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RSS订阅原创 匈牙利匹配、KM算法、卡尔曼滤波、SORT/deep SORT
卡尔曼滤波：图像处理之目标跟踪（一）之卡尔曼kalman滤波跟踪（主要为知识梳理）（转载）_coming_is_winter的博客-优快云博客_卡尔曼滤波跟踪Kalman滤波——初阶入门_发现问题，解决问题.-优快云博客...
2022-02-12 11:12:11
900
原创 C++ 11新特性
=delete =defaulthttps://blog.youkuaiyun.com/qq_43247439/article/details/107313642
2021-05-11 11:10:01
241
1
原创 深度学习数据集汇总
1、paperwithcode：https://www.paperswithcode.com/2、格物钛公司官网：https://www.graviti.cn/open-datasets
2021-02-03 13:58:27
208
原创 第三方库安装
VTK 7.10 + PCL 1.8：https://blog.youkuaiyun.com/wangxiao7474/article/details/103822669?ops_request_misc=%25257B%252522request%25255Fid%252522%25253A%252522160811890316780274027046%252522%25252C%252522scm%252522%25253A%25252220140713.130102334.pc%25255Fblog.%252
2020-12-16 20:10:49
665
原创 PyTorch全流程开发部署
https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI5MDUyMDIxNA==&mid=2247522755&idx=1&sn=d2c8adbb68ed6e34978c81312cb27040&chksm=ec1c743adb6bfd2ce7aa68505d6dc304839cbb08f1a1fd4440f1086b54c7ffb73669d0685b53&mpshare=1&scene=1&srcid=11213YuGOVIn87
2020-12-05 21:06:00
1075
原创 使用PyTorch-Lightning
使用DataLoaders DataLoader中的workers数量 Batch size 梯度累计 保留的计算图 移动到单个 16-bit 混合精度训练 移动到多个GPUs中（模型复制） 移动到多个GPU-nodes中 (8+GPUs) 思考模型加速的技巧 https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg4NDA5MDcxMg==&mid=2247490716&idx..
2020-12-05 21:00:46
815
原创 多目标跟踪算法
多目标跟踪（MOT）：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU5ODQ5ODQ1Mw==&mid=2247534595&idx=1&sn=dcb9ad538db053ab5ff1d7636f254be8&chksm=fe4145f9c936ccef37f74ad9efb307315b5cb9c6b118697995da867d52b0a6b9705cbaad34e3&xtrack=1&scene=90&subscen
2020-12-05 20:41:13
752
原创 深度学习图像标注工具汇总
https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI0ODcxODk5OA==&mid=2247495411&idx=3&sn=fcd6698fb8b2d6e25b90d68af6c55ee7&chksm=e99edd0adee9541c652b9aa4e1b64591463f5e5c698c6c78fa8c6ea7f6ab3dd6897bfb79147a&mpshare=1&scene=1&srcid=0612NI2rZ8ec7T
2020-12-05 19:52:04
472
原创 VSCode相关
VSCode风格设置 https://blog.youkuaiyun.com/qq_34009929/article/details/109229140
2020-12-05 19:26:44
138
原创 chrome相关
Chrome浏览器，有道云笔记的网页剪报需要多次登录且收藏失败报错新版的chrome浏览器，地址栏输入：chrome://flags/#same-site-by-default-cookies选择disabled，禁用此项，按下列图操作
2020-12-05 19:22:28
160
原创 神经网络保存所有超参设置
实验在经历几天后正确的跑完了，实验结果也记录下来了，但是无法搞清楚哪个实验对应哪个Setting。下面的 Code Snippet 可以很好的解决这一问题。记录所有Setting：from argparse import ArgumentParserimport jsonparser = ArgumentParser()parser.add_argument('--seed', type=int, default=8)parser.add_argument('--resume', t
2020-12-05 19:06:42
444
原创 .h .hpp区别、.c .cc .cpp .cu区别
.h .hpp区别.hpp本质就是将.cpp的实现代码混入.h头文件当中，定义与实现都包含在同一文件，则该类的调用者只需要include该.hpp文件即可，无需再将cpp加入到project中进行编译。而实现代码将直接编译到调用者的obj文件中，不再生成单独的obj，采用hpp将大幅度减少调用project中的cpp文件数与编译次数，也不用再发布lib与dll文件，因此非常适合用来编写公用的开源库。hpp的优点不少，但是编写中有以下几点要注意：1、是Header Plus Plus的简写。（..
2020-12-05 16:57:02
6315
原创 caffe实现dice loss
https://github.com/HolmesShuan/A-Variation-of-Dice-coefficient-Loss-Caffe-Layer
2020-12-01 15:47:04
197
原创 tensorflow推理过程越来越慢
1. 问题描述tensorflow中多个模型在测试阶段，出现测试速度越来越慢的情况，通过查阅资料发现，由于tensorflow的图是静态图，但是如果直接加在不同的图（即不同的模型），应该都会存在内存中，因此造成了测试速度越来越慢，甚至导致机器卡顿（博主在测试100个模型时，一般测试20个模型左右出现卡顿），因此有必要探究更快的测试速度方法。2. 方法的解决1） 如果采用对于每一个模型均在一个tf.Session()中，会报错。该中方式的代码大致为： for modelNumb.
