小祥子ovo-CSDN博客

原创 JAVA使用正则表达式匹配字符串中的token（其他字段）对应的值

这段代码首先定义了一个字符串str，包含了需要处理的字符串。然后使用正则表达式"token=(\d+)“，其中”\d+"表示匹配任意数字，来匹配字符串中的token对应的值。接着使用Matcher对象的find()方法查找匹配项，如果找到了就使用group()方法获取匹配的值。最后将结果输出到控制台。根据提供的搜索结果，Token是一种服务端生成的字符串，用于客户端进行请求的令牌。如果需要从字符串中准确匹配出token对应的值，可以使用Java正则表达式来实现。

2023-04-14 09:42:38 488 1

原创 Mysql有两张表，表1和表2的字段不要求完全一样，表1中的内容包含了表2，写SQL语句，实现查询表1中剔除表2的数据

假设表1名为table1，表2名为table2，并且表1中包含表2的所有数据，可以使用LEFT JOIN和WHERE子句来查询表1中剔除表2的数据

2023-03-14 16:46:23 603

原创 Mysql有两张表，表1和表2的字段一样，表1中的内容包含了表2，写SQL语句，实现查询表1中剔除表2的数据

Mysql有两张表，表1和表2的字段一样，表1中的内容包含了表2，写SQL语句，实现查询表1中剔除表2的数据

2023-03-14 16:42:40 1824

原创自己的数据转换VOC2COCO数据集教程

代码仓库：voc2coco在data/voc/Annotations存放XML文件在data/voc/JPEGImages存放jpg文件然后在终端执行命令python voc2coco.py ./data/VOC/Annotations ./data/coco/output.json

2022-05-11 10:04:12 482

原创【深度学习】之激活函数篇[Sigmoid、tanh、ReLU、Leaky ReLU、Mish、Hardswish、SiLU]附绘图Python代码。

激活函数的作用为卷积神经网络提供非线性1、Sigmoid激活函数Sigmoid激活函数是常用的连续、平滑的“s”型激活函数，其数学定义比较简单，如公式1所示：简单来说，Sigmoid函数以实数输入映射到（0,1）区间，用来做二分类。对于一个极大的负值输入，它输出的值接近于0；对于一个极大的正值输入，它输出的值接近于1。Sigmoid激活函数曾一度被不同的网络使用，从Sigmoid及其导数曲线图可知，当输入的值非常小或者非常大时，其Sigmoid输出的值接近0或者1，当Sigmoid函数的前一层

2022-04-20 11:40:39 13752 2

原创 Linux下查看目录下文件数量，指令

Linux下查看目录下文件数量，指令find ./ -type f | wc -l

2022-04-15 08:46:49 1610

原创【TensorRT】在Jetson设备Xavier（TX2等通用）上使用TensorRT加速yolov5，详细记录过程

硬件：Xavierjetpack版本：sudo apt-cache show nvidia-jetpack一、克隆代码：1、第一个代码是yolov5的官方代码：https://github.com/ultralytics/yolov5.git2、第二个代码是TensorRT编译yolov5的代码：git clone https://github.com/wang-xinyu/tensorrtx.git其中tensorrtx文件夹我只保留了yolov5文件夹，如图：下载yolov5s

2022-03-26 13:33:12 10096 27

原创个人测试，帧率显示

"""An example that uses TensorRT's Python api to make inferences."""import ctypesimport osimport shutilimport randomimport sysimport threadingimport timeimport cv2import numpy as npimport pycuda.autoinitimport pycuda.driver as cudaimport tens

2022-03-23 17:18:30 905 1

原创 jetson xavier在使用tensorRT对yolov5加速时，报错ModuleNotFoundError: No module named ‘tensorrt‘

在执行python yolov5_trt.py先是报错ModuleNotFoundError: No module named 'pycuda'；解决办法：pip install pycuda之后报错：ModuleNotFoundError: No module named 'tensorrt'错误示范：pip install tensorrt 不可行解决办法：前提是你的tensorrt已经安装了，但是虚拟环境里没有，此方法才可行步骤一：查看tensorrt库在那里：sudo find / -

2022-03-23 16:15:44 3955 4

原创 python使用opencv将Labelme生成的分割图转化成二值化分割图

说明：使用labelme标注好车道线之后生成‘“.json”注释文件，运行labelme2voc.py生成语义分割或者实例分割图，如下图所示：此时使用opencv将这些图转化成二值化分割图，代码如下：import cv2import osdef convert_png2seg(input_dir,output_dir): files = os.listdir(input_dir) for file in files: part = file.split('.'

