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RSS订阅原创 CenterTrack改进：优化损失函数
CenterTrack主要使用了两种损失函数：FastFocalLoss和L1 Loss我在训练自己的数据集时，使用原文的L1 Loss，模型收敛的过程中会有明显的抖动，精度收敛不到更低。因此将L1 Loss换为Smooth L1 Loss，收敛效果确实能更好。而且对于目标框的回归使用L1 Loss分别计算中心点和宽高，明显割裂了目标框中心点和宽高之间存在的联系，因此可以增加CIoU Loss（或者EIOU Loss）来更精细的计算真实框和回归框之间的损失。
2024-05-28 15:19:31
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原创 CenterTrack改进：替换主干网络为Ghostnet
CenterTrack代码的src/lib/model/neckworks/backbone目录下存放的为主干网络的代码文件，里面除了dla34外，还有resnet、mobilenetv2，本文的目的就加一个ghostnet.py。在CenterTrack代码的src/lib/model/neckworks目录下有一个generate_network.py文件，其功能就是根据前面有的backbone创建模型。CenterTrack的输入是将当前帧和前一帧的图片，以及前一帧的heatmap一起输入网络。
2024-03-19 19:23:41
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原创 Windows 进程共享内存与进程同步
上述代码实现的单次的读写共享内存，但是更多情况下要对共享内存进行重复的读写操作，则涉及到了进程的同步。
2023-12-26 19:03:04
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原创 OpenCV无法解析的外部符号以及OpeCV(32位) + VS的配置
windwos opencv32位安装vs opencv环境配置opencv vs未解析的外部符号
2023-02-25 13:41:58
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原创 基于CUDA编程二维卷积（Conv2）实现
最近做的CUDA C++的高性能并行作业本人小菜鸡一个，padding，stride...，全局/共享内存啥的都没做如果你的输入矩阵不是方针，可自行修改输入大小的宽高，本文默认方针宽高皆为arr_size1. 二维卷积如下，便不多做解释（图片来自网络，侵权请联系删除）2. CPU串行实现代码void Conv2(float** filter, float** arr, float** result, int filter_size, int arr_size) { float .
2021-11-24 16:26:04
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原创 Windows MPI安装包
配置教程： Windows10+VisualStudio2019配置MPI 附在VS中直接运行MPI程序的方法_JackFishxxx的博客-优快云博客下载包：链接：https://pan.baidu.com/s/1vO8fuvAjvTE1YyDePbG9YQ提取码：wj02...
2021-11-02 12:58:33
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空空如也
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