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RSS订阅原创 pytorch学习笔记（五）-- 计算机视觉的迁移学习
在本章节，您将学习如何使用迁移学习训练卷积神经网络进行图像分类。您可以在笔记中阅读有关迁移学习的更多信息。一般来说，大家都不会从头开始训练卷积神经网络，而是先在较大的数据集上做预训练，差不多成熟了，然后再把卷积网络在自己的任务上做初始化，或者特征提取器。微调 ConvNet：我们不是使用随机初始化，而是使用预训练网络（例如在 imagenet 1000 数据集上训练的网络）来初始化网络。其余训练看起来与往常一样。
2025-07-17 11:01:24
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原创 pytorch学习笔记（四）-- TorchVision 物体检测微调教程
在本章节，我们将在 Penn-Fudan 数据库上微调预训练的 Mask R-CNN 模型，用于行人检测和分割。它包含 170 张图像，其中有 345 个行人实例，我们将使用它来说明如何使用 torchvision 中的新功能在自定义数据集上训练对象检测和实例分割模型。训练对象检测、实例分割和人物关键点检测的参考脚本可以轻松支持添加新的自定义数据集，数据集应答继承自torch.utils.data.Dataset类，并实现__len__和__getitem__。
2025-07-15 18:47:07
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原创 pytorch学习笔记（三）-- TensorBoard的介绍
TensorBoard由TensorFlow开发, 目前Pytorch也将其封装到自己的工具包内。它的存在，就是为了方便开发人员调试模型。
2025-07-10 17:21:48
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原创 pytorch学习笔记（二）-- pytorch模型开发步骤详解
模型构建，主要是前向传递函数的确认确认损失函数以及学习步频（learning_rate）基于损失函数，对模型层的权值进行求导权值更新，实现梯度递减，然后恢复权值导数 a.grad = None二轮循环在第三小节已经介绍了，nn.Module就包含了各种神经网络层，如果我们想自定义一个神经网络层，或者说自定义一个包含多层网络的模型，该怎么办呢？
2025-07-10 14:47:02
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原创 pytorch学习笔记（一）-- pytorch深度学习框架基本知识了解
INSTALL PYTORCH的方式：pytorch的安装可以根据版本（stable、nightly），系统（Linux/Mac/Windows）、安装方式（Conda/Pip/Libtorch/Source）、编码语言（Python、C++/Java），计算平台（CUDA11.8、CUDA12.1、CUDA12.4、ROCm6.2、CPU）等进行区分。
2025-07-07 17:09:43
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原创 自动驾驶传感器原理以及技术（七）-- 卫星导航系统(GNSS)
卫星导航系统是通过人造卫星星座提供地理定位、授时和导航服务的全球或区域系统。目前全球有四大GNSS系统，第一个是美国的GPS，共有24颗工作卫星，1978年首次发射，1994年建成，最早部署，全球覆盖，军民两用；第二个是俄罗斯的Glonass，共有24颗工作卫星，1982年首次发射，1995年建成，抗干扰强，高纬度性能优；第三个是中国的北斗，共有30颗工作卫星，2000年首次发射，2020年建成，具有短报文通信（独有功能）；
2025-07-07 15:11:19
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原创 自动驾驶传感器原理以及技术（六）-- 惯性测量单元IMU
IMU是通过惯性传感器测量物体三轴姿态和运动的设备，无须外部参考，常用于导航、姿态控制和运动追踪领域。
2025-07-07 14:56:22
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原创 自动驾驶传感器原理以及技术（五）-- 摄像头
摄像头早期主要应用于闭路电视系统，用于公共场所以及私人住宅。它的作用就是采集固定区域的视频信号，用于记录发生过的场景。但是随着工业发展，摄像头的体积越做越小，它的应用场景越来越多，能够在汽车等大型移动的嵌入式设备上搭载。它的作用也越来越广泛，再不仅仅是用于记录画面，导入AI功能后，可用于物体检测、分类，成为自动驾驶核心传感器之一。
2025-07-07 11:47:31
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原创 自动驾驶传感器原理以及技术（四）-- 超声波雷达
