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RSS订阅原创 如何在自己的数据集上跑通DEIM(CVPR2025)
DEIM: DETR with Improved Matching for Fast Convergence提出了一种名为DEIM(DETR with Improved Matching)的创新训练框架，旨在加速基于Transformer的实时目标检测架构的收敛速度。目前该训练框架可用于直接训练RTDETR和DFine。
2025-03-26 20:01:07
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原创 mmdetection训练detr或deformable detr时mAP为0的问题
需要注意的是，mmdet官方只提供了detr-r50.的预训练权重，至于r18和r101的如何训练，仍然有待探索。在csdn上查询，有人说是预训练权重的原因。对resnet预训练权重修改就可以解决问题。，上下载mmdetection官方提供的detr-r50预训练权重，修改配置文件加载它。也有人说是num_classes设置不对，我正确设置后也未能解决。数据集设置的也没有问题，刚刚还跑过SSD和YOLOX。出现图中情况，即使为第一轮也不应全为0。经过排查确实是预训练权重有问题。我按照其方法修改，没有效果。
2024-12-18 19:10:45
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原创 使用可白嫖的高配置服务器——DAMODEL进行AI开发教程
目前DAmodel注册并实名赠送50大洋的免费额度，搭载4090的服务器费用不到2r/h。此时主机名为cn-north-b.ssh.damodel.com端口号为35520。使用pip命令安装依赖包，这里的pip源已自动为你切换清华源。数据集和代码建议使用winscp传输。解压代码和数据集文件，调试，然后就可以在终端执行训练。该链接每个用户都不同，使用时需要按照自己的填写。设置完毕后创建密钥并选择该密钥。
2024-10-10 10:55:46
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原创 mmdetection报错：value error: need at least one array to concatenate
经排查发现我的coco.py classes_name.py faster-rcnn_r50_fpn_1x_coco.py文件中的数据集设置均没有问题。最后发现，原因是我在手动安装了mmdetection的情况下，又安装了mmdet库。使用mmdetection训练faster rcnn模型时报错。安装了mmdet库后，训练时会优先调用mmdet库中的代码。没想到mmdet库也是导致该错误发生的原因之一。卸载mmdet库后，重新运行训练指令。
2024-10-06 14:10:26
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原创 mmcv building wheels时卡住，mmcv 和 mmdet版本不匹配问题
在building whl时卡住，是因为下载的包是压缩包格式，从源码开始编译，耗时较长而且容易卡死。可以先在命令行输入以下指令找到类似于以下的链接将最后的whl命替换为index.html这是你当前cuda、torch和py版本支持的mmcv。此时你可以：1、下载whl文件，然后手动安装2、在命令行中指定安装 支持的mmcv版本。
2024-10-05 14:08:32
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原创 如何使用Pycharm连接远程服务器进行开发
1、pycharm的professional版本支持连接远程服务器（community版本不支持），需自行寻找资源安装professional版本的pycharm。2、为你提供服务的远程服务器。本文以该文章中的服务器为例。
2024-09-18 12:47:18
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原创 yolov7训练报错_pickle.UnpicklingError: STACK_GLOBAL requires str
将数据集中的cache文件删除即可。
2024-08-26 15:22:50
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原创 算法笔记：单调栈
定义：单调栈是一种特殊的数据结构,常用于解决一些和数组有关的问题,比如求解数组中每个元素两侧最近的更大/更小元素等。单调栈的基本思想是:利用栈的"后进先出"特性,维护一个单调递增或单调递减的序列。初始化单调栈的步骤：1. 初始化一个空栈2. 从前往后或从后往前遍历数组3. 每遍历到一个元素,就将其与栈顶元素比较:- 如果满足单调性(如递增栈且新元素大于栈顶),则将新元素入栈。
2024-05-23 14:38:30
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原创 质数查找：暴力 埃氏筛 欧拉筛
埃氏筛（Sieve of Eratosthenes）是一种用于筛选出一定范围内所有质数的算法。这个算法的基本思想是从2开始不断遍历每个数，将其所有的倍数标记为非质数，最终剩下未被标记的数就是质数。
2024-03-27 20:51:08
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原创 算法笔记：差分数组 前缀和
差分数组是一种用于高效求区间和的数据结构和算法技巧,主要用于解决一个区间内的所有元素都需要增加或减少某个值的情况。
2024-03-22 20:04:30
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原创 标准卷积、深度可分离卷积与GSConv，YOLOv8引入SlimNeck
本文介绍了标准卷积、深度可分离卷积以及paper中的GSConv，分析了它们的性能优劣，并简要介绍了如何将VoVGSP和GSConv引入YOLOv8
2023-12-26 20:59:51
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空空如也
空空如也
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