'2C':"梅花2",'2D':"方块2",'2H':"红桃2",'2S':"黑桃2",'3C':"梅花3",'3D':"方块3",'3H':"红桃3",'3S':"黑桃3",'4C':"梅花4",'4D':"方块4",'4H':"红桃4",'4S':"黑桃4",'5C':"梅花5",'5D':"方块5",'5H':"红桃5",'5S':"黑桃5",'6C':"梅花6",'6D':"方块6...
'6D': "方块6", '6H': "红桃6", '6S': "黑桃6", '7C': "梅花7", '7D': "方块7", '7H': "红桃7", '7S': "黑桃7", '8C': "梅花8", '8D': "方块8", '8H': "红桃8", '8S': "黑桃8", '9C': "梅花9", '9D': "方块9", '9H': "红桃9", '9S': "黑桃9", ...
NCNN 速度测试教程可以帮助展示及复现 YOLOv6Lite 的 NCNN 速度结果。 快速开始 安装 git clone https://github.com/meituan/YOLOv6 cd YOLOv6 pip install -r requirements.txt 在COCO 数据集上复现我们的结果 请参考教程训练 COCO 数据集. 在自定义数据集上微调模型 ...
if__name__=='__main__':# 如果当前模块是主模块app=QtWidgets.QApplication(sys.argv)# 创建QApplication对象window=MainWindow()# 创建MainWindow对象img_path=abs_path("test_media/biodegradable14_jpg.rf.3f972a64ad38a8618ea91d97ce25b6d3.jpg")# 定义图像文件的路径image=cv_imread(img_path)# 使...
'6D':"方块6",'6H':"红桃6",'6S':"黑桃6",'7C':"梅花7",'7D':"方块7",'7H':"红桃7",'7S':"黑桃7",'8C':"梅花8",'8D':"方块8",'8H':"红桃8",'8S':"黑桃8",'9C':"梅花9",'9D':"方块9",'9H':"红桃9",'9S':"黑桃9",'AC':"梅花A",'AD':"方块A",'AH':"红桃...
工业3D视觉:相机标定、立体匹配、三维点云、结构光、机械臂抓取、缺陷检测、6D位姿估计、相位偏折术、Halcon、摄影测量、阵列相机、光度立体视觉等。 SLAM:视觉SLAM、激光SLAM、语义SLAM、滤波算法、多传感器融合、多传感器标定、动态SLAM、MOT SLAM、NeRF SLAM、机器人导航等。
'6D': "方块6", '6H': "红桃6", '6S': "黑桃6",'7C': "梅花7", '7D': "方块7", '7H': "红桃7", '7S': "黑桃7",'8C': "梅花8", '8D': "方块8", '8H': "红桃8", '8S': "黑桃8",'9C': "梅花9", '9D': "方块9", '9H': "红桃9", '9S': "黑桃9",'AC'...
上图为 MMYOLO 相比 MMDetection 3.0 在 loss 计算中的组件差异。可以发现 MMYOLO 对 loss 计算过程进行了简化,不再刻意强求划分三大组件,其好处是不再需要对内部数据进行层层数据封装,简化了代码逻辑,加快了训练速度、减轻了社区使用、理解和魔改难度。
(4)测试yolov5环境代码 完整安装步骤 背景 Windows系统下,()括号中为我安装的版本或者对版本解释 1、安装Anaconda3(我的版本),配置好环境变量(不同版本环境变量文件可能不同) 2、安装电脑对应的显卡版本驱动(NVIDIA GeForce GTX 1050) 3、安装CUDA(10.2版本),成功安装后再安装cuDNN(一定是对应于CUDA版本) 4、安...
工业3D视觉:相机标定、立体匹配、三维点云、结构光、机械臂抓取、缺陷检测、6D位姿估计、相位偏折术、Halcon、摄影测量、阵列相机、光度立体视觉等。 SLAM:视觉SLAM、激光SLAM、语义SLAM、滤波算法、多传感器融合、多传感器标定、动态SLAM、MOT SLAM、NeRF SLAM、机器人导航等。