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RSS订阅原创 【论文阅读】OSTrack：Joint Feature Learning and Relation Modeling for Tracking A One-Stream Framework
Ostrack 文章阅读
2023-02-12 17:58:45
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原创 ICCV 2021 LargeFineFoodAI 检索赛道方案总结
ICCV 2021 Workshop LargeFineFoodAI Large-Scale Fine-Grained Food Analysis2021年6月份美团主办的大规模细粒度的比赛，比赛共有两个赛道，分别是分类和检索，比赛在kaggle上举办的，比赛主页：LargeFineFoodAI分类赛道检索赛道比赛每个赛道分别产生了前三名的方案介绍，在官网主页也有，但是是视频形式的，现在根据他们的方案改成文字形式的。1 检索赛道第一名 DeepBlueAI这名方案介绍比较水，方案细节
2023-02-08 13:13:52
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原创 【竞赛】竞赛的常见思路和方案——目标检测
文章目录1. 数据：2 模型3. 训练4. 模型融合+后处理1. 数据：数据研究：是如何获得的，宽高比，类别平衡，采样环境标注框和感受野的设置，rpn中anchor ratio，大目标和小目标考虑训练集和测试集的分布数据集的划分直接比列分层抽样，考虑类别的分布domain，根据数据集的分布，两个不同的年代k折划分2 模型backbone，Neck（FPN），RoIHead，它级联三个不同IOU阈值（0.5，0.6，0.7)的头，但在2019广东工业智造创新大赛决赛上，某团队
2022-03-19 13:34:50
4143
原创 【bug解决】Can only index by location with a [integer, integer slice (START...) listlike of integers
ValueError: Can only index by location with a [integer, integer slice (START point is INCLUDED, END point is EXCLUDED), listlike of integers, boolean array]if (features_tn.at[i-1, 'date'] > 20181230) & (features_tn.at[i-1, 'date'] < 20190129):
2021-10-24 20:38:31
1471
原创 【问题解决】TypeError: ‘CClass‘ object is not callable
错误描述：使用下面的代码进行两个数组的拼接：back = np.c_(backt, pre)出现错误：TypeError: ‘CClass’ object is not callable错误的原因为：使用了小括号，np.c_应使用的是[ ]解决办法back = np.c_[backt, pre]...
2021-10-24 19:50:44
3117
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原创 TypeError: ‘method‘ object is not subscriptable
TypeError: ‘method’ object is not subscriptablefeatures = features[~(features['amount'].isin([0]))]
2021-10-24 19:25:38
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原创 【问题解决】typeerror: cannot perform ‘rand_‘ with a dtyped [float64] array and scalar of type [bool]
typeerror: cannot perform ‘rand_’ with a dtyped [float64] array and scalar of type [bool] features = features[(features['pct_change'] <= 10 & features['pct_change'] >= (-10))] 解决： features = features[(features['pct_change'] <= 10) &(fe
2021-10-24 19:08:07
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原创 YOLOv5s部署在瑞芯微电子RK3399Pro中使用NPU进行加速推理
0. 前言：本文介绍了YOLOv5s算法在国产瑞芯微电子RK3399ProD上的部署推理，介绍整个的流程，并基于YOLOv5和RK3399Pro简单的介绍下RKNN的接口使用，并记录一些踩过的坑，希望能帮助到大家，避免踩坑。本文仅做交流使用，文中有什么理解的不到位的或者谬误，也希望大家能够交流下。1. 部署流程在服务器端或者电脑端进行训练，训练完成后将.pt文件转换成ONNX格式电脑端使用rknn-toolkit1.6.0将ONNX模型转换成RKNN模型RK3399Pro中进行模型推理
2021-08-19 14:40:40
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原创 【问题解决】AttributeError: ‘ForkAwareLocal‘ object has no attribute ‘connection‘
https://zhuanlan.zhihu.com/p/70952105
2021-08-17 17:58:15
