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原创 BEVFusion-mit复现与实践(nuscenes数据集)
单卡gpu不能满足，采用分布式训练，在mmdet3d/apis/train.py文件中把distributed参数设置为True，直接vs-code全局搜索找到distributed。：在mmdet3d/models/vtransforms/base.py中2个forward函数的参数都加上metas变量，加到**kwargs前。在mmdet3d/ops/spconv/src/indice_cuda.cu下，将里面的4096都改成256，否则会爆显存。（1）注释掉 mmdet3d/ops/
2023-12-20 17:29:20
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原创 实例分割-Yolact/Yolact++训练自己数据集
本文主要用于记录实例分割模型yolact和yolact++的环境配置，以及成功训练自己数据集的整个过程~
2024-08-02 23:02:45
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原创 YOLOv8魔改核心-模型yaml文件解析与网络结构打印
本篇文章主要用于YOLOv8中网络模型yaml文的解读，我们一般只知道如何去训练模型，和配置yaml文件，但是对于yaml文件是如何输入到模型里，模型如何将yaml文件解析出来的确是不知道的，下面我们从yaml文件来讲解。
2024-07-25 22:56:55
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原创 YOLOv8入门-训练TT100K数据集实践
本篇文章主要讲解yolov8模型训练自己数据集全过程，包括环境搭建、数据集准备、模型训练、模型验证、模型预测等。
2024-07-24 20:39:15
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原创 DETR目标检测模型训练自己的数据集
DETR的核心思想是将目标检测任务视为一个直接的集合预测问题，而不是传统的两步或多步预测问题。这种方法的创新之处在于它直接预测目标的类别和边界框，而不是先生成大量的候选区域，然后再对这些区域进行分类和边界框回归。
2024-07-22 14:29:40
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原创 yolov5-ros模型结合zed2相机部署在 Ubuntu系统
本篇文章主要讲解yolov5-ros模型结合zed2相机进行实时检测，经改进达到实现了红绿灯检测，并输出检测类别与置信度。
2024-05-30 13:53:36
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原创 Autodl服务器中Faster-rcnn(jwyang)训练自己数据集(二)
前言上一章中完成了faster-rcnn(jwyang版本)的复现，本节将在此基础进一步训练自己的数据集~
2024-05-23 12:53:42
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原创 Autodl服务器中Faster-rcnn(jwyang)复现(一)
在做实验时需要用到faster-rcnn做对比，本节首先完成代码复现，用的数据集是VOC2007~
2024-05-22 17:54:29
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原创 YOLOv5-7.0改进（四）添加EMA注意力机制
基于跨空间学习的高效多尺度注意力机制，该模块首先将部分通道维度重塑为批量维度，以避免通用卷积进行某种形式的降维，接着在每个并行子网络中构建局部的跨通道交互，利用一种新的跨空间学习方法融合两个并行子网络的输出特征图，设计了一个多尺度并行子网络来建立长短依赖关系。
2024-05-11 22:06:19
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原创 YOLOv5-7.0改进（三）添加损失函数EIoU、AlphaIoU、SIoU、WIoU、MPDIoU、NWD
损失函数的改进一直是涨点的重要技巧，本篇博客将使用六个不同损失函数对算法进行改进，并绘制出改进结果对比图~
2024-05-09 21:51:12
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原创 YOLOv5-7.0改进（二）BiFPN替换Neck网络
BiFPN即“双向特征金字塔网络”，常用于目标检测和实例分割的神经网络架构。EfficientDet是以EfficientNet模型和双向特征加权金字塔网络BiFPN为基础，于2020年创新推出的新一代目标检测模型。
2024-05-08 22:24:37
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原创 YOLOv5-7.0改进（一）MobileNetv3替换主干网络
本篇博客主要讲解YOLOv5主干网络的替换，使用MobileNetv3实现模型轻量化，平衡速度和精度。以下为改进的具体流程~
2024-05-03 19:48:05
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原创 YOLOv5入门（六）目标检测性能评价指标与结果分析
本篇博客主要讲解训练yolov5的train.py生成的结果文件各个图片和其中指标的含义，以及在评估模型和发表论文时主要用到的参数
2024-05-03 12:34:38
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原创 YOLOv5入门（五）训练自己的目标检测模型
通过前面几篇文章，已经完成数据集制作和环境配置（服务器），接下来将继续实践如何开始训练自己数据集~
