👨💻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。
📌 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)
📌 Tracking Everything Everywhere All at Once
📌 cv2.rectangle 、cv2.circle() 、cv2.polylines() 、cv2.line() — 图片绘制矩形、圆、多边形、直线
📌 cv2.pointPolygonTest() — 判断点是否在区域内-B站
📌 python 进程间通信 Queue()、Pipe()、manager.list()、manager.dict()、manager.Queue()
📌 labelme(json)、labelimg(xml)、yolo(txt)等数据集格式互转
📌 torch.flatten、np.flatten 详解-B站
📌 torch.unsqueeze、np.expand_dims详解
📌 torch.squeeze、 numpy.squeeze()详解
📌 torch.transpose、np.transpose、torch.permute详解
📌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
📌 np.hstack、np.vstack — 横向、纵向拼接图片-B站
📌 windows 安装 Tensorrt、torch2trt
📌 python生成requirements.txt环境打包,利用requirements.txt安装Python环境