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YOLOv7迁移昇腾NPU推理测试
准备源码和模型文件，下载yolov7官方源码和预训练模型， 使用源码脚本将模型导出为onnx格式： python3 export.py --weights yolov7.pt --grid --simplify --topk-all 100 --img-size 640 640 --max-wh 640 模型转换，使用昇腾atc模型转换工具将onnx模型转换为om格式。测试设备为昇腾……
zhangyuheng - 2024年7月26日 16:24
Yolo V5 V7 前处理
``` import cv2 import numpy as np def letterbox(img, new_shape=(640, 640), color=(114, 114, 114)): shape = img.shape[:2] # current shape [height, width] if isinstance(new_shape, int): ……
zhangyuheng - 2024年6月3日 12:13
数据集最常见的6大问题（附解决方案）
简介 如果您还没有听过，请告诉您一个事实，作为一名数据科学家，您应该始终站在一个角落跟你说：“你的结果与你的数据一样好。” 尝试通过提高模型能力来弥补糟糕的数据是许多人会犯的错误。这相当于你因为原来的汽车使用了劣质汽油导致汽车表现不佳，而更换了一辆超级跑车。这种情况下应该做的是提炼汽油，而不是升级的车。在这篇文章中。我将向您解释如何通过提高数据集质量的方法来轻松获取更好的结果。 注意：我将以图像分……
zhangyuheng - 2024年1月21日 23:57
机器学习的7个步骤
收集数据 数据准备 选择一个模型 训练 评估 参数调整 预测（开始使用） 步骤1：收集数据 这一步非常重要，因为数据的数量和质量直接决定了预测模型的好坏。 步骤2：数据准备 在这个例子中，我们的数据是很工整的，但是在实际情况中，我们收集到的数据会有很多问题，所以会涉及到数据清洗等工作。 当数据本身没有什么问题后，我们将数据分成3个部分：训练集（60%）、验证集（20%）、测试集（20%），用于……
zhangyuheng - 2024年1月21日 23:48