2022-03-22 12:44:52 6431 11

原创 python 剪切文件夹中的指定后缀文件到另一文件夹下

随便写写，本来在文件夹下搜索后缀操作的，奈何文件数量太大，导致操作不仅慢，电脑也变得很卡，就用代码解决吧。import osimport shutilpath = r'D:\desktop\提取/'outpath = r'D:\desktop\culane\outpng/'files = os.listdir(path)print(files)for file in files: if file.endswith(".png"): shutil.move(path

2022-03-15 20:41:11 1709

原创 Linux下将某文件夹下所有内容复制到指定目录下

描述：将a文件夹下所有的图片.jpg复制到b文件夹下cp /home/a/* /home/b/如果a文件夹下的图片太多，上面的指令会报错。-bash: /bin/cp: Argument list too long那么就要用下面的指令操作了find /home/a/ -iname "*.jpg"|xargs -i cp {} /home/b/...

2022-03-04 17:16:14 2517

原创运行yolop代码“python tools/train.py”报错“AssertionError: Invalid type ＜class ‘NoneType‘＞ for key MULTI_HE”

错误：AssertionError: Invalid type <class ‘NoneType’> for key MULTI_HEAD_LAMBDA; valid types = {<class ‘float’>, <class ‘tuple’>, <class ‘str’>, <class ‘list’>, <class ‘bool’>, <class ‘int’>}解决办法：修改default.py_C.LO

2022-02-23 14:57:50 1311

原创 python批量将前缀名字一样的文件拷贝到一起

描述：a文件夹存放1.jpg、2.jpg、3.jpgb文件夹存放1.txt、3.txt将a和b前缀同名的文件拷贝到root_path/check下，执行完后新文件夹有1.jpg、3.jpg、1.txt、3.txtimport osimport shutilroot_path = r"D:\desktop\腕臂底座/"img_path = r"D:\desktop\fine_cantilever_base\images/"txt_path = r"D:\desktop\fine_cantile

2022-01-10 10:25:47 1327

原创批量修改VOC格式xml中box的大小

"""function of the code: resize_boxauthor@bjtu_huangyuxiang"""from __future__ import divisionimport osimport xml.dom.minidom as xdmdef resize_box(AnnoPath,OutPath): files = os.listdir(AnnoPath) i = 0 for xmlfile in files: DomT

2022-01-08 14:29:10 407

原创自动化将labelimg标注生成的VOC数据格式转成yolov5格式，并划分数据集(只需执行一次，即可完成)

"""the function of the code自动化将labelimg标注生成的数据转成yolov5格式，并划分数据集author：@bjtu_huangyuxiang(转载请备注)"""import xml.etree.ElementTree as ETimport osimport shutilimport random# 数据标签classes = ['negative_feeder_shoulder']def convert(size, box): dw =

2021-12-31 15:19:53 1570

原创 python 将文件夹下的文件的名字批量写入txt中代码示例

"""function of the code将指定目录下的所有图片名称写入txt中@@@author：bjtu_huangyuxiang"""import osdef write_imgname2txt(img_path,output_path): if not os.path.exists(output_path): os.makedirs(output_path) img_file = os.listdir(img_path) print(img

2021-12-28 16:43:15 776

原创批量提取指定类别的xml和对应图片

'''the function of the code批量提取指定类别的xml和对应图片author@bjtu_huangyuxiang'''from __future__ import divisionimport osimport xml.dom.minidomimport shutilclasses = ['messenger_wire']dirnames = ['xml','images']def extraction_box(ImgPath,AnnoPath,OutPa

2021-12-28 11:21:40 730

原创 nvidia apex xavier 安装torch1.7.0

apex xavier不能直接pip安装torch和torchvision库，否则会导致gpu无法使用，需手动下载安装此处给出两个连接1邮箱中转站2百度网盘链接:https://pan.baidu.com/s/19-HtGDomw5PWteym7MaG0A提取码: tx8i 复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦将安装包下载后pip install torch-1.7.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl安装torchvision参考我的另外一篇文章：一

