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RSS订阅原创 GLib-GObject-WARNING **: 13:58:28.494: cannot register existing type ‘GtkWidget‘解决方案
GLib-GObject-WARNING **: 13:58:28.494: cannot register existing type 'GtkWidget'
2024-08-28 14:09:40
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原创 ubuntu20.04安装cuda11.7和显卡驱动
注：安装系统时没有选择边安装边更新，此处会缺依赖库。在最下面加入blacklist nouveau。输入命令，如果没有任何输出，证明禁用成功。2、安装cuda11.7。1、禁用nouveau。
2024-01-06 14:03:14
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原创 【车道线】TwinLiteNet 复现过程全纪录
安装pytorch， torchvision， torchaudio等废了好大劲，传统搜索出的安装命令，不是太慢，就是安装错了，安装的cpu版本的torch，只有这一句，能够省时省力，正确安装。使用如下语句运行测试程序，调用的是'pretrained/best.pth'这个模型，运行的原图在images里，结果图存在results里。我个人先建立起一个基础环境，然后复制为twinlitenet环境，大家可以直接建立环境。感觉对应的包没有必要和作者完全一致，能够安装上即可，自己和自己安装的版本不冲突即可。
2023-08-08 13:52:13
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原创 【freespace】HybridNets: End-to-End Perception Network
嵌入式系统的计算能力和神经网络的性能的最新进展，使自动驾驶成为计算机视觉中的一个活跃领域。理想情况下，要创造一辆能够自动驾驶的汽车，就是给它提供其周围环境中可用的每一点信息。然而，与传统思维不同的是，激光雷达和雷达并不需要为智能车辆创建一个准确的感知场。不时有研究表明，这类车辆只需借助a的辅助，就能做出相对较好的驾驶决策单摄像头安装在前方。普遍的共识是，引导智能车辆最关键的三个任务是:交通目标检测、可驾驶区域分割、车道线分割。
2023-08-03 11:10:41
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原创 【freespace】TwinLiteNet: An Efficient and Lightweight Model for Driveable Area and Lane Segmentation
语义分割是自动驾驶中理解周围环境的常见任务。可驾驶区域分割和车道线检测对于安全高效的道路导航尤为重要。然而，原始的语义分割模型计算成本高，需要高端硬件，这在自动驾驶汽车的嵌入式系统中是不可行的。提出一种可驾驶区域和车道线分割的轻量化模型。TwinLiteNet的设计成本较低，但能获得准确高效的分割结果。在BDD100K数据集上评估了TwinLiteNet，并将其与现代模型进行了比较。实验结果表明，TwinLiteNet的性能与现有方法类似，所需的计算资源明显减少。
2023-08-02 16:53:49
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原创 【freespace】YOLOP: You Only Look Once for Panoptic Driving Perception论文解读
最近，对自动驾驶的广泛研究揭示了全景驾驶感知系统的重要性。它在自动驾驶中发挥着重要作用可以从摄像头并协助决策系统控制行动车辆的。为了限制车辆的操纵，视觉感知系统应该能够理解然后向决策系统提供信息，包括：障碍物的位置、道路是否可行驶、车道的位置等。目标检测通常涉及全景驾驶帮助车辆避开障碍物的感知系统遵守交通规则。还需要可行驶区域分割和车道检测，因为它们对规划车辆行驶路线。对于这样的全景驾驶感知系统，高精度和实时性是最关键的两个要求，关系到自动驾驶汽车能否做出准确及时的决策，保证安全。
2023-08-02 11:29:38
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原创 【g】聚类算法之DBSCAN算法
DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）算法是一种基于密度的聚类算法，可以用于将不同密度的数据点划分到不同的类别中。它不需要事先指定聚类的个数，而是通过设置参数来控制聚类的结果。DBSCAN的基本思想是：对于给定半径内的数据点密度达到指定阈值的点被认为是核心点，没有达到阈值但存在于核心点半径范围内的点被认为是边界点，而既不是核心点也不是边界点的点被认为是噪声点。
2023-06-01 11:25:42
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原创 【g】聚类算法之K-means算法
聚类算法是一种无监督学习方法，它将相似的数据样本划分为一组，同时将不相似的数据样本划分为另一组。这个过程由计算机自动完成，不需要任何人为的干预。上面的代码会生成一个聚类结果图，其中不同颜色的点表示不同的聚类，红色的“x”表示每个聚类的中心点。在本次实现中，我们将使用K-means算法，它是一种常见的聚类算法。接下来，我们可以使用KMeans类来对一个数据集进行聚类。
2023-06-01 11:19:15
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原创 【问题与方法】screen命令的详细使用
