介绍在目标检测中，通常采用mAP指标来表达检测模型的性能表现，而mAP指标的计算具体包含几个步骤，其中重要的一步就是TP（真正，即命中）与TP（假正）的计算，具体根据mmdetection中的评估代码mean_ap.py进行分析。def tpfp_func(det_bboxes,gt_bboxes,iou_thr=0.5):"""Check if detected bboxes are true

对于我们经常使用python的同学，尤其还习惯使用numpy库，突然上手opencv c++时，就会感觉想要一个结果，python一行代码搞定，但是c++却无处下手，因此特总结遇到的几个重要opencv函数，方便能够快速获取跟python opencv一样的效果。

vscode配置opencv4.8环境

版本回退主要是为了解决新版本的pytorch往往会舍弃一些过去会用到的类与接口，比如torch.legacy等在torch1.0.1版本中是被舍弃了，无法正常使用的，而在0.4.1中是仍然保存的。一、Conda降级pytorch版本或安装指定版本pytorch如果你是使用conda包管理，你可以很容易实现版本降级，你只需要指定版本即可：# 比如你想降级到以前的v0.4.1版本c...

论文：Re-ranking Person Re-identification with K-reciprocal Encoding即行人重识别中经常用来提升检索MAP与CMC指标的经典re-ranking方法。论文中算法公式较多，需要有耐心理清其算法步骤。下图为重排序架构图。Abstract行人重识别作为图像检索的子问题， 重排序能够在后期很大程度上提高检索准确率。本...

安装OpenCV前最好将anaconda3目录屏蔽，去掉环境变量或者直接修改anaconda3为其它名，编译完成后再改回来即可，主要避免opencv会链接很多anaconda3里面的动态库，导致实际使用中的不方便。- BUILD_opencv_python_bindings_generator取消对勾，不使用python。- BUILD_opencv_python_tests取消对勾，不使用pyt

1、简介从视频中进行行为识别，其挑战在于从静止帧捕获关于外观和帧间运动的补充信息。贡献有三：a. 结合了时空信息  b. 多帧密集光流有助于性能提高  c. 多任务学习可用于增加训练数据量该网络在 UCF-101 and HMDB-51两数据集上具有较好性能表现。相比静态图像分类，视频的时序成分为行为识别提供了额外的线索（运动信息），并且视频本身对每帧图像具有天然的数据增强功能（帧...

对于NVIDIA Blackwell架构的显卡，需要使用最新版本的cuda-12.8，同时tensorRT也需要最新版本TensorRT 10.8，对应pytorch也需要使用没有发布的开发版本2.7.0.dev20250226+cu128.

从pytorch代码角度初次理解LSTM各种术语。LSTM:class torch.nn.LSTM(*args, **kwargs)Parametersinput_size 输入特征维数：（特征向量的长度，如2048）hidden_size 隐层状态的维数：（每个LSTM单元或者时间步的输出的ht的维度，单元内部有权重与偏差计算）num_layers RNN层的个数：（在竖直...

1、搜索#命令pkg-config--variable pc_path pkg-config#结果/usr/local/lib/x86_64-linux-gnu/pkgconfig:/usr/local/lib/pkgconfig:/usr/local/share/pkgconfig:/usr/lib/x86_64-linux-gnu/pkgconfig2、添加exp...