可以理解为把darknet基于.cfg文件的yolov3转成了纯pytorch实现的yolov3。 但是为了适配cv2.dnn,有两点需要注意: 1)cv2.dnn对Pytroch的上采样支持的不好,一些基于差值的上采样层它是不支持的,比如upsample之类,因此我在实现的时候使用了转置卷积,nn.ConvTranspose2d。什么是转置卷积可以参考:zhuanlan.zhihu.com/p/51...
2.1 输入图片、预处理以及后处理是否一致 pytorch模型下推理输入的是图片的tensor,输出保存的也是4维tensor;ONNX模型推理输入的也是图片的像素array,输出array通过cv2.imwrite进行保存 图片预处理是在模型输入前进行,模型后处理sigmoid被封装进ONNX模型 排查结果: ①pytorch模型换成array进行cv2保存,结果也是准确的 ② 输...
("gemfield debug required input shape", input_shape) img = cv2.imread(sys.argv[1]) img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) #INTER_NEAREST, INTER_LINEAR, INTER_AREA, INTER_CUBIC img = cv2.resize(img, (224, 224),interpolation = cv2.INTER_LINEAR) img = img.astype(np.float32) ...
self.cv1 = Conv(c1, c_, k[0], 1) self.cv2 = DCNV3_YoLo(c_, c2, k[1], 1, g=g) self.add = shortcut and c1 == c2 def forward(self, x): return x + self.cv2(self.cv1(x)) if self.add else self.cv2(self.cv1(x)) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 1...
M可以通过cv2.getAffineTransform这个函数得到。 M是一个简单的2*3的矩阵。 假设一个点A坐标为(x1,y1),经过仿射变换矩阵M,在另一个图像上为A1点坐标为(x2,y2)。刚刚有说过M是一个2*3的矩阵,这里设 那么 也就是说 x2=a * x1 + b * y1 + c ...
可以看出,其实这里就是对图进行Resize操作,插值方法默认为bilinear。这里其实就可以通过opencv的cv2.resize()接口完成改写 代码语言:javascript 复制 importcv2 y=cv2.resize(x,[64,128]) ToTensor操作 CLASStorchvision.transforms.ToTensor[SOURCE] Convert aPIL Imageornumpy.ndarrayto tensor. This transform does not...
())# 会增加一个维度# 3.1 numpy2opencv openc格式方便画目标框,图片上面写字(Image格式也可以实现,不是很熟悉,,,)# opencv 读取出来就是numpy的数据格式cv2.imshow("img",np.uint8(array1))# cv2.waitKey()# cv2.destroyAllWindows()# 3.2 opencv2numpyarray2=cv2.imread("./gray.jpg")# 这里使用...
numpy格式是使用cv2,也就是python-opencv库读取出来的图片格式,需要注意的是用python-opencv读取出来的图片和使用PIL读取出来的图片数据略微不同,经测试用python-opencv读取出来的图片在训练时的效果比使用PIL读取出来的略差一些(详细过程之后发布)。 之后所有代码引用: ...
y2 =self.cv2(x) return self.cv4(self.act(self.bn(torch.cat((y1, y2), dim=1))) class SPP(nn.Module): # Spatial pyramid pooling layer usedin YOLOv3-SPP def __init__(self, c1, c2, k=(5,9,13)): super(SPP, self).__init__() c...