百度目标检测7日打卡常见问题汇总原文位置： 百度目标检测7日打卡常见问题汇总(原文保持更新)鉴于大家遇到的问题比较多，且这些问题很多是相似的，故在此做个汇总。环境版本说明：推荐版本Paddle：1.8.4Python： 3.7CUDA：10.0pip: 9.0.1+PaddleDetection: 0.4…版本错误容易导致运行不成功，请注意版本号。Paddle具体安装说明如果自己电脑性能不够的话安

关于nvcc fatal : Value ‘sm_20’ is not defined for option ‘gpu-architecture’的问题先说明配置Ubuntu16.04 + CUDA9.0，GeForce 820M我是在运行CUDA代码的过程中遇到的这个问题，采用nvcc编译时报错nvcc fatal : Value ‘sm_20’ is not defined for optio

from PIL import Imageimport mathimport torchimport torch.nn as nnimport torch.nn.functional as F# 一个1×1卷积 + 三个3×3卷积(rate = {6, 12, 18}) + 全局平均池化class ASPP_module(nn.Module):def __init__(self, inplanes

目标检测通用trick1. 数据增强离线增强 ： 直接对数据集进行处理，数据的数目会变成增强因子 x 原数据集的数目 ，这种方法常常用于数据集很小的时候在线增强 ： 这种增强的方法用于，获得 batch 数据之后，然后对这个 batch 的数据进行增强，如旋转、平移、翻折等相应的变化，由于有些数据集不能接受线性级别的增长，这种方法长用于大的数据集，很多机器学习框架已经支持了这种数据增强方式，并且可

https://blog.csdn.net/xidianliutingting/article/details/51673207

Pytorch多GPU训练1. torch.nn.DataParalleltorch.nn.DataParallel()这个主要适用于单机多卡。个人一般比较喜欢在程序开始前，import包之后使用os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']来优先设定好GPU。例如要使用物理上第0,3号GPU只要在程序中设定如下：os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICE

最近服务器总是重启，导致实验中断，同时运行多个实验，tmux包括运行的命令全部消失，重新恢复又要不少时间，所以配置了一下tmux自动保存以及恢复。插件准备# 下载 tqm 到~/.tmux/plugins# tqm是tmux插件管理工具git clone https://github.com/tmux-plugins/tpm ~/.tmux/plugins/tpm# 进入相应位置cd ~/.tmu

（多卡环境）在使用torchsummary()进行可视化的时候，代码报错：RuntimeError: cuDNN error: CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR在代码中设置指定GPU，代码仍旧运行不成功device = torch.device(“cuda:3” if torch.cuda.is_available() else “cpu”)model = model.to(

在看无人驾驶相关的资料时，发现关于radar和lidar分的很清，特在此做个简单的介绍以免混淆。两者最本质的区别是在所用的波上，波长不通，Radar属于毫米波，通常是4-12mm; lidar用的是激光波长通常在900-1500nm之间。RadarRadar主要使用的是无线电波，与光波相比，遇到障碍物时无线电波比容易被吸收，所以其有效工作距离更远。LidarLidar看得更“细”，更精确...

目录前言1. 皮尔逊相关系数2. 热力图(haetmap)注：Reference：前言特征选择是一个重要的“数据预处理”过程，在实现机器学习任务中，获得数据后通常先进行特征选择，此后再训练学习器。[1]特征选择的两大主要原因：维数灾难问题[2]。因为属性或者特征过多造成的问题，如果可以从中选择出重要的特征，使得后续学习过程仅需在一部分特征上构建模型，可以大大减轻维数灾难问题。从这个意义上...