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语义分割返回 label_map score_map， 如何进行裁剪 只需要把预测出来的，裁剪出来，保存为新的图像

paddlex.det.visualize（image， result， threshold=0.5， save_dir='./'， color=None） 所有标签类别 都限定为 (0,0,255) 比如我有20个标签类别 每次检测 都是 0-20个标签 随机数量 所有的框 和 mask 颜色 都为 (0,0,255) 或者 我自己自定义 20个标签类别 固定各自颜色 应该要怎么修改这个 color 发现 不能随着标签类别的数量 颜色必须对应标签类别 但是我检测出来的 标签类别...

比如 PP-LiteSeg PP-Matting 什么时候能更新 OCR什么时候集成到PaddleX Roadmap of deployment 好久没更新了

ubuntu 22.04 libGL error

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**Software Versions** * Anaconda Python:3.9 * OS:ubuntu 22.04 * Kivy:2.1.0 * Kivy installation method: pip install kivy[full] kivy_examples **Describe the bug** A clear and concise description of what the bug...

Not find:/data/predefined_classes.txt (optional).TypeError: expected str, bytes or os.PathLike object, not NoneType

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- **OS:** WIN11 - **PyQt version:** PyQt5 5.15.6 "D:\labelImg\data\predefined_classes.txt" existence ``` cd labelImg python labelImg.py Not find:/data/predefined_classes.txt (optional) Traceback (most recent call last): File "D:\0SDXX\labelImg\labelImg.py", line 1359, in open_dir_dialog self.import_dir_images(target_dir_path)...

pyqt5 replace pyside6

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pyqt5 | GPL-3.0 If your license is incompatible with the GPL then you need a commercial PyQt license. ----------- Commercial use It is recommended that pyqt5 replace pyside6

PaddleHub 识别出来的，能否直接调用，不要保存图片，然后再读取图片

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PaddleHub 识别出来的 我看有自带的画框 能返回带框的图像 能否直接调用 不要保存图片到本地，然后再本地读取图片

[General Issue] PaddleSeg是否合适大分辨率的PCB主板检测

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 9000*9000 PaddleSeg是否合适大分辨率的PCB主板检测 如何检测 好的 和 坏的 实例分割还是语义分割 ？ 比如检测漏的 怎么标识 在哪里漏？ 标注要怎么标注 是否要先分割裁剪 原图9000*9000 怎么进行预测 强制裁剪 会导致部分细节 裁没了

[General Issue] WIN 的环境 , C# 有没教程的

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部署 WIN 的环境 , nvidia显卡 C# 有没教程的 我看官方教程 基本上都是Linux环境

[General Issue]deploy/python/infer.py \transforms.py", line 63, in __call__ cv2.error: OpenCV(4.6.0) :-1: error: (-5:Bad argument) in function 'cvtColor'

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欢迎您反馈PaddleSeg使用问题，辛苦您提供以下信息，方便我们快速定位和解决问题： 1. PaddleSeg版本：（paddleseg 2.5.0） 2. PaddlePaddle版本：（paddlepaddle-gpu 2.3.0.post112） 3. 操作系统信息：（Windows） 4. Python版本号：（Python3.7） 5. CUDA/cuDNN版本：（cuda11.2 cudnn8.2） 6. 其他内容: （增加其他与问题相关的内容） ``` python deploy/python/infer.py --config 0Pdparams/aaa/deploy.yaml --image_path F:/aaa --save_dir output/result_infer D:\anaconda3\envs\PaddleSeg\lib\site-packages\paddleseg-2.5.0-py3.7.egg\paddleseg\models\losses\rmi_loss.py:78: DeprecationWarning: invalid escape...