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参考网站MobileNet V1深度可分离卷积深度可分离卷积就是将普通卷积拆分成为一个深度卷积和一个逐点卷积。对比图不是551*1参数量对比标准深度可分离对比我们通常所使用的是3×3的卷积核，也就是会下降到原来的九分之一到八分之一。V1卷积层将左边的标准卷积拆分成右边的一个深度卷积和一个逐点卷积。ReLU6是什么？V1网络结构MobileNet V2V1核心思想是采用 深度可分离卷积 操作。在相同的权值参数数量的情况下，相较标准卷积操作，可以
2020-09-26 19:30:19
268
原创 Retinanet RuntimeError: Expected object of backend CUDA but got backend CPU for argument
https://github.com/yhenon/pytorch-retinanet/issues/174The original code doesn’t consider the gpu situation for loss, and will lead to the problem:RuntimeError: Expected object of backend CUDA but got backend CPU for …original code:pytorch-retinanet/ret
2020-09-25 18:59:15
219
原创 smooth L1为什么好？
之前再看Fast R-CNN的时候，网络bounding boxes回归使用的smooth L1 loss，当时并没有去细想为什么用这个loss而不是l2 loss，这个loss有什么好？直到昨天看别的论文的时候提到smooth L1具有更强的鲁棒性，为什么smooth L1 loss具有更好的鲁棒性呢？上网查了下，下面是知乎的一个回答，感觉非常通俗易懂，所以就转了过来，原文——请问faster rcnn和ssd 中为什么用smooth l1 loss，和l2有什么区别？smooth L1 loss能从
2020-08-03 17:26:26
418
原创 invalid argument 0: Sizes of tensors must match except in dimension 0. Got 298 and 280 in dimension
解决方法torchvision.transforms理解存在偏差
2020-07-24 19:40:55
305
原创 docker容器镜像备份恢复
1. 备份容器首先，为了备份Docker中的容器，我们会想看看我们想要备份的容器列表。要达成该目的，我们需要在我们运行着Docker引擎，并已创建了容器的Linux机器中运行 docker ps 命令。docker ps在此之后，我们要选择我们想要备份的容器，然后去创建该容器的快照。我们可以使用 docker commit 命令来创建快照。docker commit -p 30b8f18f20b4 container-backup该命令会生成一个作为Docker镜像的容器快照，我们可以通过运行
2020-06-10 16:16:22
466
原创 ubuntu16.04安装g2o
在某 FindG2O.cmake文件中，需要以下这些g2o文件，但是到/usr/local/lib查看发现没有g2o_incremental.so等，似乎是安装缺失了于是重新编译安装g2o，过程如下：git源码：git clone https://github.com/RainerKuemmerle/g2o.git首先按照github对依赖进行更新：sudo apt-get install libeigen3-devsudo apt-get install libsuitesparse-devs
2020-05-10 14:41:40
492
原创 cv::Mat::step
step[0]是矩阵中一行元素的字节数step[1]是矩阵中一个元素的字节数(elemSize)step1 = step / elemSize1，elemSize1是元素的每个通道所占的字节数step1(0)是矩阵一行元素的通道数（不是很贴切）2step1(1)是矩阵一个元素的通道数（channel()）[参考链接](https://www.jianshu.com/p/ff1c03d26e22)...
2020-05-09 17:23:53
352
原创 Sophus（slambook2 ch4)
在使用Eigen的时候，如果STL容器中的元素是Eigen数据库结构，比如下面用vector容器存储Eigen::Matrix4f类型或用map存储Eigen::Vector4f数据类型时：...
2020-05-07 01:07:06
315
原创 十四讲 Eigen和Sophus得版本冲突问题___超长历程
在学习视觉slam十四讲的过程中，对于新手来说总是满怀兴奋的根据网上的教程进行Eigen3和标题Sophus库进行安装，然而在安装的过程中由于忽略了课件所需的库版本，导致在安装的过程中出现一些错误报告，影响学习的进程，现在我根据自己的踩坑经验，整理出了两个完美兼容的库文件来与大家进行分享。在下载好文件之后，将eigen3文件夹移动到/usr/include目录下，将Sophus文件放在hom...