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原创 Pycharm专业版配置远程服务器，实现本地写代码，远程调试运行
1使用Pycharm专业版配置远程服务器的优点目前训练大多是在深度学习的服务器上，在电脑本地进行编写程序和调试运行程序（我比较菜，使用的是Win10），在服务器端（Linux）进行运行程序。环境一次配置完成，不用在本地的电脑上和服务器端上同时配置两个相同的环境，缩短开发运行的时间。2配置的过程1）首先要有PyCharm profession版本学生的话可以使用edu教育邮箱申请一个专业版本的，如果是学生，我这里也有18版本的，百度网P下载下来看里面的word文档（教程）就行了，就能获得免费的专
2021-07-19 18:56:49
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原创 【问题解决】import _ssl # importerror: dll load failed: 找不到指定的模块
项目场景：新发的电脑新装的Anaconda环境，使用PyCharm作为IDE，创建新的深度学习环境安装TensorFlow，跑开源的项目问题描述：在运行程序时出现了以下的问题File "C:\Users\Tf011\Anaconda3\Lib\ssl.py", line 98, in <module> import _ssl # if we can't import it, let the error propagateImportError
2021-07-17 16:52:49
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原创 【解决问题】BrokenPipeError: [Errno 32] Broken pipe
问题描述：环境：win10情况：当时正在运行yolov5程序，出现这个问题BrokenPipeError: [Errno 32] Broken pipe解决方案：在参数设计阶段将worker设置成0，在win10上非常有必要将nw(num-worker)设置成0问题分析worker参数是指的是：在使用Pytorch的DataLoad函数时，一个重要的参数数据需要加载到内存中在传入GPU，numworker越大，传入的越快，当然也很吃CPU在WIN中无比设置成0，在Linux中可以设
2021-05-09 01:52:21
3320
原创 【解决】RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device
RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the devicehttps://www.jianshu.com/p/eb5335708f2a
2021-05-06 21:41:02
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1
原创 Windows和Ubuntu下查看CUDA和cuDNN的版本
Linux1. 查看CUDA版本终端中输入：nvcc -V#或者nvcc --version若没有安装nvcc，则使用cat /usr/local/cuda/version.txt2. 查看cuDNN版本cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2如果没有，则可能没有安装cuDNNWindows1. 查看CUDA版本nvcc -V#或者nvcc --version或者找到安装目录：找到C:
2021-05-04 01:10:30
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原创 Backend TkAgg is interactive backend. Turning interactive mode on.解决办法
Backend TkAgg is interactive backend. Turning interactive mode on.原因分析：交互环境出现问题解决办法：在代码中加入一下语句import matplotlib.pyplot as pltplt.switch_backend('agg')
2021-04-29 01:09:28
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6
原创 win10+anaconda安装深度学习环境
1. 英伟达驱动安装英伟达驱动安装，这个不要求最新的版本，因为最新的驱动可能会有问题2. 安装Anaconda因为我需要使用Python3.6，因此需要用到老版本的 Anaconda。清华镜像源找到相应的版本，然后下载，也可以直接下载最新的版本然后后来重新创建环境Anaconda安装就按照提示安装就好了。换源Win下面选择的源 二选一就行了清华conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaco
2021-04-15 17:56:22
431
原创 pip安装库出现 Could not install packages due to an OSError: [WinError 5] 拒绝访问
问题今天在装库的时候，出现了这个问题出现了OSError，拒绝访问问题分析操作的权限不够。解决方法在使用一下的方法pip install --user "name of pkg" 彻底解决给user对出现拒绝访问的文件附上权限。彻底解决问题616573962698)]彻底解决问题当然使用——user也可以解决...
2021-03-24 16:22:29
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10
原创 训练模型时win10页面太小，无法完成操作
项目场景：在win10上训练yolov3的模型候问题描述：提示：这里描述项目中遇到的问题：出现报错，win10页面太小，无法完成操作 原因分析：可能是电脑的虚拟内存太小，由于操作太多导致没必要的进程进入了内存中解决方案：重启Pycharm，杀掉没用的占用内存，解决这个问题...
