YOLOV5训练过程CUDA 和cuDnnan 安装教程windows上安装可以参考这篇知乎文章数据集准备自己准备数据集可以使用 labelImg 工具，直接 pip install labelimg 就可以安装了。 命令行中输入 labelImg 就可以运行标注数据的输出结果有多种过格式，VOC 、COCO 、YOLO等。数据组织先放目录树，建议先按照下面的目录格式，准备数据集。└─VOCdev
在前一篇SuperMap C++ 组件开发环境快速搭建（VS + Qt）中，讲述了如何进行SuperMap iObjects for C++ 二次开发工程的配置，以及创建地图窗口显示地图。本篇将介绍如何创建三维场景窗口，打开三维场景，以及加载模型数据。本篇仅以VS开发为例。1. 创建一个基于对话框的MFC的应用项目：FirstSup
大家也许还记得 2005 年 3 月 C++ 大师 Herb Sutter 在 Dr.Dobb’s Journal 上发表了一篇名为《免费的午餐已经结束》的文章。文章指出：现在的程序员对效率、伸缩性、吞吐量等一系列性能指标相当忽视，很多性能问题都仰仗越来越快的 CPU 来解决。但 CPU 的速度在不久的将来，即将偏离摩尔定律的轨迹，并达到一定的极限。所以，越来越多的应用程序将不得不直面性能问题，而
1.当我们完成了数据获取,数据标注,数据清洗,模型训练,模型评估,模型优化后,我们该做什么呢?当 然是模型上线.也就是说将模型部署,封装打包,提供给最终要使用的用户. 2.提到模型部署,现在有好几种方式,eg:TF_Servering,flask_web,安卓,TensorRT等.我们要根据不同的场景和需求来选择合适部署方式.3.我比较熟悉的是TensorRT的部署.什么是tensorR
目录模型融合Bagging随机森林RFBoostingAdaboostGBDTXgboostStackingBlending结合策略平均法投票法学习法 在机器学习训练完模型之后我们要考虑模型的效率问题，常用的模型效率分析手段有：机器学习模型优化之模型融合 简洁易懂超赞.研究模型学习曲线，判断模型是否过拟合或者欠拟合，并做出相应的调整；对于模型权重参数进行分析，对于权重绝对值高/低的特征，可以对特
本篇记录如何使用多张GPU 显示卡，加速TensorFlow Object Detection API 模型训练的过程。 虽然TensorFlow Object Detection API 已经有支援多张GPU 卡平行计算的功能，但是缺乏说明文件，所以我自己也不是非常确定该怎么用，以下只是我目前尝试出来的方式 这里我们接续之前的TensorFlow Object Detection API自行训练
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2024-06-19 22:09:20
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1.首先，我们要知道Daz Studio的扩展包是什么。默认安装的文件里包含了几种基础包，Genesis 1/2/3/8 Female/male 就是DAZ官方的基础人物模型。根据骨骼绑定的不同分为了不同型号。其中Genesis 8 Female/male(简称G8F/M)是目前绑定最为完善的一款标准人体，面部绑定最全面，默认pose不是tpose的人体。也是目前各种拓展包的主要对象，一些各式各样
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2024-04-16 16:38:21
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本文已经首发在个人微信公众号：工业机器人仿真与编程（微信号：IndRobSim），欢迎关注！MotoSimEG-VRC（安川机器人虚拟仿真与离线编程软件）除了可以从外部导入三维数模以外，还可以导入二维数模，支持导入的二维数模格式为DXF。一般情况下，导入的二维数模都是作为机器人工作站的设备布局草图，用于前期机器人工作站设备摆放布局的位置参考。但是，MotoSimEG-VRC软件与DELMIA、Ro
最近有一个项目是要求能够实现一个网页，这个网页上要加载一个小镇，给的模型比较大，然后就被网络加载速度的问题所困扰1.发现问题就拿下面的例子来看，这里是在three.js中加载一个模型大小只有2.5Mb的模型（hb_01.fbx），可以看到在页面的整个加载过程中，它占了99%的时间，用了4.86s （plus：这个加载分析是点开开发人员工具，看网络那一栏）同时你可能会发现你第一次加载慢，第
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2024-09-23 07:52:21
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当3D模型过大时，Cesium加载过程中可能会遇到性能瓶颈、内存溢出或加载时间过长等问题。针对这种情况，可以尝试以下几种解决方案来优化加载和展示大容量3D模型： 1.模型优化： 减少模型面数：通过简化模型几何细节（LOD技术）或使用模型优化工具对模型进行减面处理，降低模型的复杂度。 2.使用压缩格式：如glTF支持纹理和网格数据的压缩，减少文件大小。 分块加载（异步加载）：将大型模型分割成多个小块
目录1. 什么是 state_dict?2. 为了评估保存加载模型2.1 保存模型参数 state_dict（建议）2.2 保存整个模型（并不建议）3. 为了评估或再训练保存模型4. 将多个模型保存在一个文件里面5. 使用来自不同模型的参数进行热启动6. 在设备之间保存加载模型6.1 GPU上保存，CPU上加载6.2 GPU上保存，GPU上加载6.3 CPU上保存，GPU上加载6.4 模型在多个
