目标检测——夏侯南溪目标检测模型之数据结构

4.1 dets数据的一般表示——(list[list])

对于图像级数据的话，使用list会比较方便一些，因为图像的数量往往跟样本个数有关，

不容易直接确定下来，而list类型是一种动态的存储结构，可以使用list.append()方法来插入对象，还是挺方便的；

格式为：

[x0,y0,x1,y1,score] list

4.2 dets数据的高效表示——(multi_list)

这里的这个表示方法是借鉴了赵老师代码的表示方法，用

img_ids list

dets list

scores list

三个平行的list形成的结构，可以直接转换为Tensor，还是挺方便的；

目标检测——夏侯南溪目标检测模型之数据结构相关推荐

目标检测——夏侯南溪目标检测模型之输出信息显示
1 致谢感谢ultralytics提供的yolov5模型,学到了有趣的知识! 2 概述进度条显示 -- tqdm() 格式化信息输出 -- str.format() 3 输出信息的格式化--str ...
目标检测——夏侯南溪模型搭建篇(legacy)
4 定义模型整体结构 4.3.1 输入样本的预处理操作 (注意:训练样本在输入网路之前,需要进行归一化,包括:均值归一化操作具体可以看看我写的<目标检测--输入数据的归一化操作>) MT ...
目标检测——夏侯南溪模型搭建篇
1 网络模型的设计原则 1.1 归一化原则对于深度神经网络来说,其输入最好进行归一化的设计,也就是目标值(的encoding)最好归一化到[0,1]的区间内: 参考模型: YOLOV5--YOLO模 ...
夏侯南溪搭建目标检测模型——文件结构设计篇
1 前言此文章是夏侯南溪搭建目标检测模型--文件夹结构设计篇- 2 文件夹命名使用小写字母命名,单词之间用短线"-"进行连接,例如: plane-detection 3 项目文 ...
Jupyter Notebook——夏侯南溪常用的快捷键
1 致谢感谢网友willstar的帮助, 原文链接如下: https://www.jianshu.com/p/b38d315cd684 2 前言今天在学习MTCNN的代码- 想用Jupyter测试 ...
深度学习——夏侯南溪关注的深度学习任务
1 南溪研究的计算机视觉任务通用物体的目标检测通用物体的实例分割 im2tex公式识别 2 南溪学习的目标检测任务基于限位框的目标检测实例分割人流密度检测: 探索CNN对目标的理解能力,CN ...
夏侯南溪搭建目标检测模型——数据读取篇
1 介绍在PyTorch中定义自己的数据集类,需要继承父类Dataset, 自定义的Dataset类需要实现以下三个函数: init():用来实现初始化的操作: len():用来返回数据集的样本数目 ...
《南溪的目标检测学习笔记》——夏侯南溪的CNN调参笔记，加油
1 致谢感谢赵老师的教导! 感谢张老师的指导! 2 调参目标在COCO数据集上获得mAP>=10.0的模型,现在PaddleDetection上的Anchor-Free模型[TTFNet]的 ...
深度学习——夏侯南溪的深度神经网络的调参日志
2019年12月4日: MTCNN--人脸检测和关键回归的CNN级联模型 baseline1: P-Net:lr = 0.001, batch = 256 Q-Net:lr = 0.001, batc ...

目标检测——夏侯南溪目标检测模型之数据结构

4.1 dets数据的一般表示——(list[list])

4.2 dets数据的高效表示——(multi_list)

目标检测——夏侯南溪目标检测模型之数据结构相关推荐

最新文章

热门文章