2020-12-01 15:42:24
1142
原创 Ubuntu更换源
更换源步骤如下：备份源列表sudo cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak命令行打开sources.list文件sudo gedit /etc/apt/sources.list修改sources,list文件【本例更改为阿里镜像源】# 阿里镜像源deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic main restricted universe multiversedeb-
2020-11-25 19:25:33
256
原创 tensorflow tfrecord制作、读取
使用 TensorFlow 和 TF-Slim 时，对于图片数据集往往需要将数据集转换为 TFRecords 文件.这里根据 TF-Slim 里的flowers的 TFRecords 创建，学习 TFRecords 的创建与读取.以阿里天池竞赛中的服装属性识别的coat_length_labels数据集为例.coat_length_labels = ['Invisible', 'High Waist Length', ...
2020-11-25 17:03:32
343
原创 神经网络模型可视化
tensorflow：https://blog.youkuaiyun.com/qq_34009929/article/details/80166324PyTorch：https://netron.app/caffe：http://ethereon.github.io/netscope/#/editor
2020-11-25 16:58:43
499
转载 pytorch forward函数底层实现
神经网络的典型处理如下所示：定义可学习参数的网络结构（堆叠各层和层的设计）；数据集输入；对输入进行处理（由定义的网络层进行处理）,主要体现在网络的前向传播；计算loss ，由Loss层计算；反向传播求梯度；根据梯度改变参数值,最简单的实现方式（SGD）为:weight = weight - learning_rate * gradient下面是利用PyTorch定义深度网络层（Op）示例：class FeatureL2Norm(torch.nn.Module):def init(se
2020-11-25 09:43:11
1129
原创 pytorch 随机数种子
torch.manual_seed(seed)– 官方文档说明：设置 (CPU) 生成随机数的种子，并返回一个torch.Generator对象。设置种子的用意是一旦固定种子，后面依次生成的随机数其实都是固定的。通过代码说明一下:import torchrandom_seed = 123torch.manual_seed(random_seed)print(torch.rand(1)) # 随机生成[0, 1)的数print(torch.rand(1))"""Out:ten.
2020-11-24 22:23:01
7025
1
原创 C++编译原理，O1 O2 O3编译优化
1.从.c文件到可执行文件，其间经历了几步？高级语言是偏向人，按照人的思维方式设计的，机器对这些可是莫名奇妙，不知所谓。那从高级语言是如何过渡到机器语言的呢？这可是一个漫长的旅途呀！其中，得经历这样的历程：C源程序－>编译预处理－>编译－>汇编程序－>链接程序－>可执行文件1.预处理读取c源程序，对其中的伪指令（以#开头的指令）和特殊符号进行处理。伪指令主要包括以下四个方面:（1）宏定义指令，如#define Name TokenString,#undef等..
2020-11-24 21:16:36
4586
转载 pytorch dataloader num_workers参数设置导致训练阻塞
问题描述：最近在用RFBnet （源码是pytorch的）训练RSNA的比赛数据，除了要修改一点代码支持RSNA的数据集外（打算后续再写个博客），发现在使用dataloader读取数据时，如果设置num_workers为0，也就是用主进程读取数据，模型训练程序运行正常。如果设置num_workers为其他任何一个大于0的整数，也就是使用子进程读取数据时，训练程序会卡住,卡在训练之前，GPU使用率和显存占用率都为0。解决过程：由于是多进程就，用print调试大法，定位到是一行opencv代码.
2020-11-23 22:40:08
1551
1
原创 上采样、以及反卷积&空洞卷积区别
一、 上采样(upsampling)upsampling(上采样)的三种方式：Resize，如双线性插值直接缩放，类似于图像缩放;反卷积(deconvolution & transposed convolution);反池化(unpooling)。上采样upsampling的主要目的是放大图像，几乎都是采用内插值法，即在原有图像像素的基础上，在像素点值之间采用合适的插值算法插入新的元素。传统的网络是subsampling的，对应的输出尺寸会降低；upsampling的意义在于将小尺寸的高
2020-11-20 16:25:53
2998
原创 Chrome浏览器，有道云笔记的网页剪报需要多次登录且收藏失败报错
新版的chrome浏览器，地址栏输入：chrome://flags/#same-site-by-default-cookies选择disabled，禁用此项，按下列图操作
2020-11-20 09:51:57
1731
转载 Eigen、NumCpp、NumPy、CuPy运行时间对比
对于矩阵运算，著名的C++库有Eigen与C++版本的Numpy——NumCpp，Python库有NumPy与带GPU加速的Numpy版本CuPy。博客园|Eigen vs Numpy时间对比中对Eigen与Numpy的效率进行了比较，但是比较时忽略了C++的编译模式[DeBug与Release]对结果的影响，对比出的结果是不够准确的。本篇对Eigen、NumCpp、NumPy以及CuPy四种主流矩阵运算库的计算效率进行比较，以备实战时作为考量的一点依据。文章目录一、测试项目 二、静态..
