docker容器内部与主机是隔离开的，如果需要在二者间传输文件，可以使用本文示例中的方式。先查看容器的名称：docker ps -a下面NAMES项就是容器的名称，我这里是yolox。CONTAINER IDIMAGECOMMANDCREATEDSTATUSPORTSNAMESdee80c5d856eyolox:v1.0"/bin/bash"1

上午点击github链接的时候，提示无法访问，原因是因为网站使用了HSTS。解决办法比较简单，在chrome浏览器地址栏输入chrome://net-internals/#hsts，找到 delete domain security policies 项，输入域名：github.com，再点击delete。就可以正常访问了。...

在ubuntu上安装了Anaconda之后，每次启动终端就会自动进入conda的base环境，可以通过如下指令退出conda环境：conda deactivate但是考虑到每次都需要执行这一步才能退出，比较麻烦，因此想要启动终端后不进入conda环境。网上推荐通过修改conda的config文件来实现：conda config --set auto_activate_base false但是，我这

[1]SIGMA: Semantic-complete Graph Matching for Domain Adaptive Object Detectionpaper:https://arxiv.org/pdf/2203.06398code:https://github.com/CityU-AIM-Group/SIGMA[2]Democracy Does Matter: Comprehensiv

RICAP是2019年发表在TCSVT期刊上的一种数据增强方法，看论文发现RICAP在目标检测中的用法和YOLOv4中的mosaic增强几乎是完全一样的。从时间上来看，YOLOv4是2020年出来的，比RICAP晚了一年，不确定作者是否看过RICAP这篇论文。

新安装了nvidia驱动之后，通过nvidia-smi命令查看显卡使用情况，需要等1s多，刷新很慢。可通过如下命令解决：sudo nvidia-persistenced --persistence-mode之后，就可以正常速度显示了。

近期在研究FCOS目标检测算法，论文发表于ICCV 2019。FCOS方法性能还是很不错的，代码工程化也很好，准备follow一下。FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection (ICCV'19)论文：https://arxiv.org/pdf/1904.01355.pdf源码：https://github.com/ti...

近期在研究FCOS目标检测算法，论文发表于ICCV 2019。FCOS方法性能还是很不错的，代码工程化也很好，准备follow一下。FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection (ICCV'19)论文：https://arxiv.org/pdf/1904.01355.pdf源码：https://github.com/ti...

刚刚Kaiming He团队又release了一篇文章，PointRend: Image Segmentation as Rendering，提出一种非常新颖的图像分割方法。受到经典计算机图形学中渲染方法的启发，分析了密集像素预测中遇到的过采样和欠采样问题，选择将图像分割看作渲染问题这个独特的视角来解决。https://arxiv.org/pdf/1912.08193.pdf论文还没有仔细...

在python调用cv2.putText的时候报错，具体报错信息如下：Traceback (most recent call last):File "test.py", line 92, in <module>img = cv2.putText(img, 'text', (0, 40), font, 1.2, (0, 0, 255), 2)cv2.error: OpenCV(4.5.4