
解决莫名奇妙的报错:
1.mmengine这个环境可能有问题,重新弄了一遍。2.voc 一开始下载的augvoc弄得一团糟,估计链接里面的数据集有问题,改成了纯voc。3.把原始aug的配置文件重新按dataset里面的voc换一下。3.报错环境中一个pth 文件无法下载,从win下载出来重新贴到环境中—成功!
随着最后一个作业的成功运行,本次实训营接近尾声,回顾三次作业,充满了自己的心血,也真正学到了很多实例应用技巧。期待往后更多与mmlab相会!
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1.mmengine这个环境可能有问题,重新弄了一遍。2.voc 一开始下载的augvoc弄得一团糟,估计链接里面的数据集有问题,改成了纯voc。3.把原始aug的配置文件重新按dataset里面的voc换一下。3.报错环境中一个pth 文件无法下载,从win下载出来重新贴到环境中—成功!
随着最后一个作业的成功运行,本次实训营接近尾声,回顾三次作业,充满了自己的心血,也真正学到了很多实例应用技巧。期待往后更多与mmlab相会!
MMSegmentation 安装教程,避免mmcv不合适版本,及相关问题解决
都行,不做要求。
OpenMMlab AI实战营 打卡笔记DAY7
OpenMMlab AI实战营 打卡笔记DAY7
Halcon实战:如何快速找到图像中的多个圆并计算圆心距离(附完整代码)
本文详细介绍了Halcon在工业视觉检测中快速定位图像中的多个圆并计算圆心间距离的实战方法。通过两种核心算法(阈值分割和动态阈值)的对比分析,结合完整代码示例和参数调优技巧,帮助开发者高效解决多圆检测问题,提升工业检测精度与效率。
OpenMMLab 实战营打卡 - 第 7 课
OpenMMLab 实战营打卡 - 第 7 课
Kindle电子书DRM破解全攻略:从下载到转换的完整流程(含最新DeDRM插件配置)
本文详细介绍了如何合法移除个人购买的Kindle电子书的DRM保护,实现跨设备阅读与备份。核心内容包括使用最新DeDRM插件(如noDRM分支)配合Calibre进行配置,并针对亚马逊最新的KFX加密格式提供了密钥提取与实战操作指南。文章强调该方法仅适用于个人合理使用,旨在帮助读者真正掌控自己的数字资产。
NVIDIA Tao Toolkit环境配置踩坑
请搭配食用该文章为 Tao 安装中可能出现的问题进行解答,如果存在本文章中没出现的问题,欢迎提问,由我复现后更新文章。由于大部分云服务器厂商不能支持 docker,因此我使用的环境为2023年5月27日在平台租的 3080 旧版环境进行实验。
OpenMMLab 实战营打卡 - 第 3 课
OpenMMLab 实战营打卡 - 第 3 课
fanuc机器人KAREL程序间参数的传递
之前的课程中讲述过KAREL程序中函数参数的传递,而控制工业机器人的动作只能通过控制TP程序来实现,所以在实际应用中就会出现在不同程序间进行参数的传递。尤其是对于有模块化编程的思想的设计者,更有这种迫切的要求。所以本次课程来讲解一下如何实现在不同程序之间进行参数的传递。 本次课程分为两个部分,以讲解在不同类型程序间进行参数传递的实现方式。 1、TP程序之间传递参数; 2、TP与PC程序之间传递参数。
OpenMMLab 实战营打卡 - 第 5 课
OpenMMLab 实战营打卡 - 第 5 课
098、C3k2_Ghost:用 GhostConv 替代 C3k2 内标准卷积的轻量化改造代码
本文介绍了用GhostConv轻量化改造YOLOv11中C3k2模块的实践。作者通过线上部署案例引出问题,详细解析了GhostConv的核心实现逻辑,指出直接替换标准卷积会导致的两个关键问题:通道数不匹配和kernel_size冲突。文章提供了完整的C3k2_Ghost实现代码,包含注意事项和调试技巧。消融实验显示,该方法在小模型上可减少27%-28%参数量、34%-35%FLOPs,仅损失0.8mAP。作者总结了适用场景:小模型效果显著,大模型需谨慎;检测小目标任务不推荐;训练时需调整学习率。最后强调sh
【第一章】核心思维:那个在此刻“消失”的 CPU
摘要:RTOS本质是"有状态的抢占"而非"多任务",单核MCU通过时间片分时复用实现任务切换。裸机编程的线性思维在RTOS中不再适用,开发者需接受代码随时被打断的现实。RTOS通过保存/恢复CPU寄存器组(上下文)实现任务切换,每个任务拥有独立栈空间。非原子操作(如全局变量自增)会导致竞态条件,必须使用临界区或互斥锁保护。RTOS编程需要建立并发思维,关注代码原子性、可重入性和栈空间分配。
OpenMMLab 实战营打卡 - 第 1 课
MMCV 是一个面向计算机视觉的基础库,它支持了很多开源项目,例如:MIM: MIM 是 OpenMMlab 项目、算法、模型的统一入口MMClassification: OpenMMLab 图像分类工具箱MMDetection: OpenMMLab 目标检测工具箱MMDetection3D: OpenMMLab 新一代通用 3D 目标检测平台MMRotate: OpenMMLab 旋转框检测工具箱与测试基准MMSegmentation: OpenMMLab 语义分割工具箱。
【踩坑记录】pandas.to_sql 报 “‘Engine‘ object has no attribute ‘cursor‘”,最后竟然是环境问题
摘要 本文记录了使用pandas+SQLAlchemy+pymysql将数据写入MySQL时遇到的"Engine对象无cursor属性"错误及其解决方案。问题表现为to_sql方法将SQLAlchemy引擎误认为普通DBAPI连接,导致调用cursor()方法失败。经排查发现,这是由于pandas/SQLAlchemy环境损坏所致,而非代码问题。最终通过完全卸载并重新安装pandas(≥2.1)、SQLAlchemy(≥2.0)和pymysql解决了该问题。文章还建议将遗留的read_s
Openmmlab AI实战营打卡-第2课
学习笔记
RU DOS版、EFI版32bit/64bit BIOS常用工具
DOS版、EFI版的RU工具,可用来查看IO、MEM、PCI、SMBIOS等资源。亲测在EFI SHELL下可用。
SAP B1中文培訓教材_SDK
公司内部培训资料,对开发工具 ,DIAPI, UIAPI,Add-ON有详细解说
两周带你实践 CV 明星项目全流程|OpenMMLab AI 实战营寒假开课啦
首届 AI 实战营开课啦带你一站式体验 CV 明星框架你的热门活动小助手已上线技术大牛直播带学,两周快速上手这个寒假带你一站式体验 CV 明星框架从基础课入门到体系化学习揭秘 AI 学习快车道在项目实践中打败拖延、迸发灵感在专属技术社群中建立链接、快速成长AI 实战营是什么?计算机视觉,作为人工智能的核心技术之一,近年来取得了革命性进展,并深刻改变着各行各业。作为初学者,如何跨过编程、算法、项目实...