screen是一个在 Linux 系统下常用的终端多路复用工具，它可以在一个终端窗口中运行多个终端会话，并且可以在会话之间自由切换，而不需要打开多个终端窗口。它有很多功能，可以帮助用户管理多个终端会话，以及保持会话的持续运行。以下是screen。
2023-06-01 11:13:08
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原创 【车道线算法】GANet-车道线检测环境配置一文通关
目录GAnet配置全纪录下载代码conda环境部署安装torch和cudatoolkit安装其他包编译总结GitHub - Wolfwjs/GANet: A Keypoint-based Global Association Network for Lane Detection. Accepted by CVPR 2022 进入代码网址的默认master分支，下载代码 进入mmdet2_25分支，同样下载代码 将mmdet2_25分支的代码合并替换进master分支的代码。合并后将分支代码上传到服务器 co
2023-04-26 08:14:25
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原创 【深度学习】训练模型结果同时显示，模型结果对比
车道线算法模型训练以后，需要对模型进行观察，确定是哪个模型最好，这样就需要显示四种结果到同一个窗口，本程序就是干这个事情的。
2023-02-20 15:20:26
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原创 【论文阅读】Anchor3DLane: Learning to Regress 3D Anchors for Monocular 3D LaneDetection
如图1（c）所示，在给定pitches和yaws角度的情况下，我们的Anchor3DLane将车道锚定义为3D中的射线。此外，我们的3D车道锚可以迭代地细化，以采样更准确的特征，以更好地捕获3D车道线的复杂变化。此外，Anchor3DLane可以轻松地扩展到多帧，通过使用镜头之间的姿势的辅助，这进一步改善单帧预测的性能。动机是基于一个直观的观察，车道在同一图像在大多数情况下似乎是平行的，除了分叉车道，即每个车道上不同点对之间的距离车道对几乎一致。车道直接从FV图中检测而不引入BEV空间。
2023-02-16 15:59:06
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转载 在ubuntu中使用vscode进行C++调试（转载）
Atom,sublime,vscode是当前主流的三大跨平台代码编辑器，其他的还有clion，kdevelop，Qt，vim等。1、安装vscode（3种方法）1）从Ubuntu Software安装（推荐）2）从Download Visual Studio Code - Mac, Linux, Windows下载.deb文件，通过sudo dpkg -i code_1.42.1-1581432938_amd64.deb进行安装。3）通过终端命令行安装vscode_test/└── main.cc mai
2022-11-21 11:24:05
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原创 【深度学习】python实现等距随机抽样
等距随机抽样就是，从开始的索引到结束索引，随机抽取若干个数，并要求数字之间的间隔尽可能的一致。搜索了好久，有使用randint的，使用randsample的，等等，都不满足我的需求，这样，只能是自己写了，所以将代码贴出来，如有帮助，希望大家留个脚印。在实际的样本抽帧需求中，往往有这样一种需求，例如，从２０帧到７５帧，抽取２９帧数据，如果使用python自带的randint 函数，往往抽取的数据间隔是不一致的，这就需要等距随机抽样。如果ｓｔａｔｕｓ为ｆａｌｓｅ证明你给的数组的个数小于你抽取的个数。
2022-08-23 11:22:18
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原创 [姿态估计]LightWeightOpenpose如何训练自己的数据
# Train on custom dataset训练定制的数据集It will require some :clock1:, but here is the guide from :zero: to :muscle:. In the end you will feel :shipit: :neckbeard: :godmode:, I guarantee that!这将会花些时间,但是这个指导书是从零到NB的过程,最终会感觉到很NB,很爽,我保证.## Preface序言### What is `BODY
2022-06-16 14:38:16
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原创 [操作手顺]Ubuntu操作手顺
１ 如何链接远程服务器ｕｂｕｎｔｕ下ssh cheney@10.10.102.55输入密码２ 如何将本地文件或文件夹传到服务器scp -r /home/cheney/Project/datasets/COCO_ORI/ cheney@10.10.102.55:/home/cheney/data输入密码......
2022-06-15 09:58:05
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原创 [问题与方法]Ubuntu系统只有baidu上不去怎么办?
问题描述:最近ubuntu系统只有baidu上不去,windows虚拟机也上不去百度很是费解.查东西又上不去google,实在有些费劲.解决方案:文档末尾加上 202.108.22.5 www.baidu.com保存,一切就都正常了.
