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自动驾驶之单目3D目标检测TensorRT调研

自动驾驶之单目3D目标检测TensorRT调研,在Xavier上的推断速度,主要是CenterNet-3D算法。

#目标检测#自动驾驶
TX2编译安装curl,使其可以解析https

不小心误删了刷机后自带的Curl,导致安装的curl不能解析https.curl安装以下方式可行:sudo apt purge curlgit clone https://github.com/curl/curl.gitcd curl./buildconf./configure./configure --disable-libcurl-option --disable-shared --with-

#https#ubuntu
自动驾驶之3D目标检测的SMOKE算法

由于Xavier无法安装MAGMA,需要将代码中求逆的操作改为在cpu上运行,该操作对推断用时增加10ms左右,影响不大。虽然模型中没有显式建模2D bbox,2D bbox通过求将3D bbox映射到图像平面后最小外接矩形获得。我们在Jeston Xavier上安装github代码.模型实际输出log的例子。

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#自动驾驶#目标检测#3d
自动驾驶之3D目标检测的SMOKE算法

由于Xavier无法安装MAGMA,需要将代码中求逆的操作改为在cpu上运行,该操作对推断用时增加10ms左右,影响不大。虽然模型中没有显式建模2D bbox,2D bbox通过求将3D bbox映射到图像平面后最小外接矩形获得。我们在Jeston Xavier上安装github代码.模型实际输出log的例子。

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#自动驾驶#目标检测#3d
TX2查看cpu/gpu使用情况方法大全

一、方法1 tegrastatsJetpack4.3比起之前的3.x版本,tegrastats文件发生了变化。sudo cp /usr/bin/tegrastats ~/tegrastatssudo ~/tegrastats二、方法2 gpuGraph.pycd ~/Downloadsgit clone https://github.com/jetsonhacks/gpuGraphTX.gitcd

#GPU
ubuntu使用bash脚本+gnome实现开机自启python程序和崩溃重启

这里以tx2的ubuntu18.04为例,对ubuntu系统是有效的例如我们要实现开机自动启动/home/me/test/main.py程序,并且当main.py出现任何意料之外的错误报错时,系统可以重启python程序。可以由如下步骤:Step1 写bash脚本autopy.sh#!/bin/bashcd /home/me/test/while truedopython3 main.pydone

ubuntu实现屏幕的旋转和开启自动旋转屏幕

1.旋转屏幕有两种方法,一种是命令行,一种是图形界面。这里只介绍命令行,因为其简单。xrandr -o left #向左旋转90度,用于横屏转竖屏xrandr -o right #向右旋转90度xrandr -o inverted #上下翻转xrandr -o normal #正常显示2.永久旋转屏幕通过在55gnome-session_gnomerc文件末尾添加一行的方式,以横屏转竖屏为例。$

pytorch转onnx, onnx 12 中没有hardswish opt

转onnx不支持hardswish激活函数的解决方法

#pytorch
AUC与GAUC的相关知识

GAUC (group auc)实际上是计算每个用户的auc,然后加权平均,最后得到group auc,这样能减少不同用户间的排序结果不好比较这一影响。具体公式为GAUC∑up​ωup​∑up​ωup​×AUCup​​这里,权重ωup​可以是每个用户view或者click的次数,而且会正样本或负样本的情况。

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#机器学习#人工智能#python +2
python imblearn toolbox 解决数据不平衡问题(二)——over-sampling上采样

作为imblearn介绍的第二节,介绍imblearn中上采样的方法和基本原理。基本用法框架from imblearn.over_sampling import RandomOverSamplerros = RandomOverSampler(random_state=0)X_resampled, y_resampled = ros.fit_resample(X, y)针对不同的上采样...

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