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参考 ： MMDetection全流程实战指南：手把手带你构建目标检测模型2. 安装GPU版本的PyTorch这里如果安装失败了需要去官网 pytorch官网 找对应的版本下载；先输入nvidia-smi命令查看可下载的cuda的最高版本我的可下载的最高CUDA版本为12.0，因此我选择11.8的这个下载命令进行下载下载后进行检验是否安装成功可以看到输出为true，安装成功。使用 OpenMMLa
torchvision是pytorch下的一个包，主要由计算机视觉中的流行数据集、模型体系结构和常见图像转换等模块组成。Transforming and augmenting images：进行图片变换等。Models and pre-trained weights：提供一些预训练好的神经网络或权重参数等。Dataset ：提供常用的数据集。CIFAR-10是一个更接近普适物体的彩色图像的小型数据
使用yolov5来进行预测，图片的标注为左图所示，yolov5预测的结果如右图所示，可以看到模型预测的有错误：没有预测到窗户里的人，错把一只小狗预测成了泰迪。图片中有5个目标，但是模型只检测出一个目标（1个红色框），没有其他任何的检测框，所以TP=1，FP=0，故P = 1，因此P高并不能说明模型检测效果好。假设模型一次给出了50个预测框，包括了图中的5个目标，故TP=5，由于没有漏检目标，故FN
在开放集检测中，RPL（Reciprocal Point Learning）方法。RPL方法基于以下原则：开放集样本与已知类别之间的差异性较大，因此可以通过寻找一个特殊点来表示这种差异性。
简单理解：多组自注意力机制并行运行，最后把结果拼接起来。
参考博文和图片来源 ： Epoch vs Batch Size vs Iterations梯度下降算法是一种用于机器学习的迭代优化算法，用于寻找最佳结果(损失函数曲线的最小值)。该算法是迭代的（iterative），意味着我们需要多次进行多次计算才能得到最优的结果。梯度下降法有一个参数叫做学习率（learning rate）。如上图（左所示），一开始成本/损失函数（cost function）上的
现在多使用小批量随机梯度下降算法来进行梯度的更新。
注意：cp39指Python的版本为3.9，amd64指操作系统为64位，我下载的是opencv_python-4.5.5-cp39-cp39-win_amd64.whl我的虚拟环境名称为testOpencv，Python版本为3.9使用cd命令定位到虚拟环境创建的路径中，为后面安装OpenCV文件做准备。