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2024-08-19 11:00:20
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前言Android面试中有哪些常见问题汇总&答题思路目录：1.网络 2.Java 基础&容器&同步&设计模式 3.Java 虚拟机&内存结构&GC&类加载&四种引用&动态代理 4.Android 基础&性能优化&Framwork 5.Android 模块化&热修复&热更新&打包&
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2024-08-07 11:12:55
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VTK中在同一窗口或空间显示多个渲染模型的三种方法1.使用vtkAppendPolyData数据合并显示2. 在render中渲染多个actor后在renderwin中显示3. 多视口显示 刚开始学习vtk，记录一下学习过程。在使用vtk进行可视化处理时，想将多个模型放在同一空间显示。但是网上大多都是使用视口方法，在同一窗口
分区域单独显示多个模型，不是我想要的效果，搜索良久，终于找到另
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2024-10-18 15:51:57
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文章目录前言一、构建需要实例化的额外数据二、在顶点着色器，将实例化 ID 从 appdata 存入 v2f 传给片元着色器三、在片断着色器中访问具体的实例化变量三、使用代码修改Shader材质属性，实现GPU实例化后不同对象颜色不同的效果1、在C#测试脚本生成小板凳的时候修改材质属性2、我们需要使用材质属性块来修改才可以不让GPU实例化失效 前言在之前的文章中，我们解决了GPU实例化需要的 app
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2024-08-15 18:59:44
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本文分享了一个Bash脚本，它能够自动检测空闲的GPU，并根据用户的需求分配相应数量的GPU以运行特定的命令或脚本。脚本代码#!/bin/bash
# 亮红色和亮绿色文本的ANSI转义序列
light_red='\e[91m'
light_green='\e[92m'
no_color='\e[0m'
# 检查是否有参数输入
if [ -z "$1" ]; then
echo -e "
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2024-08-06 14:17:58
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前言本文首先简要介绍 Tensor RT 的输入、输出以及部署流程，了解 Tensor RT 在部署模型中起到的作用。然后介绍 Tensor RT 模型导入流程，针对不同的深度学习框架，使用不同的方法导入模型。一、TensorRT 简介TensorRT 是NVIDIA 公司发布的一个高性能的深度学习推理加速框架，下面先看一下使用TensorRT的背景：训练主要是获得层与层之间的权重参数，目的是为了
在使用相同材质球（材质球的参数可以不同）、相同Mesh的情况下，Unity会在运行时对于正在视野中的符合要求的所有对象使用Constant Buffer将其位置、缩放、uv偏移、lightmapindex等相关信息保存在显存中的“统一/常量缓冲器中，然后从中抽取一个对象作为实例送入渲染流程，当在执行DrawCall操作后，从显存中取出实例的部分共享信息与从GPU常量缓冲器中取出对应对象的相关信息一
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2024-03-11 12:39:37
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1.L法:也就是最基本的方法COPYSURFACE,这是一位台湾教授教材上讲得最多的一种方法。2.切割法:许多时候,当我们做好分型面后进行分模才发现,分不开并且出现了许多绿线线和红点点,这时我们可选择切割法,具体做法是:直接将分型面复制一个后往前模方向延伸到前模仁的厚度,封闭起来生成前模仁,而后做一实体为后模仁,用分模切掉前模部分,再用参考零件直接CUTOUT出后模仁型腔来。3.当然针对2所出现的
前言近期在学习mmdetect，总体来说mmlab这个框架感觉上手难度还挺大的，自己也是结合b站各位up主（up主名称：我是土堆、OneShotLove、比飞鸟贵重的多_HKL）以及知乎mmlab官方边看边学，真的是保姆级教程，强烈推荐。但是大家为了防止以后忘记，记录一下，如果有不对的地方，欢迎大家批评指正。 关于数据前期处理请参照上一篇博客：mmdetect2d训练自己的数据集（一）—— lab
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2024-08-15 16:12:15
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