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RSS订阅原创 MMaction 使用build_rawframes.py出现提取数据帧错误NameError: name ‘args‘ is not defined解决方案
1.开头加上：fromfunctoolsimportpartial。
2025-01-19 21:00:52
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原创 mmaction 、mmpose、rtmo和rtmpose
RTMO 与 RTMPose 都是基于 MMPose 框架开发的人体姿态估计算法 ，MMPose 为二者提供了基础架构、数据处理工具、训练和评估等一系列支持，使得它们能够更高效地实现人体姿态估计任务。
2024-11-25 16:59:25
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原创 win10 mmpose mmdeploy mmaction2
3,mmacton安装成功测试。4，mmpose安装成功测试。1,成功安装成功的案例。，选择合适的版本安装。
2024-11-20 15:08:22
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原创 win10 安装TensorRT
安装完成相应的库以后，需要注意将TensorRT-8.6.1.6文件夹下的lib\include中的文件进行如下拷贝工作，防止在运行tensorrt时候无法找到相对应的Nvinfer.dll。，选择和自己适配的TensorRT,我选择的是 TensorRT-8.6.1.6.Windows10.x86_64.cuda-11.8。注意：EA是提前发布的不稳定版本,GA是经过完备测试的稳定版。至此，windows安装TensorRT的过程就结束了。安装TensorRT文件夹中 即 的。
2024-11-12 17:11:58
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原创 深度可分离卷积
与标准卷积网络不一样的是，这里会将卷积核拆分成单通道形式，在不改变输入特征图像的深度的情况下，对每一通道进行卷积操作，这样就得到了和输入特征图通道数一致的输出特征图。如上图，输入12123 的特征图，经过5513的深度卷积之后，得到了88*3的输出特征图。在深度卷积的过程中，我们得到了883的输出特征图，我们用256个113的卷积核对输入特征图进行卷积操作，输出的特征图和标准的卷积操作一样都是88256了。如果我们此时有256个卷积核，我们将会得到一个88256的输出特征图。以上就是标准卷积做的活，那么。
2024-10-14 17:33:51
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原创 python 之单星号（*）与双星号（**）
*在python中做函数形参，表示的是一个可变长度的序列，类型为dict，即将所有的关键字参数，放入一个字典（dict）中， 被函数使用。*在python中做函数形参，表示的是一个可变长度的序列，类型为tuple，即将所有参数放入一个元组（tuple）中，被函数使用。P3 = Printx(*A, **B) #等同于printx(a,b,c,key1=1,key2=2)P3 = Printx(*A, *B) #等同于printx(a,b,c,key1,key2)加**，把字典的键值对变成关键字参数。
2024-10-10 17:56:15
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原创 python list, tuple dict,set的区别 以及**kwargs 的基本用法
list:链表,有序的项目, 通过索引进行查找,使用方括号”[]”;tuple:元组,元组将多样的对象集合到一起,不能修改,通过索引进行查找, 使用括号”()”;dict:字典,字典是一组键(key)和值(value)的组合,通过键(key)进行查找,没有顺序, 使用大括号”{}”;set:集合,无序,元素只出现一次, 自动去重,使用”set([])”
2024-10-10 15:15:18
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原创 win10 安装多个版本的python
2, 安装完之后分别打开两个版本的Python的安装目录（第一层目录），把pythonw.exe分别重命名为pythonw_39.exe和pythonw_310.exe，把python.exe复制一份，并分别重命名为python_39.exe和python_310.exe。3,在PowerShell中分别使用以下命令强制重新安装两个版本的Python的pip.c, 在python目录下，建立配置一个pip.ini国内镜像文件;1，安装python3.9 和python3.10。e，查看系统环境路径。
2024-09-13 10:15:52
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原创 yolov8学习笔记
必须先确保tensorflow、onnx2tf、onnx安装正确。用import tensorflow /onnx2tf/onnx确定是否正确安装。下面是验证正确的版本号。这个是onnx的版本有问题，change onnx version from 1.12.0 to 1.16.1 or 1.15.1,it will works!错误1：AttributeError: FLOAT8E4M3FN。1，将将.pt文件转化为.tiffle。
2024-09-10 17:21:32
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原创 深度学习中Top-1和Top-5分别代表的含义和评价标准
在深度学习中，TOP-1和TOP-5是用于评估模型性能的指标，通常用于图像分类任务。TOP-1准确率指的是模型预测结果中概率最高的那个分类如果正确，则认为预测正确。而TOP-5准确率则考虑模型预测结果中概率最高的前五个分类，只要正确标签出现在这五个中，就认为预测正确。综上所述，YOLOv4的mAP和PR曲线计算主要关注目标检测的性能，而top1 mAP和top5 mAP的区别则体现在图像分类任务中，前者要求模型的第一个预测必须正确，后者则放宽要求，只要正确标签出现在前五个预测中即可。
