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原创 CRYSTAL-ubuntu-打工人使用手册-log
将Mp4转换成gifsudo apt-get install mplayer将mp4分解成jpg存储到./img中 mplayer -ao null result_2411.mp4 -vo jpeg:outdir=./img将./img/*.jpg 所有的图像以10%的大小进行输出./view.gif covert ./img/*.jpg -resize 10% ./view.gif使用镜像安装pippip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.ed
2021-04-25 10:51:11
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原创 激活函数--Sigmoid,tanh,RELU,RELU6,Mish,Leaky ReLU等
激活函数目前自己使用比较多的激活函数RELU, RELU6; LeakyReLU; SELU; Mish；激活函数看：计算量；准确率；大多数激活函数pytorch里有已经包装好了： Non-linear Activations (weighted sum, nonlinearity)Non-linear Activations (other)[https://pytorch.org/docs/stable/nn.html](https://pytorch.org/docs/stable/nn.ht
2021-02-03 16:26:30
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原创 PyTorch torch.optim.lr_scheduler 学习率 - LambdaLR;StepLR;MultiStepLR;ExponentialLR
PyTorch学习率调整策略通过torch.optim.lr_scheduler接口实现。PyTorch提供的学习率调整策略分为三大类，分别是有序调整：等间隔调整(Step)，按需调整学习率(MultiStep)，指数衰减调整(Exponential)和余弦退火CosineAnnealing。自适应调整：自适应调整学习率 ReduceLROnPlateau。自定义调整：自定义调整学习率 L...
2019-11-26 16:10:06
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原创 PyTorch torch.optim.lr_scheduler 学习率设置 调参 -- CosineAnnealingLR
lr_scheduler 学习率学习率的参数调整是深度学习中一个非常重要的一项，Andrew NG（吴恩达）认为一般如果想调参数，第一个一般就是学习率。作者初步学习者，有错误直接提出，热烈欢迎，共同学习。（感谢Andrew ng的机器学习和深度学习的入门教程）PyTorch学习率调整策略通过torch.optim.lr_scheduler接口实现。PyTorch提供的学习率调整策略分为三大类，...
2019-11-26 14:57:35
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原创 论文阅读 DOES END-TO-END AUTONOMOUS DRIVING REALLY NEED PERCEPTION TASKS?
端到端是否需要感知任务
2025-02-17 16:31:56
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原创 论文阅读 Driving with Prior Maps: Unified Vector Prior Encoding for Autonomous Vehicle Mapping
高精地图（HD maps）对于自动驾驶车辆的精准导航和决策至关重要，但其创建和维护面临着显著的成本和时效性挑战。基于车载传感器的在线高精地图构建逐渐成为一种有前景的解决方案，然而，由于遮挡和恶劣天气导致数据不完整，这些方法可能受到阻碍。本文提出了一种名为PriorDrive的框架，通过利用先验地图的力量，显著增强了在线高精地图构建的鲁棒性和准确性。我们的方法整合了多种先验地图，例如 OpenStreetMap 的标准精度地图（SD maps）、供应商提供的过期高精地图以及来自历史车辆数据的本地构建地图。
2025-01-14 16:27:29
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原创 论文阅读 MapTracker: Tracking with Strided Memory Fusion for Consistent Vector HD Mapping
MapTracker: Tracking with Strided Memory Fusion for Consistent Vector HD Mapping
2024-12-27 18:36:50
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原创 MapEX - Mind the map! Accounting for existing maps when estimating online HDMaps from sensors.
MapEX 加入地图编码的MAP检测
2024-12-16 11:26:30
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原创 经典论文阅读MapTRv2: An End-to-End Framework for Online Vectorized HD Map Construction
maptrv2
2024-11-28 18:04:31
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原创 经典论文MapTR-STRUCTURED MODELING AND LEARNING FOR ONLINE VECTORIZED HD MAP CONSTRUCTION理解
车道线检测
2024-11-25 21:03:59
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原创 SparseDrive - 清华地平线开源的e2e的框架
清华地平线合作开发的e2e的框架SparseDrive资源论文git个人觉得该文章厉害的地方之前只关注了obstacle得部分，和个人得工作内容有关，最近看它得map实现也是基于sparse实现得，觉得还挺神奇得，看了它得消融实验和maptr比还是掉点得。58.7降低到56.2。sparse得细节内容看。
2024-09-06 14:00:11
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原创 Denosing && RayDN-对同一射线的误检测优化
Denosing操作理解DN-DETR增加denosing操作，帮助快速拟合，提高了目标检测任务中的效率和精度。通过这种方式，DN-DETR 克服了原始 DETR 的一些限制，使其在实际应用中具有更好的性能和鲁棒性。GTBoxes通过随机偏移H, L,W进行偏移，当中心点x,y的偏移都>L/2,W/2会将label设置为num_class，也就是负样本，会对GTBoxes重复n次组成n=10。
2024-08-16 18:13:47
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原创 稀疏3D检测-Sparse4Dv1v2v3
