# mmdet pytorch版本对应
## 简介
在计算机视觉领域，目标检测是一个重要的任务，它用于识别图像或视频中的特定对象并确定它们的位置。MMDetection是一个基于PyTorch的开源目标检测工具包，它提供了各种流行的目标检测算法的实现，包括Faster R-CNN、Mask R-CNN、YOLO等。本文将介绍MMDetection与PyTorch版本的对应关系，并给出相应的代码
原创
2024-04-21 04:11:14
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# 使用 MMDetection 和 PyTorch 进行目标检测的完整指南
在计算机视觉领域，目标检测是一个热门且复杂的任务。MMDetection 是一个开源的目标检测工具箱，它建立在 PyTorch 之上。因此，掌握如何在你的项目中使用 MMDetection 和 PyTorch 是非常重要的。本文将为你提供详细的步骤和代码示例，帮助你顺利进行目标检测。
## 流程概述
下面的表格显示
# PyTorch, MMDetection 和 MMCV 版本指南
在深度学习和计算机视觉领域，PyTorch、MMDetection 和 MMCV 是三个非常重要的工具。它们分别在深度学习框架、目标检测和计算机视觉中扮演着重要角色。本文将介绍这三个工具的版本选择、简单使用示例，并讨论它们之间的关系。
## PyTorch
PyTorch 是一个开源深度学习框架，广泛应用于研究和生产环境。
# PyTorch和MMDetection版本匹配
## 概述
本文将指导你如何实现"PyTorch和MMDetection版本匹配"，帮助你解决开发中遇到的问题。我们将按照以下步骤进行操作：
1. 检查已安装的PyTorch版本；
2. 查找与PyTorch版本匹配的MMDetection版本；
3. 下载并安装对应的MMDetection版本；
4. 运行示例代码进行验证。
## 步骤
原创
2023-12-09 06:16:30
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本文是基于TensorRT 5.0.2基础上，关于其内部的network_api_pytorch_mnist例子的分析和介绍。 本例子直接基于pytorch进行训练，然后直接导出权重值为字典，此时并未dump该权重；接着基于tensorrt的network进行手动设计网络结构并填充权重。本文核心在于介绍network api的使用1 引言假设当前路径为：TensorRT-5.0.2.6/sampl
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2023-08-27 19:00:14
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# 如何确保 PyTorch 与 MMDetection 版本对应
在深度学习项目中，选择正确的库版本是非常重要的。尤其在使用 PyTorch 和 MMDetection 这样的框架时，确保它们之间的兼容性可以避免运行时错误。本文将带您了解如何验证和安装适合您项目的 PyTorch 和 MMDetection 版本。
## 流程概述
下面是确保 PyTorch 与 MMDetection 版
常用模块模块介绍time &datetime模块randomossysshutiljson & picleshelvexml处理yaml处理configparserhashlibsubprocesslogging模块re正则表达式模块，用一砣代码实现了某个功能的代码集合。类似于函数式编程和面向过程编程，函数式编程则完成一个功能，其他代码用来调用即可，提供了代码的重用性和代码间的耦合
第2章 PyTorch基础PyTorch是Facebook团队于2017年1月发布的一个深度学习框架，虽然晚于TensorFlow、Keras等框架，但自发布之日起，其关注度就在不断上升，目前在GitHub上的热度已超过Theano、Caffe、MXNet等框架。 与PyTorch 1.0之前的版本相比，PyTorch 1.0版本增加了很多新功能，对原有内容进行了优化，并整合了caffe2，使用更
# 安装 MMDetection 和 PyTorch 对应版本的指南
在深度学习的领域，MMDetection（一个基于 PyTorch 的目标检测工具包）是一个常用的框架。如果你是一名刚入行的开发者，可能会对如何安装 MMDetection 和相应的 PyTorch 版本感到困惑。本文将给出详细的步骤以及所需命令。
## 流程概览
下面是安装 MMDetection 和 PyTorch 的
pytorch之GRU模型疫情期间，宅家无聊，参加了由和鲸社区、Datawhale、伯禹人工智能学院等单位联合发起的免费公益学习活动，主要利用pytorch进行深度学习，时间比较紧凑，没怎么学懂，得多花一点时间，代码都是向大佬借鉴的，错误之处，恳请指正，我就是个搬运工，仅做学习打卡使用，不喜勿喷哈哈哈哈。import numpy as np
import torch
from torch impo
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2024-07-31 16:47:35
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mAPmAP，全称为mean Average Precision，在目标检测任务中被用于衡量检测器的好坏。本文第一部分讲解mAP的概念以及计算过程，第二部分专注于用代码实现mAP的计算。在做目标检测时，每个类别对应有一个AP，全部类别的AP求平均就是mAP。AP是P-R曲线下方的面积。P-R曲线的横轴是Recall，纵轴是Precision。因此，欲计算mAP，得先计算每个类别对应的AP，进一步，
