写在前面Facebook开源的VideoPose3D模型致力于实现准确的人体骨骼3D重建。其效果令人惊叹，只需要使用手机相机就可以实现相似的效果。而一旦技术成熟，这种人体骨骼的三维重建在很多领域将会产生颠覆性的应用。但是到目前为止，该技术还是有很多不足，其中制约该技术商业化运用的一个最大难点在于源码理解困难，模型是纯纯黑盒。因此本文将尝试理解该论文的实现方法。介绍论文一开始就阐述了核心技术，即使用2D关键点预测3D姿势，最后再将3D姿势反向投影回原先的2D关键点(半监督方法)。并且作者声称在2D关键点预测3D时使用了时间卷积架构(temporalconvolutions)，让模型可以一次看见多
dev（Developmentenvironment）：开发环境，外部用户无法访问，开发人员使用，版本变动很大。sit(SystemIntegrationTest)：系统集成测试，开发人员自己测试流程是否走通。test：测试环境，外部用户无法访问，专门给测试人员使用的，版本相对稳定。fat(FeatureAcceptanceTestenvironment)：功能验收测试环境，用于软件测试者测试使用uat(UserAcceptanceTestenvironment)：用户验收测试环境，用于生产环境下的软件测试者测试使用。pre：灰度环境，外部用户可以访问，但是服务器配置相对低，其它和生产一样，外
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YOLO系列—YOLOV7算法（三）：YOLOV7算法train.py代码解析先介绍下每个参数的含义（直接在代码上写吧）parser=argparse.ArgumentParser()parser.add_argument('--weights',type=str,default='',help='initialweightspath')#初始化权重文件，如果有预训练模型，可以直接在此加载parser.add_argument('--cfg',type=str,default=r'E:\work\People_Detect\yolov7-main\cfg\training\yolov7x.ya
YOLO系列—YOLOV7算法（三）：YOLOV7算法train.py代码解析先介绍下每个参数的含义（直接在代码上写吧）parser=argparse.ArgumentParser()parser.add_argument('--weights',type=str,default='',help='initialweightspath')#初始化权重文件，如果有预训练模型，可以直接在此加载parser.add_argument('--cfg',type=str,default=r'E:\work\People_Detect\yolov7-main\cfg\training\yolov7x.ya
这几天在看有关ABSA论文的代码，而代码跑出来的结果除了有输出loss的值以外还有一个acc的值和一个F1的值。查看了网上对于一些博客以后，对于模型的这三个评价指标有了一个新的认识，因此在这里我写出了自己的认识。1.混淆矩阵提到召回率，准确率，精确率和F1值，我就不得不提一下什么叫做混淆矩阵。混淆矩阵说简单一点就是一个矩阵。一个什么样的矩阵呢？一个关于预测值和真实值得一个矩阵。（Tips：为了方便理解，下面会以一个二分类问题作为讲解）这个句子的情感是不是积极的实际值（1：积极，0：不积极）预测结果是否正确你是sb啊！01×你是sb吧！00√你是sb吗？00√你真棒啊！11√你真棒棒！11√你可
这几天在看有关ABSA论文的代码，而代码跑出来的结果除了有输出loss的值以外还有一个acc的值和一个F1的值。查看了网上对于一些博客以后，对于模型的这三个评价指标有了一个新的认识，因此在这里我写出了自己的认识。1.混淆矩阵提到召回率，准确率，精确率和F1值，我就不得不提一下什么叫做混淆矩阵。混淆矩阵说简单一点就是一个矩阵。一个什么样的矩阵呢？一个关于预测值和真实值得一个矩阵。（Tips：为了方便理解，下面会以一个二分类问题作为讲解）这个句子的情感是不是积极的实际值（1：积极，0：不积极）预测结果是否正确你是sb啊！01×你是sb吧！00√你是sb吗？00√你真棒啊！11√你真棒棒！11√你可
目录一、tools/train.py二、源码详解三、核心函数详解（一）build_detector（mmdet/models/builder.py）（二） build_dataset（mmdet/datasets/builder）（三） train_detector（mmdet/apis/train.py）（四）set_random_seed：（五）get_root_logger：一、tools/train.py可选参数:#===========optionalarguments===========#--work-dir存储日志和模型的目录#--resume-from加载checkpoint
目录一、tools/train.py二、源码详解三、核心函数详解（一）build_detector（mmdet/models/builder.py）（二） build_dataset（mmdet/datasets/builder）（三） train_detector（mmdet/apis/train.py）（四）set_random_seed：（五）get_root_logger：一、tools/train.py可选参数:#===========optionalarguments===========#--work-dir存储日志和模型的目录#--resume-from加载checkpoint
YOLOV7基于自定义数据集训练专属于自己的目标检测模型0.引言1.数据集准备（1）把yolov7克隆到本地（2）指定格式存放数据集（3）按比例划分数据集（4）将xml文件转换成YOLO系列标准读取的txt文件（5）查看自定义数据集标签类别及数量2.训练配置准备（1）安装requirements（2）修改模型配置文件（3）修改数据加载配置文件3.训练检测模型4.测试模型性能5.实战检测模型性能6.导出模型7.后续0.引言YOLOv7作为YOLO系列的又一大巅峰之作，下面将介绍利用自己的数据集训练YOLOv7模型。github代码链接：https://github.com/WongKinYiu/