计算机控制技术及应用
《计算机控制技术及应用》通过总结作者的科研成果和吸收国内外的先进理论、方法和技术,以计算机控制系统的网络化、开放化、智能化和集成化发展趋势为主线索,主要介绍计算机控制系统的基本概念和计算机控制系统的典型形式,计算机控制系统的数学描述与基本分析方法,以及数字PID控制器、最少拍控制系统、达林算法、状态变量设计法等设计方法及其各种改进算法。重点突出计算机控制系统输入输出通道接口的设计方法和典型控制系统的设计案例与实现方法等。
OpenMMLab 实战营打卡 - 第 一 课 计算机视觉算法基础与OpenMMLab介绍
OpenMMLab AI实战营学习笔记(一)
android 蓝牙通讯demo
android 下蓝牙通讯demo,实现了发现蓝牙,使能蓝牙,通过蓝牙发送消息。
OpenMMLab 实战营打卡 - 第 三 课 MMClassification
OpenMMLab AI实战营——学习笔记(三) 图像分类代码实战与超算平台介绍
OpenMMLab AI实战营 第三天打卡笔记
无论是Windows系统还是我目前正在使用的MacOS系统都不适用于进行深度学习的实验,但是重新购置一台搭配Linux系统的深度学习工作站成本过于高昂,正好北京超算云提供云平台,平台内提供了现成的ssh和文件传输功能,并且MacOS系统和Linux系统有众多相似之处,所以上手并不难。环境的安装与配置大概分为搭建环境,安装pytorch,安装mmcv-full,编译。接下来的流程将在明天的笔记中展示,明天会实现一个对花进行分类的模型。
OpenMMLab实战营打卡-第1课
计算机视觉与OpenMMLab开源算法体系-Lesson1
openmmlab实战营打卡-第1课
昨天晚上是openmmlab的第一节课。介绍的内容都比较的基础,基本上是对后面要学的东西的一些概括。 计算机视觉的主要任务,通过一套算法对图像信息进行数据分析。 最基础的三大任务:分类,检测,分割 目标检测(在图像分类上增加了很多信息,既有类别又有位置信息,位置由框来体现,通过左上角的横纵坐标和右下角的横纵坐标来确定。 图像分割任务:能够把像素点直接扣出来。 分割也分为两类,一种是直接对像素进行分类,也就是语义分割semantic segmentation 另一类叫实例分割,不仅把像素分出来,而且把同一类别
OpenMMLab 实战营打卡 - 第 二 课
图像处理好识别算法,传统是通过设计人工算子如canny、sobel、直方图统计等方式提取图像中的特征。神经网络由于可以描述任意函数,所以通过大量数据进行训练,理论可以学会任意东西。然后加上机器学习的方式对提取到的图特征进行学习,学会分类等任务。但传统特征丢失信息过多。
OpenMMLab 实战营打卡 - 第 一 课
复习下总忘的基础知识 MMLab
OpenMMlab AI实战营 打卡笔记DAY1
OpenMMLab AI实战营 打卡笔记DAY1
AI 基础实战营打卡笔记 lecture01
AI 基础实战营打卡笔记 lecture01
【OpenMMLab实战营打卡 - 第 1 课】CV基础和OpenMMLab介绍
传统计算机视觉的基本原理是设计卷积核,来找到图像的特征的过程。ImageNet是李飞飞教授启动的项目,为计算机视觉算法提供了一个庞大的、高质量的图片库。边缘提取是它的第一步(1964 Larry Roberts),三维提取(1982),人脸检测(2001),现在它们都是opencv的函数了。卷积神经网络是解决这两个问题而诞生的,卷积神经网络局部链接(每个卷积核只参与一部分图像),共享权重,大量节约参数,又有效提取了图像的特征。神经网络的训练流程:计算样本的损失,计算样本损失的梯度,根据梯度信息更新参数。
【OpenMMLab 实战营打卡-第7课】MMSegmentation代码教学
Kaggle小鼠肾小球切片语义分割
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