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2024-04-15 13:35:46
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总结自CS231nTensor: Like a numpy array, but can run on GPUAutograd: Package for building computational graphs out of Tensors, and automatically computing gradientsModule: A neural network layer; may stor
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2024-08-09 13:32:41
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BM3D是2007年提出的算法了，至今已经有一些年头了，但是仍然不妨碍它基本上还是最强的去噪算法。在初步了解了BM3D的算法后，会发现，BM3D有种堆叠怪的嫌疑。有很多不同的算法的影子在里面，比如Non-Local Means、Wavelet shrinkage等。我感觉思想更像是暴力出奇迹吧。但是架不住效果好。就类似现在的神经网络，一层不行我就来两层。但是相比简单的堆叠，BM3D还是比其他的算法
什么是模块？
模块，用一组代码实现了某个功能的代码集合。
类似于函数式编程和面向过程编程，函数式编程则完成一个功能，其他代码用来调用即可，提供了代码的重用性和代码间的耦合。而对于一个复杂的功能来，可能需要多个函数才能完成(函数又可以在不同的.py文件中)，n个 .py 文件组成的代码集合就称为模块。
如：os 是系统相关的模块；file是文件操作相关的模块
import module #导入模块下
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2024-01-31 01:53:34
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文章目录环境准备安装mmdet并测试安装测试环境准备安装Anaconda和python3.6.9版本的pytorch
原创
2022-12-08 14:28:25
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凡是写代码的人，基本上都去过博客、简书、github等网站，实际上跑别人的代码也是一种学习，会遇到没有见过的函数、别人的编码风格、同样的功能别人一句话，自己写要十来句，都是通过看别人的东西，慢慢积累的一些经验。最近我也下载了一个代码，据介绍说很牛逼，忍不住好奇去跑一下。但是大多数情况下，自己的电脑环境和别人的环境是不一样的，于是就出现了一个问题：需要将本地环境配置为和别人要求的环境一致。越一致，越
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2024-02-13 15:34:47
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背景:在用到mmdetection工程的时候，遇到了因为pytorch 版本不匹配导致无法编译的问题。网上的大部分建议是降低pytorch 版本解决问题，考虑到其他项目的兼容性，也不能总是这么做。在此总结一下，遇到的问题和解决办法：环境:ubuntu-18.04操作系统、cuda10.2，pytoch1.12.0+cu102，python3.7.0 mmdetection工程：libuyu/mmd
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2024-08-30 12:52:44
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MMDetection学习笔记（一）：训练与测试 MMDetection介绍Config配置文件配置文件结构配置文件命名配置文件示例自定义COCO格式数据MMDetection使用训练测试实用工具与分析 MMDetection介绍MMDetection是OpenMMlab基于Pytorch、MMCV开发的目标检测开源框架，支持多个SOTA模型与算法的搭建。除此之外，OpenMMlab还支持分割、
MMDetection 的配置文件都是普通的 Python 文件，各种配置是以字典的形式编写的。其实每个字典都是某个类的构造函数的参数，字典中的 type 就是类名，build_from_cfg 函数根据 type 字段的值和相应 Registry 对象中保存的映射关系，将配置字典中的参数传入并实例化一个相应类的对象。checkpoint_config 是官方提供的默认运行时配置文件 defaul
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2021-04-22 12:37:14
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# MMDetection3D: 一个强大的3D目标检测库
## 引言
在计算机视觉领域，目标检测是一个重要的任务，它可以在图像或视频中识别和定位不同类别的物体。然而，大多数目标检测算法都是基于2D图像的，无法直接应用于3D场景。为了解决这个问题，一些研究者和工程师开发了一些专门用于3D目标检测的库，其中最著名的就是MMDetection3D。
## MMDetection3D简介
MMD
原创
2023-07-14 08:10:16
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