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。

最近考虑将深度模型在视频帧上的预测结果直接写入视频中，采用cv2中的VideoWriter写视频，发现生成的视频都只有几KB。查询了各种方案，最大的可能是写入视频的size和图像的size不匹配。但是按照我的代码是直接获取的原视频的size，一般不会有这个问题。多方查看分析，发现是模型输出的图像size和原视频的size差了几个像素，导致了这种不匹配。实际使用时，如果出现了类似的问题，一定要把模型

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...

当python进程异常中断时，需要查看所有的python进程。命令如下：ps -ef | grep python当采用并行处理的时候，会有非常多的进程存在，一个个kill非常麻烦，可以直接kill所有python进程。命令如下：killall python...

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

在使用PIL模块保存图像时，报了个错误“cannot write mode P as JPEG”，这里P表示原始的图像时8位像素，另外也有错误涉及到“RGBA”格式。问题在于直接save的时候图片模式不是“RGB”，需要先将图片转成“RGB”模式才可以正常保存。from PIL import Imageimage_path = '001.jpg'image = Image.open(image_p

在Pytorch中，可以使用torchstat这个库来查看网络模型得一些信息，包括总的参数量params、MAdd、显卡内存占用量和FLOPs等。示例代码如下：from torchstat import statfrom torchvision.models import resnet50, resnet101, resnet152, resnext101_32x8dmodel = resnet5

最近在一台8卡服务器上跑PyTorch的训练代码，一直都没有问题。但是重新安装cuda之后，无法指定在哪几块GPU上运行了，只能按照顺序使用。查了一些资料，问题得到解决。1、在python程序中指定在哪几块GPU上运行，通常采用如下方式：import osimport torchos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "4,5,6,7"或者直接在命令行中执行以下命