我们将历史帧的instance投影至当前帧，其中，instance feature保持不变，anchor box通过自车运动和目标速度投影至当前帧，anchor embed通过对投影后的anchor进行编码得到。然而，不同正样本之间的匹配质量差异显著，因此，论文分类置信度并不是评估预测边界框质量的理想指标。在这两个attention模块中，将instance feature和anchor embed相加作为query与key，在计算attention weights时一定程度上会存在特征混淆的问题。
2024-07-16 18:00:21
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原创 Far3D论文理解
原标题：Far3D: Expanding the Horizon for Surround-view 3D Object Detection作者单位：北京理工大学 & 旷视科技。
2024-03-22 18:06:40
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原创 PETR: Position Embedding Transformation for Multi-View 3D Object Detection代码解读梳理
PETR代码解读
2024-02-18 14:54:00
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原创 2024年-视觉AI检测的面试题目总结
Hello,各位，面试大宝典又来拉;持续更新；一定要理清自己简历上的项目，因为简历是你给面试官的入口，会根据你的简历问问题；目前leetcode水平169题；持续更新；
2024-02-06 09:54:14
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原创 /mmcv/_ext.cpython-36m-x86_64-linux-gnu.so: undefined symbol: _ZN3c107Warning
mmcv安装
2023-01-06 15:43:29
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原创 视频合并python
视频合并；视频拼接clips = [VideoFileClip(r"//A-0000-raw-converted.avi"), VideoFileClip(r"/bird_A-0000-raw-converted.avi")]video = clips_array([clips])video.write_videofile(r'/2022_02_25_wh/roi7.5.mp4')...
2022-03-02 15:46:39
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原创 python yuv转rgb
注意yuv 也有很多种格式cv2.COLOR_YUV2BGR_NV12 对应的格式所有格式C++https://docs.opencv.org/4.2.0/d8/d01/group__imgproc__color__conversions.html#ga4e0972be5de079fed4e3a10e24ef5ef0例子：. - #COLOR_YUV2BGR_NV12. - #COLOR_YUV2RGB_NV12. - #COLOR_YUV2BGRA_NV12. - #CO
2022-02-24 11:21:35
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原创 深度学习面试题总结-2022总结
背景：社招（我估摸着校招聘一样会问，主要方向：自动驾驶）；祝愿每一个求职者都可以顺利；我刷题的思路就是repeat repeat repeat，背， 背， 背，背着背着就懂了；刷的dp，二叉树目前一题没考，好苦。地平线1面：自我介绍mobilenet整合时候的处理（1*1进行通道变化）手撸depthwise和普通卷积的计算量（吴恩达Mobilenet视频里有讲解， 1/9 + 1/c_out）（https://www.bilibili.com/video/BV1Rf4y1b7NP?p=21）
2021-12-28 10:58:54
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原创 DP动态规划--乡村邮局问题-Post Office（POJ-1160）python
DP–乡村邮局问题-Post OfficeSample Input10 51 2 3 6 7 9 11 22 44 50Sample Output9python 版本def arrange(arr, k): n = len(arr) arr = [0] + arr w = [[0] * (n+1) for _ in range(n+1)] # print(w) dp = [[0] * (n+1) for _ in range(n+1)] for
2021-12-12 15:00:59
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原创 Reducer buckets have been rebuilt in this iteration.
在跑torch多GPU报错“Reducer buckets have been rebuilt in this iteration.”原因是torch版本问题， torch1.7以上的distributed.py发生更改导致报错：这玩意是distributed.py里的前向函数报错def forward(self, inputs, *kwargs): if self.ddp_join_enabled: ones = torch.ones(
2021-11-05 11:13:33
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原创 深度学习冷知识
coco指标MS-COCO AP: mAP averaged over ten IoUs: [0.5:0.05:0.95];AP50: mAP at 0.5 IoU threshold;AP75: mAP at 0.75 IoU threshold;APs: AP for small objects of area smaller than 32^2APm: AP for objects of area between 322 and 96^2;APl: AP for large objects
2021-06-22 15:25:26
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原创 cityscapes数据集的下载和应用
链接内容官方地址：https://www.cityscapes-dataset.com/使用git的地址： https://github.com/mcordts/cityscapesScripts数据下载在官网下载，不需要翻墙，需要企业级别邮箱（不能qq,163，gmail）；每天有限制的下载次数;注册账号， 网页下载。。我自己不怎么断。断的话看方法二终端脚本下载(推荐):wget --keep-session-cookies --save-cookies=cookies.txt --po
2021-04-30 16:23:12
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原创 nms-python和C
代码import numpy as npdef nms(bboxes, iou_threshold): x1 = bboxes[:, 0] y1 = bboxes[:, 1] x2 = bboxes[:, 2] y2 = bboxes[:, 3] score = bboxes[:, 4] area = (x2 - x1 + 1) *(y2 - y1 + 1) index = area.argsort()[::-1] res = []
