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├── mmdet

教程 3: 自定义数据预处理流程数据预处理流程的设计遵循一般惯例，我们使用 Dataset 和 DataLoader 来调用多个进程进行数据的加载。Dataset 将会返回与模型前向传播的参数所对应的数据项构成的字典。因为目标检测中的数据的尺寸可能无法保持一致（如点云中点的数量、真实标注框的尺寸等），我们在 MMCV 中引入一个 DataContainer 类型，来帮助收集和分发不同尺寸的数据。请

标准卷积、深度可分离卷积和分组卷积的参数量与计算量和感受野大小计算

Pytorch中有多次backward时需要retain_graph参数背景介绍Pytorch中的机制是每次调用loss.backward()时都会free掉计算图中所有缓存的buffers，当模型中可能有多次backward()时，因为前一次调用backward()时已经释放掉了buffer，所以下一次调用时会因为buffers不存在而报错解决办法loss.backward(retain_gra

【Pytorch实现】——summaryKeras中有一个非常简介的API用来可视化model，这对debug我们的网络模型非常有用，下面介绍的就是Pytorch中的类似实现——summaryGithub链接pytorch-summary安装pip install torchsumary使用下面代码示例import torchimport torch.nn as nnimport torch.nn

【pytorch】——torch.hubFacebook官方博客表示，PyTorch Hub是一个简易API和工作流程，为复现研究提供了基本构建模块，包含预训练模型库。并且，PyTorch Hub还支持Colab，能与论文代码结合网站Papers With Code集成，用于更广泛的研究。发布首日已有18个模型“入驻”，获得英伟达官方力挺。而且Facebook还鼓励论文发布者把自己的模型发布到这里

教程 5: 自定义运行时配置自定义优化器设置自定义 PyTorch 支持的优化器我们已经支持使用所有 PyTorch 实现的优化器，且唯一需要修改的地方就是改变配置文件中的 optimizer 字段。举个例子，如果您想使用 ADAM （注意到这样可能会使性能大幅下降），您可以这样修改：optimizer = dict(type='Adam', lr=0.0003, weight_decay=0.0

标准卷积、深度可分离卷积和分组卷积的参数量与计算量和感受野大小计算

【计算机视觉】——全局平均池化代替全连接层，全连接层的作用？一、参考链接如下：全连接层的作用是什么？为什么使用全局平均池化层？二、需要解决的问题如下：1.全连接层的作用是什么？全连接层的作用主要包含以下三点：全连接层（fully connected layers，FC）在整个卷积神经网络中起到“分类器”的作用。如果说卷积层、池化层和激活函数层等操作是将原始数据映射到隐层特征空间的话，全连接层则起到

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├── mmdet