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  • 深度学习常用脚本总结


    👨‍💻个人简介: 深度学习图像领域工作者
    🎉工作总结链接:https://blog.csdn.net/qq_28949847/article/details/128552785
                 链接中主要是个人工作的总结,每个链接都是一些常用demo,代码直接复制运行即可。包括:
                        📌1.工作中常用深度学习脚本
                        📌2.torch、numpy等常用函数详解
                        📌3.opencv 图片、视频等操作
                        📌4.个人工作中的项目总结(纯干活)
    🎉视频讲解: 以上记录,通过B站等平台进行了视频讲解使用,可搜索 ‘Python图像识别’ 进行观看
                  B站:Python图像识别
                  抖音:Python图像识别
                  西瓜视频:Python图像识别


    本博客主要是对个人博客的汇总,每个连接都是一些常用demo,代码直接复制即可运行。


    个人项目、开源项目介绍

    📗 个人项目

    📌 视频场景切换检测

    📌 基于深度学习的车牌检测、识别(含UI界面,Python代码)

    📌 实时车辆行人多目标检测与跟踪系统(含UI界面,Python代码)

    📌 基于深度学习的钢铁缺陷检测系统(含UI界面,Python代码,数据集、yolov5)

    📌 基于深度学习的钢铁缺陷检测系统(含UI界面,Python代码,数据集、yolov8)

    📌 基于深度学习的鸟类检测识别系统(含UI界面、yolov5、Python代码、数据集)

    📗 开源项目

    📌 yolov5 github

    📌 yolov5-face

    📌 YoloX相关资料

    📌 TrackAnything

    📌 pysot 单目标跟踪

    📌 Tracking Everything Everywhere All at Once

    📌 FastSAM

    📗 yolov8模型修改


    opencv 相关操作

    📗图片操作

    📌 cv2.rectangle 、cv2.circle() 、cv2.polylines() 、cv2.line() — 图片绘制矩形、圆、多边形、直线

    📌 图片绘制中文文字、英文文字

    📌 保存无损图片

    📌 两张图片合并替换–冬奥会

    📌 图片固定位置写汉字(水印)–世界杯

    📗视频操作

    📌 视频转为图片保存-B站

    📌 图片保存成视频

    📌 opencv 保存视频

    📌 视频片段截取保存

    📗 其他

    📌 cv2.pointPolygonTest() — 判断点是否在区域内-B站

    📌 cv2.Canny() — 边缘检测


    python相关脚本

    📌 文件名排序 (自然排序、常规排序)-B站

    📌 读写json

    📌 对比两张图片的相似度

    📌 UDP、TCP

    📌 python 进程间通信 Queue()、Pipe()、manager.list()、manager.dict()、manager.Queue()

    📌 图片 base64 互转

    📌 python 计算fps (两种方法)-B站

    📌 快速打标签构建labelimg xml文件-B站

    📌 OS 文件、文件夹操作

    📌 python 操作vizrt

    📌 python 操作RabbitMQ

    📌 python json数据写入excel


    数据集

    📗 开源数据集

    📌 COCO数据集相关知识

    📗 数据增强

    📌 albumentations

    📗 数据标注

    📌 labelme(json)、labelimg(xml)、yolo(txt)等数据集格式互转

    📌 labelme相关介绍

    📌 labelimg相关介绍(VOC、XML)


    库相关基本函数(torch、numpy)

    📗矩阵维度变换等相关操作

    📌 torch.flatten、np.flatten 详解-B站

    📌 torch.unsqueeze、np.expand_dims详解

    📌 torch.squeeze、 numpy.squeeze()详解

    📌 torch.reshape、np.reshape详解

    📌 torch.view() 详解

    📌 torch.transpose、np.transpose、torch.permute详解

    📗torch相关函数介绍

    📌模型加载 torch.load() 、torch.load_state_dict()

    📌 torch.cuda.synchronize() — 正确的测试模型推理时间

    📌 torch中的model.eval()、model.train()详解

    📗 numpy相关函数介绍

    📌 np.pad 详解

    📌 np.hstack、np.vstack — 横向、纵向拼接图片-B站

    📌 img[:, :, ::-1] 通俗理解


    深度学习环境安装、打包

    📌 python环境安装(windows)

    📌 CUDA、cudnn安装(windows)

    📌 torch GPU安装 (windows)

    📌 pycharm 安装(windows)

    📌 CUDA、cudnn安装(Linux)

    📌 windows 安装 Tensorrt、torch2trt

    📌 python生成requirements.txt环境打包,利用requirements.txt安装Python环境


    NDI

    📗 ndi-python 库

    📌 ndi-python相关知识

    📗视频流转NDI输出

    📌 VLC设置输出NDI流

    📌 OBS设置输出NDI流


    git使用

    📌 git基础使用

    深度学习相关知识

    📗基础

    📌 卷积过程详细讲解

    📗注意力机制

    📌 注意力机制解析与代码实现(SE)

    其他

    📌 python 查找波峰和波谷

    📌 python 过滤曲线噪点(滤波)

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/qq_28949847/article/details/128552785
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