2024-09-02 15:41:13
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原创 tensorflow-gpu 版本以及CPU版本下载链接
例：pip install C:\Users\yulai88\tensorflow_gpu-2.0.0a0-cp37-cp37m-win_amd64.whl(此处是我的本地路径)cmd打开命令提示窗口，这里默认本地已经安装python的情况下进行pip install （tensorflow镜像文件本地绝对路径）例：tensorflow_gpu-2.0.0a0-cp37-cp37m-win_amd64.whl。gpu-2.0版本，cp37代表python3.7版本，win_代表适用于windows系统。
2024-08-30 11:32:15
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原创 yolo8 参数详解ultralytics/cfg/default.yaml
【代码】yolo8 参数详解ultralytics/cfg/default.yaml。
2024-08-23 17:32:42
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原创 yolov8 出现loss 为nan
这篇博客警示读者在购买用于深度学习的显卡时要避开那些导致RuntimeWarning: All-NaN slice encountered的问题。作者强调这些Tensor核心存在严重缺陷，不适宜进行深度学习任务，建议大家在选购时务必谨慎。方法二：将混合精度训练AMP 设置为False。方法一：降低cuda和pytorch 版本号。
2024-08-21 16:56:45
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原创 python 函数参数带冒号
在上述语法中，function_name是函数的名称，para1、para2是函数的参数名称，type是参数的数据类型，default_value是参数的默认值。通过这种方式，我们可以在函数定义中明确参数的类型和默认值，以提高代码的可读性和可维护性。在上述示例代码中，add是函数的名称，x和y是函数的参数名称，int是参数的数据类型，0是y参数的默认值。函数的返回类型被指定为int。在Python 中，函数参数可以带有冒号来指定参数的数据类型和默认值。
2024-08-15 16:20:39
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原创 Android studio Button 监听敲击事件
第二种方法只要引用View.OnClickListener这个接口就行，接着Button button=findViewById(R.id.button);下面就是重写onClick()方法，一般使用switch语句，参数是view，可以根据不同id来赋予不同的点击事件，不用像上面匿名内部类那样每一个按钮都要单独设置一下点击事件。然后我们在MainActivity 里面写一个onClick()方法，这里就不是重写了，因为我们没有任何继承父类和引用接口，这里的方法名可以随意取。
2024-04-29 16:30:04
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原创 调用科大讯飞离线sdk
然后点击“离线命令识别（新版）”，进入下面界面，其中红框标注的需要填入代码。然后点击服务管理进入下面界面，查询账号当前可使用的免费次数。2，点击进入智能语音>离线语音唤醒（新版）>服务管理。1,首先用手机和身份证注册成为会员。
2024-04-26 10:35:12
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原创 win10 docker安装
下载Docker Desktop for Windows。，点击蓝色链接下载适用于x64计算机的wsl2 linux内核更新包。另外，如下选项也要选中，“适用于Linux的Windows子系统”运行docker run hello-world，启动成功如下;通过控制面板进入程序，然后点击进入启用或关闭Windows功能。如果出现一直下载不了的镜像，需要更换阿里源。将Hyper-V打勾，如下所示。
2023-06-21 17:12:32
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原创 yolov5 安卓
首先用aa打开yolov5_android_tflite的build.gradle，如下所示，注意这个过程aa会根据项目需要自己下载相关的依赖项。带相关依赖项下载完成后，就点击build下面的Generate Signed Bundle/Apk。下载完成之后直接运行下面的命令，可以将模型转换成tflite。编译完成如下所示： 然后移植apk文件到安卓手机就可以了。选择SDK Tools 28.0.3 版本下载就可以了。3，注意在打包生成apk的过程中需要先生成证书。安装Android 9.0就可以了。
2023-03-14 15:03:28
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原创 【Bug】Could not locate zlibwapi.dll. Please make sure it is in your library path
bug :zlibwapi.dll
2023-02-09 09:51:48
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原创 python3.7 pip pip3
1, python3.7sudo add-apt-repository ppa:jonathonf/python-3.7sudo apt-get install python3.72, pip pip3在utuntu下建议不要使用apt-get install 安装pip，会出现很多问题。建议使用如下方式安装：wget https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py --no-check-certificatesudo python get-pip.
