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SVHN（Street View House Numbers）データセットデータ構造
SVHN（Street View House Numbers）データセット（以下、SVHN）は、Googleストリートビュー画像から家の番地を示す「複数桁の数字列」から、「0」～「9」の1文字が「中央」に来るように小さくトリミングされた画像データセットである。数字に合わせて、ラベル（＝正解を示す教師データ）も0～9となっている。
(出典：https://atmarkit.itmedia.co.j
Openpose install
Openpose install
https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose/blob/master/doc/installation/0_index.md
#Protobufapt -get install libprotobuf-dev protobuf-compiler#Glogsudo apt install libgo
cudnn install
CUDNNインストールは、ファイルを配置するのみで完了。
以下のURLから適切なファイルを入手し、配流を配置することが重要。
おそらくTar方式が一番問題が少ない。
Before issuing the following commands, you'll need to replace X.Y and v8.x.x.x with your specific CUDA and cuDNN ve
Mask RCNNで画像をマスクする
import torchimport cv2import torchvisionfrom PIL import Imageimport torchvision.transforms as Timport numpy as npimport randomimport matplotlib.pyplot as pltimport osCOCO_INSTANCE_CATEGORY_NAMES = [
もっとみるBlazor Button Onclickで引数をメンバ関数に渡す。
<button @onclick="(e=>ChangePropertyValue(引数１, 引数２, 引数))"></button>@code { private void ChangePropertyValue(int 引数１, string 引数２, string 引数) { Console.WriteLine($"{DateTime.Now}: ChangePro
もっとみるYOLO Training Dataset
YOLOで使用するデータセットにおける、アノテーションの記載形式を示す。1行につき1つの物体を示しており、この例では3つの物体について記載されている。各行はスペース区切りで左から、物体のカテゴリID、物体中心の座標xおよびy、物体の高さhおよび幅wである。Fig. 2. はこのアノテーションに対応した画像ファイルであり、さらにFig. 1. の1行目に記載されたPottedplantの情報との対応
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