2024-05-02 12:01:33
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原创 YOLOv5入门（二）处理自己数据集（标签统计、数据集划分、数据增强）
上一节中我们讲到如何使用Labelimg工具标注自己的数据集，完成1658张数据集的预处理，接下来将进一步处理这批数据，通常是先划分再做数据增强。
2024-04-30 21:22:16
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原创 YOLOv5入门（三）使用云服务器autoDL、VSCode连接和WinSCP文件上传
本篇内容讲述如何租用autoDL云服务器，以及使用vscode的ssh远程连接服务器和文件上传方法。
2024-04-29 18:06:42
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原创 YOLOv5入门（一）利用Labelimg标注自己数据集
LabelImg是一款开源的图片标注工具，使用Python编写，基于PyQt5框架。它提供了一个直观的图形用户界面，方便用户对图片进行标注，并生成标注结果。注释以PASCAL VOC格式保存为XML文件，还支持YOLO和CreateML格式。
2024-04-26 15:04:50
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原创 YOLOv5检测框crop、MobileNetv3分类网络
在实际深度学习项目中，目标检测算法检测出的目标也会作为分类网络的输入数据，利用目标检测算法的对被检测图像进行抠图，以抠出来的图来扩充分类网络的数据。本文主要讲解yolov5和mobilenetv3结合使用扩展数据样本。
2024-04-19 16:27:06
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原创 CUDA-BEVFusion环境部署与推理运行(Lidar_AI_Solution)
TensorRT可以在NVIDIA各种GPU硬件平台下运行的模型推理框架，将pytorch等框架训练好的模型转化为TensorRT的格式，利用推理引擎去运行该模型，提升模型运行速度。
2023-12-29 14:49:01
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原创 linux系统中screen命令使用
"screen"是一个在linux系统中用于多路复用虚拟终端的命令。它允许用户在单个终端窗口中运行多个终端会话，并且可以在会话之间切换。对于在远程登录时保持会话状态非常有用，因为即使断开连接，"screen"会话依然在后台运行。
2023-12-26 16:32:19
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原创 NanoDet目标检测模型训练COCO数据集实践
nanodet是一个实时目标检测模型，模型小且轻量化，专门设计用于在计算资源有限的硬件设备上。这个模型通常被优化，以在资源受限的环境中快速而准确地检测图像或视频帧中的对象。
2023-12-12 10:10:27
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原创 vscode连接服务器的使用与调试配置
为避免每次在本地修改代码后再上次服务器的麻烦，通过使用vscode里面的Remote-SSH插件连接上服务器。
2023-12-11 15:37:26
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原创 ubuntu20.04安装ros noetic（服务器）
首先在ubuntu20.04上将ros的软件源地址添加到source.list文件夹中。
2023-12-11 14:41:16
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原创 windows系统pytorch安装与配置（相关环境已部署）
pytorch是一个用于机器学习和深度学习的开源框架，它采用动态计算图的方式，以下是在windows系统下，安装pytorch以及部署环境！
2023-11-20 12:49:53
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原创 深度学习TensorRT安装，以及VS2019、CUDA、cuDNN匹配
准备在Windows10上安装TensorRT用于深度学习，查询得知首先要安装CUDA和cuDNN，但安装之前要先安装VS，因为安装CUDA工具包时会自动安装vs中的一些插件，如果顺序反了的话，后续要手动配置，非常麻烦。当然安装之前还需要考虑自己电脑的配置，以及各版本之间是否匹配，减少不必要的麻烦！已经提前配置好pycharm和Anaconda,选用python = 3.9的版本。
2023-11-17 15:13:38
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原创 正则表达式（爬虫）
正则表达式是一种强大的文本模式匹配工具，用于在文本中查找、替换和验证字符串。它们由一系列字符和特殊字符组成，用于描述一种字符串模式，然后可以用这个模式来匹配文本中的相应字符串。
2023-11-07 10:15:37
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原创 爬虫下载B站视频全过程
鼠标右键点击查看网页源代码，ctrl +F 搜索playinfo 可以找到相应的数据内容。出现，表示请求成功。获取视频数据信息 前端标签两个两个一起。（4）保存数据，保存本地。
2023-11-06 09:00:38
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空空如也
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