2020-05-06 22:47:08
2197
原创 关于Bundle Adjustment的直观理解
关于Bundle Adjustment的直观理解前言BA的作用投影特征匹配重投影重投影误差最小化重投影误差参考文献前言学习SLAM最大的一个问题就是知识点太多，学完前面又忘记后面，而且脑子总是很混乱，还经常看不懂。今天刚搞懂了Bundle Adjustment的原理，马上过来记录一下，以后忘记还可以回来看看。本文没有公式的证明，只是通俗的理解Bundle Adjustment到底是什么，...
2020-04-24 22:36:47
1243
1
原创 re.findfill()
#!/usr/bin/env pythonimport rer = "aasa da.5a5dfgfda ada"ret = re.findall('a',r)print(ret)#1.查找全部aret = re.findall('^a',r)print(ret)# 2.^ 查找开头ret = re.findall('a$',r)print(ret)#3. $ 查找结尾ret =...
2020-04-10 22:58:37
217
原创 maskrcnn 训练问题
2020-03-11 22:07:43,642 maskrcnn_benchmark.trainer INFO: Start trainingTraceback (most recent call last): File "D:\Program Files\JetBrains\PyCharm Community Edition 2019.3.1\plugins\python-ce\helpe...
2020-03-11 22:28:52
905
原创 CondaHTTPError: HTTP 000 CONNECTION FAILED for url
CondaHTTPError: HTTP 000 CONNECTION FAILED for url <https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/win-64/repodata.json><br>Elapsed: -<br><br>An HTTP error occ...
2020-03-11 18:28:09
206
原创 域适应 test（docker lyh_mask3）
这里是引用root@cff59370b8f0:/home/lyh/mitosis_DET/Domain-Adaptive-Faster-RCNN-PyTorch# CUDA_VISIBLE_DEVICES=7 python tools/test_net.py --config-file "configs/da_faster_rcnn/e2e_da_faster_rcnn_R_50_C4_si...
2020-03-07 19:37:51
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原创 域适应maskrcnn
CUDA_VISIBLE_DEVICES=4 python tools/train_net.py --config-file "configs/da_faster_rcnn/e2e_da_faster_rcnn_R_50_C4_sim10k.yaml"2020-03-06 11:32:03,973 maskrcnn_benchmark INFO: Using 1 GPUs2020-03-06 ...
2020-03-06 19:39:06
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原创 mitosis detection（三）训练成功
./experiments/scripts/faster_rcnn_end2end_12.sh 6 VGG_CNN_M_1024_Scale mitos --set EXP_DIR XX+ set -e+ export PYTHONUNBUFFERED=True+ PYTHONUNBUFFERED=True+ GPU_ID=6+ NET=VGG_CNN_M_1024_Scale+ NE...
2020-03-03 18:16:32
321
原创 Domain Adaptive Faster R-CNN for Object Detection in the Wild（论文解读）
AbstractWe build our approach based on the recent state-of-the-art Faster R-CNN model, and design two domain adaptation components, on image level and instance level, to reduce the domain discrepancy...
2020-03-03 14:28:16
602
原创 mitosis detection（二）
I0301 12:36:30.536449 25955 solver.cpp:245] Train net output #0: loss_bbox = 0.00237033 (* 1 = 0.00237033 loss)I0301 12:36:30.536458 25955 solver.cpp:245] Train net output #1: loss_cls = 0.06...
2020-03-01 20:50:22
354
原创 mitosis detection
问题一 ./experiments/scripts/faster_rcnn_end2end_12.sh 0 VGG_CNN_M_1024_Scale mitos --set EXP_DIR XX+ set -e+ export PYTHONUNBUFFERED=True+ PYTHONUNBUFFERED=True+ GPU_ID=0+ NET=VGG_CNN_M_1024_Scale...