2021-08-21 10:15:02
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原创 caffe protoc 版本冲突
我自己安装的protoc是3.5.1 ,这个和caffe自己要求的有冲突，所以就报错。尽量用下面这个方法安装protocsudo apt-get install libprotobuf-dev protobuf-compiler卸载：#removesudo apt-get remove libprotobuf-dev protobuf-compilersudo apt-get remove libprotobuf-lite8 libprotoc8sudo apt-get remo
2021-08-19 17:10:11
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原创 ./include/caffe/common.hpp:4:32: fatal error: boost/shared_ptr.hpp: 没有那个文件或目录
sudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev
2021-08-19 13:58:56
424
原创 C++ 定义一个新的类型并调用回调函数
1。今天学习muduo网络库源码的时候看到了boost::function，写篇笔记记录下。书上是这样描述的：function是一个函数对象的“容器”，概念上像是C/C++中函数指针类型的泛华，是一种“智能函数指针”。它以对象的形式封装了原始的函数指针或函数对象，能够容纳任意符合函数签名的可调用对象。因此，它可以被用于回调机制，暂时保管函数或函数对象，在之后需要的时机在调用，使回调机制拥有更多弹性。理解被存函数的最佳方法是把它想象为一个普通的函数对象(也可以想成一个模板类,使用的时候指定函数原型
2021-04-07 13:24:29
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原创 ubuntu 解决u盘是只读的
1，查看插入有只读文件系统故障的U盘,找到U盘挂载的文件系统 比如：/dev/sdb4,查看文件系统有故障（FAT：Filessystem error）tail -f /var/log/syslog2,卸载U盘umount /media/yll/E3,修复U盘文件系统故障sudo dosfsck -v -a /dev/sdb4以上就基本可以解决问题了...
2021-03-26 09:34:07
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原创 ubuntu cp 复制命令
find . -name "*" -exec cp -r {} /media/yll/ylw/yll/work/bag/data/1208/aidownload/data/ \; 复制某文件下的所有文件到另外一个文件。
2020-12-08 16:17:26
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原创 ModuleNotFoundError: No module named ‘torchscope‘
pip install torchscopeor pip install --upgrade git+https://github.com/Tramac/torchscope.git
2020-12-01 14:21:52
647
原创 安装docker 的注意事项
1 sudo apt-get update更新的软件源列表的时候会报很多错误：http://storage.googleapis.com/tensorflow-serving-apt stable InRelease:更新密钥：# 把Serving的发行URI添加为package源echo "deb [arch=amd64] http://storage.googleapis.com/tensorflow-serving-apt stable tensorflow-model-serve
2020-09-17 13:54:29
369
原创 神经网络中concatenate和add层的不同
在网络结构的设计上，经常说DenseNet和Inception中更多采用的是concatenate操作，而ResNet更多采用的add操作，那么这两个操作有什么异同呢？concatenate操作是网络结构设计中很重要的一种操作，经常用于将特征联合，多个卷积特征提取框架提取的特征融合或者是将输出层的信息进行融合，而add层更像是信息之间的叠加。This reveals that both DenseNets and ResNets densely aggregate features from pri
2020-08-04 11:41:25
710
转载 caffe darknet4 caffe.proto
caffe.proto是caffe数据结构定义的主要文件，本文主要是在caffe.proto代码的基础上加上了部分中文注释，其中的内容与caffe的prototxt文件中的结构相对应转载：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_39970417/article/details/80825601// syntax用来指定protobuf的版本syntax = "proto2"; // package可以看作C++中的namespace，与Caffe C++代码中的nam.
2020-08-04 10:49:36
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转载 darknet3 网络结构
DBL:代码中的Darknetconv2d_BN_Leaky，是yolo_v3的基本组件。就是卷积+BN+Leaky relu。resn：n代表数字，有res1，res2, … ,res8等等，表示这个res_block里含有多少个res_unit。不懂resnet请戳这儿concat：张量拼接。将darknet中间层和后面的某一层的上采样进行拼接。拼接的操作和残差层add的操作是不一样的，拼接会扩充张量的维度，而add只是直接相加不会导致张量维度的改变。后面我们一起分析网络一些细节与难懂的地方..
2020-07-28 11:25:43
2753
原创 caffe2 eltwise 层
Eltwise : element-wiseeltwise layer是caffe提供的按元素操作层。它支持3种基本操作：1. PROD：按元素乘积2. SUM：按元素求和（默认）3. MAX：保存元素大者进行何种操作可以在layer里面通过定义EltwiseOp : x #x:=0,1,2 除此之外，该层还定义了coeff 参数，该参数只对SUM操作起作用。最后，caffe还设定了stable_prod_grad #[default = true ] 来选择是否渐进较慢的梯度计算方法，该
2020-07-24 15:53:36
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原创 snap占用占用100%
df -iayll@yll-ubuntu:/snap/snapd$ df -ia文件系统 Inode 已用(I) 可用(I) 已用(I)% 挂载点sysfs 0 0 0 - /sysproc 0 0 0 - /procudev 2004858 590 2004268 1% /devd.
2020-06-23 15:56:42
6482
空空如也
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