2022-06-02 11:07:48
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原创 如何训练LightWeight OpenPose
前期准备：1 下载ＣＯＣＯ２０１７数据集，数据集地址为：http://cocodataset.org/#download](http://cocodataset.org/#download解压至<COCO_HOME>文件夹２ 安装要求的环境 pip install -r requirements.txt训练训练包含三个步骤１．训练MobileNet权重，经过此轮训练期望ＡＰ值达到３８％２．训练上一阶段的权重，期待达到ＡＰ３９％３训练上一阶段的权重，期待达到ＡＰ４０
2022-05-07 10:35:34
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原创 【深度学习】Ubuntu增加Swap交换空间大小
前言：有时，我们在做ubuntu系统的时候，分给Swap空间至少为内存的1倍，最好是内存值的2倍，如果没有给交换空间即Swap空间足够大小的内存空间，系统运行时会比较卡顿，就需要扩大交换空间的内存大小，下面将给出扩大Swap空间的方法。一、查看本机Swap交换空间的内存大小命令如下$ free -m可以看到本机的Swap空间为2047M左右，即2G空间。下面我们将其扩大32G二、创建Swap文件$ sudo -i输入密码后，切换root。$ mkd...
2022-03-27 11:55:37
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原创 【深度学习】Ubuntu更换国内源
一、前言 相信大家在部署Ubuntu深度学习环境的时候，经常会遇到各种问题，例如说某个软件包下不下来，超时问题，等等令人作呕的问题。吐过好多次后，你会发现，这些问题的源头基本包含两方面：1、网络问题：网络链接建立超时。解决方案就是换源，本篇文章即可解决。2、gcc版本问题：安装软件的gcc版本不配套。以下文章即可解决：【深度学习】ubuntu系统指定gcc版本并调整优先级_莫克_Cheney的博客-优快云博客 部署环境遇到的绝大多数问题，基本都能通过这两篇文...
2022-03-22 15:32:41
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原创 【深度学习】ubuntu多环境多版本cuda与cudnn共存切换
很多时候我们需要不同的环境，例如torch环境与tensorflow环境，但是他们所依赖的cuda和cudnn版本不一致，这就需要同时安装多个版本，使得他们共存，并工作。tensorflow 1.11 + cuda9.0====================安装cuda9.0==============由于CUDA 9.0仅支持GCC 6.0及以下版本，而Ubuntu 18.04预装GCC版本为7.3，故手动安装gcc-5与g++-5：sudo apt-get install gcc-5sud
2022-03-22 14:24:26
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原创 【深度学习】ubuntu系统指定gcc版本并调整优先级
sudo apt install build-essentialgcc --version （查看gcc版本）可以看到我的gcc版本是4.8.5安装最新版gcc9sudo apt install software-properties-commonsudo add-apt-repository ppa:ubuntu-toolchain-r/testsudo apt install gcc-9 g++-9查看各个gcc版本的优先级，分数越高优先级越高sudo update-alt...
2022-03-22 14:16:38
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原创 【深度学习】纯干货之如何使用pytorch训练自己的数据（二）
目录5、导入数据6、定义卷积神经网络7、定义优化器和损失函数8、训练过程9、测试过程三、训练结果码字不易，如果各位看官感觉该文章对你有所帮助，麻烦点个关注，如果有任何问题，请留言交流。如需转载，请注明出处，谢谢。前情提要：【深度学习】纯干货之如何使用pytorch训练自己的数据（一）https://blog.youkuaiyun.com/herocheney/article/details/118692887书接上回：5、导入数据我们将读取好的数据，dataset_t
2021-07-13 14:10:18
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原创 【深度学习】纯干货之如何使用pytorch训练自己的数据（一）
码字不易，如果各位看官感觉该文章对你有所帮助，麻烦点个关注，如果有任何问题，请留言交流。如需转载，请注明出处，谢谢。文章链接：https://blog.youkuaiyun.com/herocheney/article/details/117739319零、前言 通过我之前的文章相信大家已经了解如何进行pytorch环境的搭建，以及了解了数据集的作用。今天我们就直接使用该环境进行实战，搭建一个框架，构件卷积神经网络，并且能够训练测试自己的数据集。如前期流程不懂的朋友，参见我以前的博文：p...
2021-07-13 10:28:44
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原创 【深度学习】训练集、测试集和验证集
码字不易，如果各位看官感觉该文章对你有所帮助，麻烦点个关注，如果有任何问题，请留言交流。如需转载，请注明出处，谢谢。文章链接：目录一、深度学习的数据二、训练集、测试集和验证集三、训练集、测试集和验证集的比例一、深度学习的数据 在深度学习或机器学习的过程中，数据无疑是驱动模型的主要能量，通过训练现有数据，得到相应的网络参数，使得我们所设计的模型具有泛化性，能够预测一些未知的，没有出现的样本，并将该参数应用到实际当中，是模型训练的主要流程，数据的干净程度，完备程度等...