2021-03-16 20:44:49
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原创 Endnote安装和使用
目录1. Endnote由Thomson Corporation下属的Thomson ResearchSoft 开发。2. Endnote的功能3. 安装步骤4. 新建库与工作面板5. 导入本地文献6. 导入在线文档7. 引用文献1. Endnote由Thomson Corporation下属的Thomson ResearchSoft 开发。2. Endnote的功能文献管理——方便用来记录文献搜索文献写作——提供多种SCI写作的模版3. 安装步骤下载安装包，这里提供的是Endnote X
2021-03-11 17:36:33
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原创 使用visdom可视化 出现由于目标计算机积极拒绝，无法连接的问题
今天在学习PyTorch 时，正要使用visdom进行数据可视化但是出现了这个问题ConnectionRefusedError: [WinError 10061] 由于目标计算机积极拒绝，无法连接。于是上网上查询解决办法在Anaconda prompt下相应的环境下输入以下命令python -m visdom.server但是又出现“由于连接方在一段时间后没有正确答复或连接的主机没有反应，尝试连接失败。 ”的问题解决办法找到visom安装的文件夹server.py，我的在这个里面
2021-01-31 19:17:05
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原创 Jupyter notebook使用anaconda新建环境
anaconda新建环境中使用Jupyter notebook 时找不到新kernel的问题问题描述：安装好PyTorch GPU版本之后，想测试版本号，但是进入Jupyter notebook 之后，发现还是原来CPU的版本号，没有使用新的环境。上网上搜索发现是新环境下没有安装Jupyter notebook输入下面的命令conda install nb_conda打开Anaconda Navigator 相应的环境下安装 Jupyter Notebook 或者JupyterLab
2021-01-29 23:51:18
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原创 【PyTorch】神经网络工具箱nn
神经网络工具箱nn核心数据结构式Module 表示层\表示一个包含很多层的神经网络Python类的 参数过程nn.Conv2d（） 对由几个输入平面组成的输入信号应用二维卷积nn.AvgPool2d() 平均池化nn.ReLU() 激活函数 Sequential() 简化的前馈传播网络 例子中第二种较为简单nn.BatchNorm2d()RNN （vanilla RNN LSTM GRU 以及三种cell）nn.CrossEntropyLoss()交叉熵损失 与普通的layer相同
2021-01-29 00:02:28
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原创 【PyTorch】Autograd
Autogradrequires_grad 需要求导(requires_grad)的tensor即Variable 变量的requires_grad属性默认为False，如果某一个节点requires_grad被设置为True，那么所有依赖它的节点requires_grad都是True。grad_fn 查看反向传播的函数的类型 AddBackward0/MulBackward0next_functions保存grad_fn的输入，是一个tuple，tuple的元素也是Func
2021-01-27 23:53:20
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原创 【PyTorch】---Tensor
常用Tensor用法小结生成 tensortensor(*size) tensor(data)arange(s,e,step) #s-e 步长为steplinspace(s,e,steps) #s-e 均匀steps份rand/randn(size) #均匀/标准分布normal（mean，std）/uniform(from,to)#正态/均匀分布randperm(m) #随机排列 生成0- m-1 的随即排列2. 常用操作tensor.shape=tensor.si
2021-01-27 23:47:46
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原创 常用Ubantu命令+jupyter使用技巧
简单命令# 安装软件sudo apt intall # 卸载软件sudo apt remove 软件名# 更新可用软件包列表sudo apt update # 更新已安装的包sudo apt upgrade#装python sudo apt install ipythonsudo apt install ipython3suso apt install python3-pip#装C++sudo apt install cmakesudo apt install qtc
2021-01-27 23:39:34
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原创 【吴恩达机器学习】第十六章
第十六章 基于内容的推荐系统16-1 推荐系统X是特征，含有浪漫元素和动作元素的含量，其中要设定X0为截距。权重是根据机器学习算法计算得出。然后用来预测第一列，第三行的评价得分。16-2目标函数，使用梯度下降法计算权重值16-3协同过滤给定的θ\thetaθ获得最佳的特征X（即电影是什么种类的）给定的X，优化得到θ\thetaθ反复执行这个操作16-4 协同过滤算法实现将上面的式子统一得到一个目标函数，然后进行优化滤波算法过程16-5 低秩矩阵分解使用矩阵
