一、下载源码本文采用的源码是：https://github.com/dBeker/Faster-RCNN-TensorFlow-Python3二、配置环境由于本文是小白教程，光写几个环境怕有人配置不好或者配置版本搞乱。FasterRCNN配置环境比较复杂。我在这直接贴图我的环境版本图：先安装tensorflow-gpu，然后依次安装cython、opencv-python、easydict、Pillow、matplotlib、scipy，版本的话看我的版本装就行。三、安装C++编译环境根据官网给的安装程序会报错：安装visualstudioC++buildtools时遇到安装包缺失或损坏的问题
文章目录1、安装Python2、安装FFmpeg2.1、配置环境变量3、安装显卡驱动3.1、安装CUDA4、安装PyTorch5、安装whisper6、whisper的使用7、总结8、源码下载9、视频教程1、安装PythonPython的安装很简单，点击这里进行下载。安装完成之后，输入python-V可以看到版本信息，说明已经安装成功了。如果输入python-V命令没有看到上面的这样的信息，要么是安装失败，要么是安装好之后没有自动配置环境变量，如何配置环境变量可以从网上搜索。Python的具体安装过程可以参考这篇文章。2、安装FFmpegffmpeg是专门做音视频处理用的软件，并且是开源的，点
openAI发布了chatgpt，光环一时无两。但是openAI不止有这一个项目，它的其他项目也非常值得我们去研究学习。今天说说这个whisper项目https://github.com/openai/whisperta是关于语音识别的。它提出了一种通过大规模的弱监督来实现的语音识别的方法。弱监督是指使用不完全或不准确的标签或注释来训练模型的方法。这种方法可以避免手动标注数据的费时费力，同时也可以利用更多的数据来提高模型的性能。在这个方法中，使用了大量的未标注语音数据和一些已标注的数据来训练一个深度学习模型。这个模型可以自动学习如何从语音信号中提取特征，并将其转换为文本。来看看官方的说明：（不
在C++上使用Fast/Faster-RCNN和Caffe制作对象检测器的最简单方法是什么？众所周知，我们可以在Caffe中使用followRCNN(基于区域的卷积神经网络):RCNN:https://github.com/BVLC/caffe/blob/be163be0ea5befada208dbf0db29e6fa5811dc86/python/caffe/detector.py#L174快速RCNN:https://github.com/rbgirshick/fast-rcnn/blob/master/tools/demo.py#L89scores,boxes=im_detect
在C++上使用Fast/Faster-RCNN和Caffe制作对象检测器的最简单方法是什么？众所周知，我们可以在Caffe中使用followRCNN(基于区域的卷积神经网络):RCNN:https://github.com/BVLC/caffe/blob/be163be0ea5befada208dbf0db29e6fa5811dc86/python/caffe/detector.py#L174快速RCNN:https://github.com/rbgirshick/fast-rcnn/blob/master/tools/demo.py#L89scores,boxes=im_detect
前言OpenAI在开源了号称其英文语音辨识能力已达到人类水准的Whisper项目，且它亦支持其它98种语言的自动语音辨识。Whisper所提供的自动语音识与翻译任务，它们能将各种语言的语音变成文本，也能将这些文本翻译成英文。本项目主要的目的是为了对Whisper模型使用Lora进行微调，目前开源了好几个模型，具体可以在openai查看，下面列出了常用的几个模型。另外项目最后还对语音识别加速推理，使用了CTranslate2加速推理，提示一下，加速推理支持直接使用Whisper原模型转换，并不一定需要微调。openai/whisper-tinyopenai/whisper-baseopenai/
Faster-RCNN-TensorFlow-Python35最近正在学习Faster-RCNN，环境历经一天时间终于成功安装，借此记录下整体安装过程本教程是Windows10+Python35+CUDA10.0+cudnn7.4.1.5+tensorflow-gpu1.13.2环境的配置过程所使用的软件包括名称版本CUDA10.0CUDNN7.4.1.5Anaconda34.2.0Pycharm2019.3.5整体过程中所需要的软件包我都放在了网盘之中，需要可自取（若失效，请留言）软件安装包提取码：iskr软件安装VS2019Tip：若已安装VS2015且已安装C++组件可跳过VS的安装Ti
我需要浏览一个包含大约一万个文件的文件夹。我的旧vbscript处理这个速度很慢。从那以后我开始使用Ruby和Python，我在这三种脚本语言之间做了一个基准测试，看看哪种语言最适合这项工作。以下对共享网络上4500个文件子集的测试结果是Python:106secondsRuby:5secondsVbscript:124secondsVbscript最慢并不奇怪，但我无法解释Ruby和Python之间的区别。我对Python的测试不是最优的吗？有没有更快的方法在Python中做到这一点？thumbs.db的测试只是为了测试，实际上还有更多测试要做。我需要一些东西来检查路径上的每个文件，
我需要浏览一个包含大约一万个文件的文件夹。我的旧vbscript处理这个速度很慢。从那以后我开始使用Ruby和Python，我在这三种脚本语言之间做了一个基准测试，看看哪种语言最适合这项工作。以下对共享网络上4500个文件子集的测试结果是Python:106secondsRuby:5secondsVbscript:124secondsVbscript最慢并不奇怪，但我无法解释Ruby和Python之间的区别。我对Python的测试不是最优的吗？有没有更快的方法在Python中做到这一点？thumbs.db的测试只是为了测试，实际上还有更多测试要做。我需要一些东西来检查路径上的每个文件，
大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下计算机视觉的应用4-目标检测任务，利用FasterRcnn+Resnet50+FPN模型对目标进行预测，目标检测是计算机视觉三大任务中应用较为广泛的，FasterR-CNN是一个著名的目标检测网络，其主要分为两个模块：RegionProposalNetwork(RPN)和FastR-CNN。我将会详细介绍使用ResNet50作为基础网络并集成FPN（FeaturePyramidNetwork）的FasterRCNN模型。这个模型可以写为 fasterrcnn_resnet50_fpn。今天我来实现一下这个功能，每个人都可以操作，代码直接运行。一、模型结构
