文章目录常见激活函数1.ReLu函数2.Sigmoid函数3.tanh函数4.总结 常见激活函数如下图所示，在神经元中，输入的 inputs 通过加权，求和后，还被作用了一个函数，这个函数就是激活函数。引入激活函数是为了增加神经网络模型的非线性。没有激活函数的每层都相当于矩阵相乘。就算你叠加了若干层之后，无非还是个矩阵相乘罢了。%matplotlib inline
import torch
im
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2024-03-21 18:43:25
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文章目录一. sigmoid函数1.1常见面试知识点1.2 代码示例1.3 图示二. ReLu函数2.1常见面试知识点2.2 代码示例2.3 图示三. Leaky ReLu函数3.1常见面试知识点3.2 代码示例3.3 图示四. Softmax函数4.1常见面试知识点4.2 代码示例4.3 图示五. Tanh函数（双曲正切函数）5.1常见面试知识点5.2 代码示例5.3 图示六. ELU函数（指
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2024-08-20 23:16:05
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文章目录前言1、构造一个简单的sampler2、BaseSampler类3、RandomSampler类前言 本篇是MMdet逐行解读第四篇，代码地址：mmdet/core/bbox/samplers/random_sampler.py。随机采样正负样本主要针对在训练过程中，经过MAXIOUAssigner后，确定出每个anchor和哪个gt匹配后，从这些正负样本中采样来进行loss计算。本文以RPN的config进行讲解，因为该部分用到了随机采样来克服正负样本不平衡；而在RetinaNet中则使用f
原创
2022-04-12 11:43:37
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文章目录前言1、ResNet501.1. 构建一个resnet501.2. 搭建过程1.2
原创
2022-04-12 11:42:43
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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、
# 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
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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Tensorflow 2.0正式版10月份正式推出了，我也第一时间转向了这个新的版本，花了一些时间研究之后，我的结论是2.0版本确实是挺简便易用的，不过也有个缺点是封装的太好了，你无法很好的理解里面实现的机制，例如我尝试了2.0推荐的Keras搭建模型和训练的方法后，发现并没有之前1.x版本用低阶API直接训练收敛的快，而且似乎也达不到1.x的训练精度。例如采用了Batch Normalizati
引言 前几天的一篇文章，给大家介绍了预训练模型的微调方法Prompt Tuning。今天在给大家介绍另外一种主流的预训练模型Adapter，并将两种方法做了对比。Adapter Tuning 随着计算机硬件性能的提高，预训练模型参数量越来越多，在训练下游任务时进行全模型微调变得昂贵且耗时，Adapter 的出现缓解了这个问题。Adapter在预训练模型每层中插入用于下游任务的参数，在微调时将模型主
# 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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3D 目标检测 NuScenes 数据集本页提供了有关在 MMDetection3D 中使用 nuScenes 数据集的具体教程。准备之前您可以在这里下载 nuScenes 3D 检测数据并解压缩所有 zip 文件。像准备数据集的一般方法一样，建议将数据集根目录软链接到 $MMDETECTION3D/data。在我们处理之前，文件夹结构应按如下方式组织。mmdetection3d
├── mmde
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2024-02-29 16:50:39
769阅读
pos_assigned_gt_inds
原创
2022-12-08 14:25:39
121阅读
【代码】MMDet——EMA更新hook详解。
原创
2022-12-08 14:26:02
619阅读
mmcv-full,mmdet安装,目标检测工具mmtracking安装
原创
2023-03-31 16:41:43
2515阅读
文章目录前言1、从一个简单例子入手二、1.2.总结前言 本篇是MMdet逐行解读第二篇，代码地址：mmdet/bbox/assigners/max_iou_assigner.py。历史文章如下： AnchorGenerator解读1、从一个简单例子入手二、1.2.总结...
原创
2022-04-12 11:43:37
1122阅读
# 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。
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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文章目录前言1、base_anchors的生成2、grid_anchors的生成总结前言 本篇主要介绍mmdet/core/anchor/anchor_generator.py文件下的AnchorGenerator类。以RetinaNet的配置作为说明。anchor_generator_cfg = dict( type='AnchorGenerator', octave_base_scale=4, # base_anchor的大小 scales_per_octa
原创
2022-04-12 11:43:36
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# 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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