基于YOLO的3D目标检测：YOLO-6Dstone收藏之前点个赞呗阅读本文之前需要对yolo算法有所了解，如果不了解的可以看我的两篇文章：stone：你真的读懂yolo了吗？​zhuanlan.zhihu.comstone：yolo v2详解​zhuanlan.zhihu.com2D图像的目标检测算法我们已经很熟悉了，物体在2D图像上存在一个2D的bounding b...

最近在用nuScenes3D目标检测数据集，可能由于官方已经提供了解析工具包nuscenes-devkit，绝大多数博客只介绍了如何使用工具包进行数据解析和可视化，对于数据解析的内部逻辑就不是很关注了。本文根据官网说明、论文以及工具包源码整理归纳得到，对其他博客未提及的数据集结构、坐标系转换、传感器同步等问题进行了详细分析。1. 数据集概述1.1 传感器配置nuScenes的数据采集车辆为Rena

关注点击关注上方“AI深度视线”，并“星标”公号技术硬文，第一时间送达！精彩内容AC-FPN——用于目标检测的注意力引导上下文的特征金字塔网络 ，即插即用的新FPN模 块，替换Cascade R-CNN、Mask R-CNN等网络中的FPN，可直接涨点2%-3%！Paper：https://arxiv.org/pdf/2005.11475.pdfCode：https://github.com/Ca

最近跟师兄一起做一个东西，需要用到CNN，于是找到了Caffe，实验跑起来了，于是也应实验室的人要求写一份配置文档，还想叫我写Caffe的文档。。可是不懂写啊，而且Caffe也不是很复杂，自己看就好了。   Caffe是实现卷积神经网络算法的一个框架，主打速度，可以在CPU或者GPU上运行，而且可以随意切换，具体可以看官网。配置的教程也是按照官网给出的教程。一. 需要准备的

Pytorch踩坑记录之GPU训练模型Case-1. 确定机器的cuda是否可用、GPU的个数a)torch.cuda.is_available()# check cuda是否可用b) nvidia-smi# 窗口 print 显卡信息c)torch.cuda.device_count()...

PyTorch入门学习（五）：Data ParallelismPyTorch中使用了张量类型，而不用numpy的array，就是为了可以在GPU上运行代码，那我们怎么样才能使用GPUs来加速运行呢。其实非常简单，几条语句就可以完成了，来看一下哦～基本语句模型放到一个GPU上运行model.gpu()将张量放到GPU上mytensor = my_tensor.gpu()注:...

device_id = torch.cuda.device_count()device = torch.cuda.get_device_name(range(device_id))if torch.cuda.device_count()>1:model = nn.DataParallel(model)model = model.to(device)elif train_on_gpu:mode

　　关于训练深度学习模型最难的事情之一是你要处理的参数的数量。无论是从网络本身的层宽（宽度）、层数（深度）、连接方式，还是损失函数的超参数设计和调试，亦或者是学习率、批样本数量、优化器参数等等。这些大量的参数都会有网络模型最终的有效容限直接或者间接的影响。面对如此众多的参数，如果我们要一一对其优化调整，所需的无论是时间、资源都是不切实际。结果证实一些超参数比其它的更为重要，因此认识各个超参数的作用

Apollo自动驾驶论坛②视觉感知技术在Apollo平台的应用摄像头作为无人车系统中最重要的传感器之一，因为其信息丰富、观测距离远等特点，在障碍物检测和红绿灯检测等方向发挥着不可替代的作用，是对激光雷达感知结果的重要补充。但摄像头有着容易受环境影响、缺乏深度信息等缺点，给无人驾驶系统中的视觉感知算法带来了巨大的挑战。因此，如何建立一套高精确率和高稳定性的视觉感知算法，是无人车感知模块的核心问题。本

深度学习调参有哪些技巧？深度学习的效果很大程度上取决于参数调节的好坏，那么怎么才能最快最好的调到合适的参数呢？