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Python data.VOCAnnotationTransform方法代碼示例

本文整理匯總了Python中data.VOCAnnotationTransform方法的典型用法代碼示例。如果您正苦於以下問題:Python data.VOCAnnotationTransform方法的具體用法?Python data.VOCAnnotationTransform怎麽用?Python data.VOCAnnotationTransform使用的例子?那麽, 這裏精選的方法代碼示例或許可以為您提供幫助。您也可以進一步了解該方法所在data的用法示例。


在下文中一共展示了data.VOCAnnotationTransform方法的2個代碼示例,這些例子默認根據受歡迎程度排序。您可以為喜歡或者感覺有用的代碼點讚,您的評價將有助於係統推薦出更棒的Python代碼示例。

示例1: test_voc

# 需要導入模塊: import data [as 別名]
# 或者: from data import VOCAnnotationTransform [as 別名]
def test_voc():
    # load net
    num_classes = len(VOC_CLASSES) + 1 # +1 background
    net = build_ssd('test', 300, num_classes) # initialize SSD
    net.load_state_dict(torch.load(args.trained_model))
    net.eval()
    print('Finished loading model!')
    # load data
    testset = VOCDetection(args.voc_root, [('2007', 'test')], None, VOCAnnotationTransform())
    if args.cuda:
        net = net.cuda()
        cudnn.benchmark = True
    # evaluation
    test_net(args.save_folder, net, args.cuda, testset,
             BaseTransform(net.size, (104, 117, 123)),
             thresh=args.visual_threshold) 
開發者ID:soo89,項目名稱:CSD-SSD,代碼行數:18,代碼來源:test.py

示例2: test_voc

# 需要導入模塊: import data [as 別名]
# 或者: from data import VOCAnnotationTransform [as 別名]
def test_voc():
    # load net
    num_classes = len(VOC_CLASSES) + 1 # +1 background
    net = build_ssd('test',args.model, 300, num_classes) # initialize SSD
    net.load_state_dict(torch.load(args.trained_model))
    net.eval()
    print('Finished loading model!')
    # load data
    testset = VOCDetection(args.voc_root, [('2007', 'test')], None, VOCAnnotationTransform())
    if args.cuda:
        net = net.cuda()
        cudnn.benchmark = True
    # evaluation
    test_net(args.save_folder, net, args.cuda, testset,
             BaseTransform(net.size, (104, 117, 123)),
             thresh=args.visual_threshold) 
開發者ID:yczhang1017,項目名稱:SSD_resnet_pytorch,代碼行數:18,代碼來源:test.py


注:本文中的data.VOCAnnotationTransform方法示例由純淨天空整理自Github/MSDocs等開源代碼及文檔管理平台,相關代碼片段篩選自各路編程大神貢獻的開源項目,源碼版權歸原作者所有,傳播和使用請參考對應項目的License;未經允許,請勿轉載。