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RSS订阅原创 深度学习日常学习记录——2D目标检测
本文总结了2D目标检测领域的主要算法发展历程，重点介绍了one-stage方法。two-stage方法如RCNN系列需先产生候选框再检测，而one-stage方法如YOLO系列直接输出检测结果，已成为主流。文章详细梳理了从YOLOv1到最新YOLOv12等20种one-stage算法，并深入分析了目标检测算法的7大关键要素：数据增强、锚框、输入、模型结构、输出、损失函数及训练策略。
2025-06-17 10:19:26
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原创 docker深度学习使用教程（二）
问题一：nvidia无法支持docker运行–gpus all解决思路：（1）添加 NVIDIA GPG 密钥（2）添加 NVIDIA Docker 仓库（3）更新并安装（4）重启docker问题二：docker 运行dockerfile缺少环境，在dockerfile中增加所缺少的命令RUN pip install timm。
2025-06-16 13:40:54
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原创 docker深度学习使用教程（一）
docker是开源的容器化平台，目的是脱离本机环境进行应用程序及其环境的构建、部署和运行。当需要使用与本机不一样的系统和环境时，可以使用docker搭载特定镜像的容器，容器（container）就相当于你电脑里的一台小电脑，镜像（image）相当于小电脑中的独立系统，可以狭义理解为轻量化的虚拟机。
2025-06-16 12:55:14
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原创 小米自动驾驶大模型ORION推理部分simple_test_pts函数解读
模块功能点云分支3D物体检测，输出 boxes/scores/labels地图分支预测 lane/shoulder/boundary，并编码用于 VLMLLM模块接收 vision 和 question，生成自然语言或轨迹Trajectory预测VAE / Diffusion / MLP 方式预测自车轨迹Metric模块匹配预测和GT，计算评价指标最终输出bbox、生成文本、地图与轨迹结果、评价指标。
2025-05-26 23:10:26
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原创 深度学习日常学习记录——参数初始化
参数初始化的目的是为模型训练提供合适的起点，直观提升模型收敛速度、增强训练稳定性，一定程度上影响模型性能。好的初始化权重能够更加匹配优化器动态范围。初始权重完全相同会导致同一层网络的神经元保持相同梯度更新，无法体现个体神经元的作用，降低特征提取能力。初始化权重过小容易引导梯度消失，初始化权重过大容易引导梯度爆炸。参数初始化对模型训练来说十分重要，现阶段基本都是用预训练参数+参数初始化相结合的方式。
2025-04-11 11:54:08
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原创 深度学习日常学习记录——激活函数
真实世界中的万物是由复杂数学公式来表征的，由光学、电学、物理学、化学、生物学等众多学科组成。深度神经网络层之间为线性连接，增加网络的广度和深度都无法增加网络非线性计算能力。因此，为了让神经网络更好的理解世界，需要设计激活函数来拟合复杂公式。
2025-03-31 23:06:21
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空空如也
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