2021-03-05 10:20:03
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原创 华为机考1-54题总结
华为笔试面试机考在线练习，欢迎练习并在讨论区交流题解与想法。华为机试质数因子题目描述功能:输入一个正整数，按照从小到大的顺序输出它的所有质因子（重复的也要列举）（如180的质因子为2 2 3 3 5 ）最后一个数后面也要有空格num = int(input())def func(num): prime_num=1 for i in range (2,int(num**0.5+2)): if num%i == 0: prime_num=0
2021-03-05 09:42:03
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原创 train错误cpython-37m-x86_64-linux-gnu.so: undefined symbol: THPVariableClass
1.检查torch 和 torchvision , python 版本按照需要的版本安装删除之前编译的东西,重新编译cd /project_path/buildrm -rf *cd ..python setup.py build develop
2020-11-11 10:34:51
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原创 BorderDet: Border Feature for Dense Object Detection论文解读-代码pytorch
BorderDet: Border Feature for Dense Object Detection兄弟们,:-O来啦~ 美好的一天哇论文地址1: https://arxiv.org/pdf/2007.11056.pdf代码地址2: https://github.com/MegviiBaseDetection/BorderDet作者分析3: https://zhuanlan.zhihu.com/p/163044323其实作者已经做了一些分析,但是自己有的地方还是不懂,所以就着代码读了读,感觉
2020-10-30 15:03:31
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原创 二数之和－三数之和－四数之和
二数之和两数之和给定一个整数数组 nums 和一个目标值 target，请你在该数组中找出和为目标值的那 两个 整数，并返回他们的数组下标。你可以假设每种输入只会对应一个答案。但是，数组中同一个元素不能使用两遍。class Solution(object): def twoSum(self, nums, target): """ :type nums: List[int] :type target: int :rtype:
2020-10-16 10:42:41
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原创 寻找两个正序数组的中位数－python-二分法
寻找两个正序数组的中位数给定两个大小为 m 和 n 的正序（从小到大）数组 nums1 和 nums2。请你找出并返回这两个正序数组的中位数。进阶：你能设计一个时间复杂度为 O(log (m+n)) 的算法解决此问题吗？二分法class Solution(object): def findMedianSortedArrays(self, nums1, nums2): """ :type nums1: List[int] :type num.
2020-10-15 13:42:00
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原创 最长回文子串－python－动态规划
最长回文子串给定一个字符串 s，找到 s 中最长的回文子串。你可以假设 s 的最大长度为 1000。示例 1：输入: “babad”输出: “bab”注意: “aba” 也是一个有效答案。def longestPalindrome(self, s: str) -> str: n = len(s) dp =[[False]*n for _ in range(n)] ans = "" for l in range(n).
2020-10-15 10:54:32
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原创 Adversarial Knowledge Transfer from Unlabeled Data翻译
虽然机器学习方法在视觉识别中有很大的应用前景，但大多数现有的方法严重依赖于大量标记训练数据的可用性。然而，在绝大多数真实世界的设置中，由于标记数据的成本或给定域中数据的稀少，手动收集这样大的标记数据集是不可行的。在本文中，我们提出了一个新颖的对抗式知识转移(Adversarial Knowledge Transfer, AKT)框架，用于从互联网规模的未标记数据中转移知识，以提高分类器在给定视觉识别任务上的性能。提出的对抗学习框架将未标记源数据的特征空间与标记目标数据对齐，使得目标分类器可以用于预测源数据上
2020-08-25 15:20:48
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原创 A Survey on Deep Transfer Learning 2018 翻译
A Survey on Deep Transfer Learning 2018 翻译((o)/~虽然这篇文章是2018年的,不是很新,但是写的通俗易懂,很适合刚接触迁移学习的同学,所以就翻译了)independent and identically distributed(i.i.d.)独立同分布摘要深度学习作为一种新兴的分类平台，近来日益受到研究人员的关注，并已成功应用于多个领域。在生物信息学和机器人学等领域，由于数据采集和标注成本高，构造一个大规模的，和标注良好的数据集是非常困难的，这些问题都
2020-08-24 16:05:11
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原创 C++ OPENCV 获得两矩形的交集矩形
获得两个矩形的交集，该交集类型也是矩形这种情况就范围交集的矩形，蓝色部分；这种情况返回 cv::Rect(cv::Point(0,0),cv::Point(0,0) );欢迎测试，提BUG；/** @brief 获得两个矩形的交集@param rect1； rect2 is lds range.@output cv::Rect 交集 */cv::Rect get_IOU(cv::Rect rect1, cv::Rect rect2){ // 横向和纵向距离 cout
2020-07-22 08:57:22
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原创 获得两张的单应矩阵
两张图片，至少找到4个对应的点，即可获得两张图的转换关系 cv::Mat src1(1280, 960, CV_8UC1, cv::Scalar(0)); circle(src, cv::Point(360,360), 15, cv::Scalar(255,255,255),CV_FILLED, 8,0); circle(src, cv::Point(760,360), 15, cv::Scalar(255,255,255),CV_FILLED, 8,0); circle
2020-07-08 16:06:27
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空空如也
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