2020-12-09 17:16:55
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原创 【吴恩达机器学习】第十五章
第15章15-1 问题提出异常检测实例：三个实例用户行为制造业监测计算机数据中心15-2 高斯分布15-3 算法实现选择特征匹配参数，使特征匹配到相关的概率分布计算概率积，判断是否小于某个值一个实例15-4 实施并评估异常检测算法实施过程见下方，以下面航空发动机为例评估过程使用精确率和召回率还有F1来评价15-5异常检测和监督学习的区别异常检测：适用于小部分的1，大部分的0会有很多的种类的异常能判断出未来的不正常的例子监督学习需要大
2020-12-08 22:32:44
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原创 【吴恩达机器学习】第十四章
第十四章14-1 目标1 数据压缩降维的第一个应用是可以压缩数据，使运算更快14-2 目标2 可视化降维的第二个应用是可视化14-3 主成分分析问题规划1PCAPCA不是线性回归，求的直线或平面是在距离最短14-4 主成分分析问题规划2实现PCA过程计算均方差矩阵，然后计算其特征向量然后选择前K列（K是指主要成分）整体过程见上图14-5重建Z=UTxXappro=U*Z但是损失了垂直距离，仅仅有坐标的变化，仍然在一条线上，并没有完全的恢复14-6 主要成分K
2020-12-08 11:39:22
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原创 【吴恩达机器学习】第十三章
第十三章13-1无监督学习无监督学习没有标签13-2 聚类算法K-meansK-means算法输入聚类的点数：Ｋ数据集K-means算法步骤簇分类移动聚类中心迭代K-means也可以用来区分那种不是很明显得簇，比如下图13-3 优化目标Ci：表示为数据Xi目前属于目前簇的序号μ K \mu ~K~μ K 表示的是簇中心uci表示被分到哪个簇，比如之前的分成的红绿两组优化函数如上图所示簇分类是将目标函数中的μ K
2020-12-07 17:26:16
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原创 【吴恩达机器学习】第十二章
第十二章12-1 SVM的优化目标目标代价函数训练集误差项正则化误差项‘12-2 大间距分类器当y=1时，我们希望z>=1当y=0时，我们希望z<=1其中想让C变的比较大，想要最小化代价函数就要让第一项为零Cost0 Cost1使用SVM时，会有这样的情况出现，即决策边界会使两边的分类距离最远，选择中间的那条界限。如上图所示，当分类的图像如上图所示，C如果比较大，会选择斜线，C如果比较小会选择中间的那条直线。当出现异常点时，SVM也能够正常的分类，可能会出
2020-12-07 15:04:52
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原创 【吴恩达机器学习】第十一章
第十一章 设计一个机器学习系统11-1 垃圾邮件分类实例设计垃圾邮件识别系统要考虑的事情11-2 误差分析开始一个简单的、可以快速进行的算法画出学习曲线，判断是否需要更多的数据，特征能够起到作用误差分析，人为的检测数据集（交叉验证集），看看有没有什么很明显的特征导致的误差数值估计的重要性，采用一个数值估计进行判断改进算法是否有用。11-3不对称分类的误差评估对于癌症诊断的例子，使用逻辑回归分类的方法在测试集发现有1% 的错误，但是实际上有人群中有0.5% 的病人有癌症，这时
2020-12-06 19:06:00
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原创 【吴恩达机器学习】第九章
第九章9-1神经网络的Cost function二元分类问题，binary多元分类问题其中L是神经网络的层数Sl是l层中的神经元个数K是K个种类 右边多元分类中的K=29-2没看太懂9-3 理解后向传播算法9-4展开参数9-5梯度检测数值估计梯度编程过程：实施建议：...
2020-12-04 11:27:12
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原创 Markdown语法简单用法
MARKDOWN语法简介1标题等级#标题的格式# 一级标题## 二级标题### 三级标题#### 四级标题##### 五级标题2代码快//代码块//```加上写的语言#···（esc上面的三个飄号+写的语言的小写）#··· 再来三个飄号结尾#··· python#··· c++3字体**这是加粗操作***倾斜****斜体加粗***~~划线~~效果如下：这是加粗操作倾斜斜体加粗划线4引用>这里是引用内容>>这里是引用内容&g
2020-12-01 17:00:31
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原创 无人驾驶汽车技术之道路线识别
无人驾驶汽车技术之道路线识别1引入：无人驾驶技术近些年发展迅速。无人车若想实现自动驾驶，从视觉的角度上讲其要先学会观察道路，具体来说，就是检测车道线。包括识别车道线与车的位置关系，是实线还是虚线等。本文将通过简单的道路图片，检测识别车道线。实验环境：Anaconda3(Python3.6)+Spyder+libopencv+WIN102原理：首先读取图片，然后将图片转成灰度图片，高斯滤波，Canny边缘检测，划分ROI（Regine of Interest）区域，霍夫变换，道路线判断与重画，与原图
2020-07-06 18:16:10
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