2021-06-28 13:27:33
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原创 【问题与方法】联想拯救者双系统重启卡死机解决方案
码字不易，如果各位看官感觉该文章对你有所帮助，麻烦点个关注，如果有任何问题，请留言交流。如需转载，请注明出处，谢谢。文章链接：https://blog.youkuaiyun.com/herocheney/article/details/117739319 如题。本机是联想拯救者Y7000P，最近装了WIN10与Ubuntu18.04双系统，但是在Ubuntu系统重启时候发现，无论用鼠标点击重启，还是使用命令sudo reboot进行重启，都会有系统卡死的情况，无法动弹，鬼压床一般，很是头疼。...
2021-06-23 14:30:44
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原创 【深度学习】WIN10+VSCode+Miniconda+pytorch环境安装与配置通关秘籍
话不多说，首先Win10是大家的系统，这个安装就不用我说了吧。一、VSCode首先去VSCode官方网站下载它，地址如下：https://code.visualstudio.com/
2021-06-09 14:13:15
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原创 【问题与方法】如何使用Matlab把矩阵写入txt文件
一、问题描述当我们将Matlab代码转成C语言时，C程序经常会需要定义一些常数数组，目的是为了优化代码的执行效率，避免大量的不必要的运算。例如，当我们进行图像灰度化时，公式为Gray = 0.2898R + 0.5870G + 0.1140B,小数的计算与乘法的计算，极大地拉低了硬件的计算效率，增加了耗时，为了减少计算耗时，可以使用Matlab将0-255的像素值预先扩大1024倍，并乘以R/G/B各自的系数，变为整形的运算，并且根据不同的像素值，通过查表的方式，就能快速地查找到乘法的计算结果。例如：
2021-04-27 08:54:12
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原创 【深入浅出图像算法】图像处理算法入门好文
引言近些年，人工智能的风暴席卷全球，尤其是基于计算机视觉的创新与革命，充斥着我们的眼球，显得特别的高深莫测。其实这些高大上的应用，都离不开图像处理基本算法。另外，经过前人的研究表明，人的感觉中，70%是通过视觉进行感知世界的，人眼捕获的图像，经过大脑皮层，神经的处理，最终得到一个我们想得知的结果，反馈给大脑的中控。其实，图像处理系统的工作原理也是有异曲同工之妙。视觉传感器捕获图像，图像处理算法以及神经网络算法等对捕获的图像进行处理，最终结果反馈给中控。图像处理算法是计算机理解图像所必须的环节...
2021-04-23 13:53:47
5476
原创 TIPS_备忘
1.Vector数组提前赋值，比如先赋值数组第2个元素，一定用小括号~ vector> FirstCvec(iFirstClusterNum); vector> LabelsVec(iFirstClusterNum); for(unsigned int i = 0; i < resultPoint.size(); i++) { int labelOfPointR = labelDat
2017-10-13 11:29:42
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原创 【雷达】如何将三维点云映射到二维平面
最近在做基于雷达点云的交通标识牌识别时，需要按照HAD格式进行输出，由于交通标识牌不一定会与坐标轴垂直，那么如何找到矩形标识牌的四个顶点，是待解决的问题。由于标识牌一定是平面的，三维数据不好处理，那么需要将三维平面点云映射到二维平面，舍弃一个维度。交通标识牌的平面方程我们是能够求出来的Ax + By +Cz +D = 0，所以法向量也是知道的 即为Vz = (A,B,C),我们将其作为映射
2017-10-10 10:37:40
16888
7
BDD100K 车道线标签 ，ll-seg-annotations.zip
2023-08-08
BDD100K可通行区域标签，da-seg-annotations.zip
2023-08-08
yolopv2源码，自动驾驶，可行驶区域分割，车道线检测，目标检测代码
2023-08-03
TwinLiteNet-main代码，可行驶区域与车道线分割，速度快效果好，能够实时性检测
2023-08-03
pytorch-1.6.0-py3.6-cuda10.2.89-cudnn7.6.5-0.tar.bz2
2023-02-20
imageio_ffmpeg-0.4.7-py3-none-manylinux2010_x86_64.whl 配置环境必须的软件
2022-08-04
opencv_contrib_python-4.6.0.66 whl下载
2022-08-04
CPD点集配准.zip
2021-04-23
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