2021-12-18 14:58:01 1063

原创 apex xavier（jetson TX2等通用）安装torchvision报错：非法指令，解决方法

描述：我安装的是torchvision0.8.0git clone -b v0.8.1 https://github.com/pytorch/vision.git vision-0.8.1安装：cd vision-0.8.1sudo /home/nvidia/mambaforge/envs/ultra-fast-lane/bin/python3.6 setup.py install注意：务必制定路径，且sudo错误：非法指令解决方法：降低numpy版本，我用的numpy=1.19.3，成功

2021-12-15 21:01:16 3964

原创实验multitaskyolo错误记录

1错误：UnicodeDecodeError: ‘gbk’ codec can’t decode byte 0xaa in position 610: illegal multibyte sequence1）train.py中文件读取时候出现编码错误，使用’rb‘模式，可以解决，运行后别处再次报错2）后改为在打开文件是加上encoding=‘utf-8’，参考：解决方法除了更改train.py外，还有yolo.py（修改一处运行成功）mark一下2错误：AttributeError: Can’t

2021-12-15 11:54:54 1452

原创 pip添加豆瓣（清华等）镜像，好用

终端命令行下输入pip install pip -Upip config set global.index-url https://pypi.douban.com/simple/

2021-12-13 11:18:35 1805

原创运行lane-yolo问题记录tensorflow1.x代码运行在tensorflow2.x上错误修改

1、AttributeError: module ‘tensorflow’ has no attribute ‘ConfigProto’ File "D:\desktop\lane-yolo2\Test_Detections_On_Video.py", line 48, in <module> sess_config = tf.ConfigProto(device_count={'GPU': 0})AttributeError: module 'tensorflow' has no

2021-12-08 13:36:58 1182

原创如何解决错误：AttributeError: module ‘tensorflow’ has no attribute ‘AUTO_REUSE’

今天测试一个18年的代码，装tenflow时自动装了2.7版本的，运行代码报错如下：AttributeError: module ‘tensorflow’ has no attribute ‘AUTO_REUSE’经查阅，这个代码适用于tensorflow1.4版本，我就离线安装，没安装上，那就改代码吧def weight(): with tf.variable_scope("foo", reuse=tf.AUTO_REUSE): v = tf.Variable(tf.random_no

2021-12-07 20:22:17 3504

原创在Opencv-DNN-YoloP代码中加入推理视频流代码python版本

原github链接：https://github.com/hpc203/YOLOP-opencv-dnn源代码：import cv2import argparseimport numpy as npclass yolop(): def __init__(self, confThreshold=0.25, nmsThreshold=0.5, objThreshold=0.45): with open('bdd100k.names', 'rt') as f:

2021-12-06 20:37:34 2447

原创在运行代码“YOLOP-opencv-dnn”遇到错误：IndexError: invalid index to scalar variable 解决方法

查阅了资料，说是无效索引错误，我看了错误代码，将line 68行代码注释掉，错误解决。mark一下。

2021-11-29 17:02:44 977 7

原创 250fps，实时、高性能车道线检测算法 LaneATT——Keep your Eyes on the Lane: Real-time Attention-guided Lane Detection

现代车道检测方法在复杂的现实场景中取得了显著的效果，但许多方法存在保持实时效率的问题，而这对自动驾驶汽车来说很重要。在这项工作中，我们提出了LaneATT:一种基于锚点的深车道检测模型，类似于其他通用的目标检测器，它使用锚点进行特征池化。由于车道线是有规则的样条并且高度相关，我们假设在某些情况下，全局信息可能对推断它们的位置至关重要，特别是在闭塞、无车道标记等情况下。因此，本研究提出了一种新颖的基于锚点的注意机制来聚合全局信息。该模型在文献中使用最广泛的三个数据集进行了广泛的评估。结果表明，我们的方法优

2021-11-23 10:40:23 5029

原创 Yolov5-5.0源码分享以及环境配置——Yolov5训练及测试教程(超详细含数据集制作，格式转换，数据集划分)

yolov5-5.0百度网盘连接链接: https://pan.baidu.com/s/1Hd2KKBixuEWRv3jcH6Bcsw 提取码: g6xf 复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦环境配置测试环境：ubuntu18.04，显卡GTX1060台式机1、进入Yolov5目录2、使用conda创建一个虚拟环境conda create -n yolov5 python=3.73、激活虚拟环境conda activate yolov54、安装相关库环境（requir