2020-02-27 18:20:02
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原创 DeepMitosis: Mitosis detection via deep detection, verification and segmentation networks 论文解读
3. Methods3.1. Using deep detection network to detect mitosis1） anchor采用默认The anchors of RPN have three scales and three aspect ratios.In this application, the shape of mitosis is irregular, maki...
2020-02-27 13:04:53
432
原创 pytorch1.3+python3.6 使用faster rcnn
参考https://blog.youkuaiyun.com/qq_28808527/article/details/103536602?depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task&utm_source=distribute.pc_relevant.none-task
2020-02-27 11:20:11
360
原创 cafffe+faster rcnn 基于docker的安装
安装教程参照https://blog.youkuaiyun.com/flygeda/article/details/78638824dzy@smiles-SYS-4028GR-TR2-1-EC028:~$ docker run --runtime=nvidia -it --ipc=host -v /data1/lyh:/hom e/lyh ...
2020-02-27 10:31:27
296
原创 Python3 zip() 函数
https://www.runoob.com/python3/python3-func-zip.htmlimgs=torch.rand(1,3,4,4)p=torch.rand(1,4,4)t=torchch.rand(1,4,4)s=zip(imgs,p,t)sOut[20]: <zip at 0x195596379c8>print(s)<zip obj...
2020-02-21 11:40:40
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原创 torch.max
https://blog.youkuaiyun.com/Z_lbj/article/details/79766690a = torch.randn(1,5,3,4)a.dataOut[8]: tensor([[[[ 1.3455, 0.1819, -2.4811, -0.0137], [ 0.5649, -1.1194, -2.3624, 1.8724], ...
2020-02-21 11:28:14
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原创 默认字典collections.defaultdict()的使用
参考：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_44110891/article/details/89575020import collectionss = [('yellow', 1), ('blue', 2), ('yellow', 3), ('blue', 4), ('red', 1)]# defaultdictd = collections.defaultdict...
2020-02-20 15:21:27
270
原创 Python: 什么是*args和**kwargs
转：Python: 什么是*args和**kwargs </h1> <div class="clear"></div> <div class="postBody"> 今天看源码的时候发现一个是*args和**kwar...
2020-02-16 21:00:00
191
原创 Python读写yaml文件
一、yaml文件介绍yaml是一个专门用来写配置文件的语言。1. yaml文件规则区分大小写； 使用缩进表示层级关系； 使用空格键缩进，而非Tab键缩进 缩...
2020-02-16 14:45:29
1070
原创 replace()和split()、strip()的用法
replace()和split()、strip()的用法replace（）是替换函数操作：a.replace('\n','') #把a中的换行符删掉两个参数，第一个参数是被替换内容，第二个参数是替换内容。即第二个替换第一个。split（） 是分割函数得到的结果是一个列表a='1,2,3'操作：a=a.split(',')a变成了列表['1','2','3strip(&nbs...
2020-02-07 16:32:34
4559
原创 Python知识点 - 获取当前系统主机名、用户名、用户目录。
Python知识点 - 获取当前系统主机名、用户名、用户目录。 </h1> <div class="clear"></div> <div class="postBody"> 代码示例：按 Ctrl+C 复制代码按 ...
2020-01-03 14:49:27
1097
翻译 python os.path模块
python os.path模块 </h1> <div class="clear"></div> <div class="postBody"> os.path.abspath(path) #返回绝对路径os.path.basenam...
2020-01-03 14:45:48
88
翻译 python动态导入模块——importlib
python动态导入模块——importlib </h1> <div class="clear"></div> <div class="postBody"> 当在写代码时，我们希望能够根据传入的选项设置，如arg...
2020-01-03 13:34:13
307
原创 css学习
**一个选择器的优先级可以说是由四个部分相加 (分量)，可以认为是个十百千 — 四位数的四个位数：**千位： 如果声明在 style 的属性（内联样式）则该位得一分。这样的声明没有选择器，所以它得分总是1000。百位： 选择器中包含ID选择器则该位得一分。十位： 选择器中包含类选择器、属性选择器或者伪类则该位得一分。个位：选择器中包含元素、伪元素选择器则该位得一分。CSS构建块级...
2019-12-11 10:37:40
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