2020-11-19 14:52:47
3100
原创 E: Sub-process /usr/bin/dpkg returned an error code (1)
sudo mv /var/lib/dpkg/info /var/lib/dpkg/info.bksudo mkdir /var/lib/dpkg/infosudo apt-get updatesudo apt-get install -fsudo mv /var/lib/dpkg/info/* /var/lib/dpkg/info.bksudo rm -rf /var/lib/dpkg/infosudo mv /var/lib/dpkg/info.bk /var/lib/dpkg/info
2020-10-30 17:07:56
82
原创 内外参标定，FOV、焦距、检测距离等关系公式
1.针孔相机模型——几何建模 数码相机，手机镜头可以简单看作是一组透镜和图像传感器构成的整个光学成像系统。透镜用于约束进入的光线，而传感器则用于对光进行感受、采样和量化。相机模型是对光学成像系统的简化，目前相机模型有线性模型和非线性模型两种。实际的成像系统是透镜成像的非线性模型。在这里，我们简要描述一下小孔成像模型，如下图所示： 由上图可以看到，小孔成像成的是倒立的图像，随着成像平面距离小孔的远近不同，像的大小也不一样，通常的相机其成像平面，一般放置在焦平面的位置。...
2020-10-29 15:12:01
14957
1
原创 The volume “boot“ has only 0 MB disk space remaining.
１．查看系统目前正在用的内核abby@abby:~$ uname -r4.4.0-92-generic２．查看/boot保存的所有内核abby@abby:~$ ls -lah /boottotal 347Mdrwxr-xr-x 4 root root 3.0K 8月 29 02:13 .drwxr-xr-x 24 root root 4.0K 8月 29 02:12 ..-rw-r--r-- 1 root root 1.2M 6月 14 20:24 abi-4..
2020-10-29 11:26:11
455
1
原创 ARM、MCU、DSP、FPGA、SOC概念区别
ARMARM处理器是Acorn计算机有限公司面向低预算市场设计的第一款RISC微处理器。更早称作Acorn RISC Machine。ARM处理器本身是32位设计，但也配备16位指令集，一般来讲比等价32位代码节省达35%，却能保留32位系统的所有优势。ARM历史发展：1978年12月5日，物理学家赫尔曼·豪泽（Hermann Hauser）和工程师Chris Curry，在英国剑桥创办了CPU公司（Cambridge Processing Unit），主要业务是为当地市场供应电子设.
2020-10-22 20:09:44
5358
转载 RADAR毫米波雷达基本原理
图1如图1所示，发射频率ft与反射频率fr之差为频差fb有式（1）,（2） 图2图2为频率合成器及VCO产生的调频三角波根据三角相似形有式（3）将（2）代入整理得（4）其中c为光速（常量），ts为频率生成器产生的调频波的周期的一半，fdev为调频波扫频带宽。由此可以得出，FMCW雷达的探测距离再其他值确定的情况下是fb的函数。举个例子：图3...
2020-10-22 20:08:27
2369
转载 反向传播
最近在看深度学习的东西，一开始看的吴恩达的UFLDL教程，有中文版就直接看了，后来发现有些地方总是不是很明确，又去看英文版，然后又找了些资料看，才发现，中文版的译者在翻译的时候会对省略的公式推导过程进行补充，但是补充的又是错的，难怪觉得有问题。反向传播法其实是神经网络的基础了，但是很多人在学的时候总是会遇到一些问题，或者看到大篇的公式觉得好像很难就退缩了，其实不难，就是一个链式求导法则反复用。如果不想看公式，可以直接把数值带进去，实际的计算一下，体会一下这个过程之后再来推导公式，这样就会觉得很容易了。
2020-10-22 20:06:56
206
转载 角点检测算法
本次范例讲的都是检测角点的算法，在这里我们会讲到，harris角点检测，Shi-Tomasi角点检测，FAST角点检测，尺度不变surf检测，尺度不变sift检测，特征点的描述。由于是算法问题，相对来说会比较复杂，而且都是一些比较经典的算法，如果只是纯粹的想要用算法来实现一些功能，那么只要调用OpenCV几个简单的函数就可以了，但是如果想学习一下理论知识，为以后自己的研究有所帮助，而且想理解函数的参数如何改变，那么还是得硬着头皮去看看原理吧，本人也是看了挺久的算法原理，但是还是没有完全理解透，所以在这里只是
2020-10-22 19:57:50
2786
空空如也
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