编写ros节点时，msg里的数据类型有数组类型 1、创建msg文件 msgs只是简单的文本文件，每行具有字段类型和字段名称，可以使用的字段类型有： int8, int16, int32, int64 (或者无符号类型: uint*) float32, float64 string time, duration other msg files variable-length array[] and fi
输入是啥？ 现在 我们知道了yolo的模型，知道了模型获取的推理输出，在进入训练代码之前，我们需要了解到yolo数据的处理方式，以及用了何种图像增强方法。（不然连输入是啥都不知道，你怎么看的懂训练过程呢） 数据载入 其实数据载入这块没有必要单独拿出来说的，但是学会如何写collate functi
本篇是 Build Your Own Face Detection Model 的第三节。 从这一节开始，我们将会完成标注文件解析，输入数据预处理，训练标签生成三大目标。耗时较长，请给自己一点耐心哦！ 1 >> 开始之前 由于这系列博文的目标是快速实现一个 CenterFace 模型，而不是人脸检测入门，所以我假设读者已经有一
[翻系列]检测框的数据增强1：重看目标检测中的图像旋转 原文链接 blog.paperspace.com 想要得到一个高性能的深度学习模型么？更多的数据将带来更多的可能性！但是很可惜的是，一般，我们只有这大千世界的一丢丢数据。 所以我们需要数据增强！手动地来扩充我们的数据，很幸运的是，数据增强
计算机视觉-目标检测任务常用评价指标 呐，这边笔记写的是目标检测文章中典型的评测指标mAP（精度）和FPS（速度），以及mAP的具体PyTorch版本实现。Enjoy---------------------------
github 地址: https://github.com/xiaoxu1025/yolo 此代码这是一个学习记录，分享出来给新手参考更加理解其原理 yolo是把分类检测当成回归问题来设计的 其中yolov1 有几个缺点 靠近的物体会出现竞争，无法全部检测，因为每个网格值检测2个边框 处理的是同一个物体 并让与gt_box的i
def draw_bbox(image, bboxes, class_i, show_label=True): # 将中心点坐标与w，h通过变化为左上角与右下角坐标 bboxes_change = np.copy(bboxes) bboxes[:,0:2]=bboxes_change[:,0:2]-0.5*bboxes_change[:,2:4] bboxes[:, 0:2] = bboxes_change[:, 0:2] + 0.5 *
