行后续处理,比如RCNN-SPP-Fast RCNN-Faster RCNN-RFCN等:另一…