超声波雷达（Ultrasonic Radar/Sensor）是一种利用超声波（20kHZ~200kHZ，通常为40khz）进行测距和环境感知的传感器，常见于汽车泊车辅助、机器人避障、工业检测等领域。其原理与蝙蝠回声定位类似，通过发射超声波并接收回波来测量距离。因为超声波受温度影响，需要做一定的温度补偿，这一块以实测为准。探测距离大概1~5米。
2025-07-05 17:45:19
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原创 自动驾驶传感器原理以及技术（三）--激光雷达
激光雷达（LiDAR，Light Detection and Ranging）是一种通过发射激光束并接收其反射信号来探测目标位置、速度及特性的主动遥感技术。它结合了激光技术、光电探测和高精度数据处理，广泛应用于自动驾驶、测绘、机器人导航等领域。激光雷达一般可分为固态激光雷达和机械激光雷达。固态激光雷达可测量距离一般在30~50米以内，但是测量角度受限，通常用于检测障碍物。机械激光雷达距离可达200米，可360度测量周围环境，通常用于构建高精地图。
2025-07-05 17:29:26
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原创 自动驾驶传感器原理以及技术（二）-- 毫米波雷达
一种工作在24GHZ至300GHZ频段的无线传感器技术，通过发射电磁波并分析回波信号实现对目标距离、速度、角度的高精度探测。毫米波的内部构造包括天线板、通信模块以及电源模块等多个组件。
2025-07-05 17:07:20
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原创 自动驾驶传感器原理以及技术（一）-- 传感器种类整理
汽车自动驾驶依靠多种传感器协同工作，来实现对周围环境的精准感知。主要的传感器种类包括激光雷达、摄像头、毫米波雷达、超声波雷达、惯性测量单元（IMU）、卫星导航系统（如 GPS）、车轮传感器和车内传感器等。激光雷达：用于检测周围环境的三维信息，精度高，能有效识别障碍物和行人，在障碍物检测、动态障碍物跟踪和环境重建等方面表现出色，但价格昂贵。摄像头：捕捉二维图像，用于识别道路线、交通信号灯、车辆和行人等，具有预警、识别类 ADAS 功能，价格相对低廉，不过在强光源下可能失效。
2025-04-04 18:20:20
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原创 Linux内核笔记（三）--操作系统的设计理念
操作系统为应用程序的运行做了什么呢？一部分任务是为应用程序的运行提供使用硬盘、显示器、键盘等外设的基础程序，也可以说为应用程序提供了操作外设的支持。另一部分任务是提供了多个程序同时运行的环境，对多进程的运行进程了有效的管理和协调。
2024-11-05 15:36:27
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原创 hashmap的使用
结论：任意一个键值通过哈希函数，有且生成唯一的一个index值，并且大于或等于0 ，但是实际上第三条很难保证，因为我们是把最后生成的索引值放在一个较小的数组空间，在这种情况下，很容易出现哈希冲突；2、平方探测法：平方探测法的规定是以1^2，-1^2， 2^2， -2^2，...,探测新的存储位置是否能存储元素。无论哈希表有多少条数据，他的增删改查的时间复杂度都是O（1），但是哈希表也有缺点，他是基于数组实现的，所以他的扩容效率很慢，哈希表也叫散列表，哈希表是一种数据结构，提供了快速的插入操作和查找操作，
2024-11-04 10:59:12
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原创 ROS、ROS2、APollo系统的比较
总结来看，数据分发服务，就是为整体系统通信提供一个可适配的通信中间件，根据通信双方的关系选择最有效的通信方式。
2024-10-19 18:14:30
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原创 onvif 添加H265开发流程
一、onvif简介 2008年5月，由安讯士（AXIS）联合博世（BOSCH）及索尼（SONY）公司三方宣布 携手共同成立一个国际开放型网络视频产品标准网络接口开发论坛，取名为ONVIF（Open Network Video Interface Forum，开放型网络视频接口论坛），并以公开、开放的原则共同制定开放性行业标准。ONVIF标准将为网络视频设备之间的信息交换定义通用协议，包括装置搜寻、实时视频、音频、元数据和控制信息等。截止到2011年3月，已有279个公司加入ONVIF成为会员而要用ON
2020-06-27 14:28:26
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局域网设备IP发现工具
2022-10-07
空空如也
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