它还允许通过撤销哈希来调试包含HashingVectorizer的scikit-learn管道。 (2)、Keras-通过 Grad-CAM 可视化解释图像分类器的预测。 (3)、xgboost-显示特征重要性并解释XGBClassifier, XGBRegressor和xgboost. booster的预测。 (4)、LightGBM-显示特征重要性,解释LGBMClassifier, LGBMRegressor和LightGBM . booster的预测。 (5...
PyTorch版的YOLOv5是一个非常流行的基于深度学习的目标检测器。本课程使用Grad-CAM热力图可视化方法对YOLOv5进行热力图可视化,可直观展示图像中哪些区域对类别分类贡献程度大。 Grad-CAM是一种CNN(卷积神经网络)可解释性的经典方法,与CAM(类激活图)相比,不需要对模型进行改动就可以生成热力图(heatmap),非常方便和灵活...
调用crawl_folders函数:1、循环self.scenes中的数据;2、将scene下cam.txt的内参转为矩阵;3、对图像进行排序imgs = sorted(scene.files('*.jpg'));4、如果使用了use_frame_index,则按照frame_index对图像再次排序imgs = [imgs[d] for d in frame_index];5、如果使用伪真值则对伪真值图像按frame_index进行...
pip install pandas pip install torch==1.12.1+cu116 torchaudio==0.12.1+cu116 torchvision==0.13.1+cu116-f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html # 2-4 安装离线库 代码文件夹自带的库 #pip install ./submodules/diff-gaussian-rasterization 无效 #pip install ./submodules/simple-knn...
@torch.no_grad() def model_load(self, weights="", # model.pt path(s) device='', # cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu ): """ 模型初始化 """ device = self.device = select_device(device) half = device.type != 'cpu' # half precision only supported on CUDA ...
这里的cuda101与torch1.11.0需要与安装pytorch时匹配 4. 将mmdetection源码下载 方法1:git clone下载 git clone https://github.com/open-mmlab/mmdetection.gitcd mmdetectionpip install -v -e . 方法2:本地直接下载再丢到服务器上 5. 安装mmdet
这里的cuda101与torch1.11.0需要与安装pytorch时匹配 4. 将mmdetection源码下载 方法1:git clone下载 git clone https://github.com/open-mmlab/mmdetection.gitcd mmdetectionpip install -v -e . 方法2:本地直接下载再丢到服务器上 5. 安装mmdet
CV之FR:基于Keras框架利用训练好的hdf5模型直接进行人脸识别推理实现人脸表情识别/脸部表情识别、性别识别(gradcam可视化)案例应用 CV之FR/Keras之CNN:基于Keras框架和cv2库(调用摄像头)利用卷积神经网络模型(2+1)算法实现实时人脸识别并标注姓名标签 CV之FR:基于Keras框架利用训练好的hdf5模型直接进行人脸识别推理(cv2自...
# [一条龙教学YOLOV8标注好的数据集一键训练_70+全套改进创新点发刊_Web前端展示] 1.研究背景与意义 项目参考AAAI Association for the Advancement of Artificial Intelligence 项目来源AACV Association for the Advancement of Computer Vision 研究背景与意义 随着城市化进程的加快和基础设施建设的不断推进,工地大型...
pytorch 1.7.1 cuda 10.1 yolov5 5.0.9 前言 为了方便使用yolov5目标检测,有网友已经将其做成了库,提交到了官方的索引库pypi上,这样,我们就可以直接使用pip进行安装了,真的是太方便了,其项目地址:https://github.com/fcakyon/yolov5-pip。 安装 首先创建一个干净的python虚拟环境 ...