zhouyc
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> 测试后只生成了位置文本，没有生成结果图像，这个应该怎么修改呢？ 需要你自己把模型的预测结果，也就是bbox处理，放到图像上 ```python import numpy as np from PIL import Image import torchvision.transforms as transforms import torch from mmcv import Config from .models import build_model from .models.utils import fuse_module...
```python def draw_bbox(bboxs,img): bboxs_res = [] for bbox in bboxs: bbox = np.reshape(bbox,(4,2)) cv2.drawContours(img, [bbox],-1, (0, 255, 0), 2) bboxs_res.append(bbox) return bboxs_res, img box = self.detector.predict(img_path) #作者模型的输出 img = cv2.imread(img_path)...
def draw_bbox(bboxs,img): bboxs_res = [] for bbox in bboxs: bbox = np.reshape(bbox,(4,2)) cv2.drawContours(img, [bbox],-1, (0, 255, 0), 2) bboxs_res.append(bbox) return bboxs_res, img box = self.detector.predict(img_path) #作者模型的输出 img = cv2.imread(img_path) bboxs_res,...
> self.mixup_transform = sync_transforms.Mixup() > > sync_transforms.py中没有Mixup()这个函数啊 注释掉就行了，作者没用到这个函数
你好，使用请看，https://hcmy.gitbooks.io/ycimpute/content/qi-wang-zui-da-hua-ff08-em/shi-yong.html missing_mask 是一个2d的布尔矩阵，矩阵大小对应数据集的维度，表明了原始数据中的某行某列是缺失的还是未缺失的
您好！ 第一个问题是您的batch size设置的过大或者数据量级太小导致出现求余为0的情况，您可以把batch size设置小一点，建议增加数据量以更好的训练model。 第二个问题应该是检测连续或者离散数据的时候出现了特殊数据的处理bug，有时间之后会尽快修复！
fgcnn model cant't be saved after finish training step
能否贴一下代码