2021-11-20 15:29:13 8716 4

原创批量文件重命名，本人亲测。

# -*- coding:utf8 -*-import osclass BatchRename(): def __init__(self): self.path = r'D:\desktop\ratchet_wheel\xml' #批量文件的绝对路径。本路径是批量命名xml文件夹下的若干个后缀为.xml的文件 def rename(self): filelist = os.listdir(self.path) total_n

2021-11-19 11:44:48 130

原创【图像标注篇】格式转换详解，labelimg标注生成的xml文件转成yolov5使用的txt格式，并进行格式划分

【图像标注篇】格式转换详解，labelimg标注生成的xml文件转成yolov5使用的txt格式，并进行格式划分。xml转换成txt格式代码如下import xml.etree.ElementTree as ETimport pickleimport osfrom os import listdir, getcwdfrom os.path import join# 数据标签classes = ['insulator','negative_feeder_shoulder','hat','fl

2021-11-10 20:49:55 2334 6

转载转载：删除xml文件中不需要的节点及其子信息（VOC格式、python语言）

原文章：删除xml文件中不需要的节点及其子信息（VOC格式、python语言）import xml.etree.cElementTree as ETimport ospath_root = [r'C:\Users\18125\Desktop\remove&merge\Annotations_insulator'] #自己的xml路径CLASSES = [ "insulator"] #要保留的类别for anno_path in path_root: xml_list = o

2021-07-12 11:03:06 376

转载转载：voc数据集xml文件转换为txt文件并划分训练集、测试集

转载感谢原作者:小白不白嘿嘿嘿voc数据集xml文件转换为txt文件并划分训练集、测试集

2021-06-29 17:20:59 404

原创 labelme标注的数据集.json转换成VOC格式用于yolov5

前言本文主要解决的问题是labelme标注的数据集如何进行一个格式转换，本文转换的格式是.txt格式关于数据集的制作参考我的前一篇文章主要内容将标注的数据和原图存放到同一目录下如图：附转换代码：import osimport numpy as npimport jsonfrom glob import globimport cv2from sklearn.model_selection import train_test_splitfrom os import getcwdcl

2021-06-29 16:46:18 1355 3

原创 labelme的使用，以车道线标注为例，进行标注，之后再进行处理格式转换（2）

labelme的安装参见labelme安装前言本文介绍使用labelme进行车道线的标注。流程1、打开labelme2、左侧以文件夹的形式打开图片集以line形式来标注，我是把车道线统一标注命名成lines，如右侧箭头指示，右侧方框对号表示已经标注完成3、关于存储，我这里把标注生成的.json文件和原图放在同一目录下，如图注：关于标注命名，网上有介绍culane标注需求可以参考，我这里只是随便进行了标注。链接：https://pan.baidu.com/s/1NsYCMOuBCY5G

2021-06-19 15:07:45 2557 1

原创 labelme安装及使用的教程（1）

本文介绍一下labelme的安装，非常简单前言：labelme常用来做图像分割数据集，功能相比labelimg要多一些。前者标注形式多样，而labelimg只能进行box标注。如果直接获得yolo格式的数据集，建议使用labelimg。安装流程假设你已经安装了anaconda，参见我的博客安装anaconda1、打开Anaconda Prompt，创建一个labelme的虚拟环境conda create --name=labelme python=3.6//(我安装的是python3.6x版本)

2021-06-19 14:44:48 1718

原创 Iterative Visual Reasoning Beyond Convolutions论文代码的复现

代码地址：https://github.com/endernewton/iter-reasonPrerequisites（创建一个虚拟环境，名称自定，python=2.7）1 Tensorflow, tested with version 1.6 with Ubuntu 16.04, installed with（官方提供的指令，我在Ubuntu主机上可用，在服务器上就安装不了）:pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.goog

2021-06-11 16:00:43 251 3

Labelme2Culane-main.zip

USB2514B_QFN36.zip

MX6UL-C_底板原理图和pcb.rar

空空如也