这是一个经典的数据增强模块 GridMask，常用于目标检测、BEV、分类等视觉任务。它的核心思想：随机用“网格状”的遮挡去盖住图片的一部分，迫使模型学习更鲁棒的特征。类似：Cutout(随机挖洞)DropBlock但 GridMask 是：“规则网格”遮挡，而不是随机矩形。set_prob()作用：训练前期弱增强，后期逐渐增强。属于 curriculum augmentation。这是一个经典的

torch.where(condition, x, y) 是一个三元运算符：如果条件为真，取 x 的值；如果条件为假，保持 y(即原本的 weights)不变。weights的shape是[5,10], 全1；self.cls_wise_reg_weights是{9:[1,1,1,1,1,1,0,0,1,1]}逐步展开。

box_target = torch.where(cls_target[..., None] == -1, box_target.new_tensor(0), box_target)cls_target[b,23]cls_target[..., None] [b,23,1]box_target[b,23,10]

【代码】补齐---F.pad， torch.stack。

【代码】vscode launch.json debug带caffe库的工程代码。

本文转载于：https://blog.csdn.net/weixin_38842821/article/details/125933604?spm=1001.2014.3001.55061. 世界坐标世界坐标系是一个特殊坐标系，它建立了描述其他坐标系需要的参考框架。能够用世界坐标系描述其他坐标系的位置，而不能用更大的、外部的坐标系描述世界坐标系。从非技术意义上讲，世界坐标系建立的是我们所关心...

这是一个经典的数据增强模块 GridMask，常用于目标检测、BEV、分类等视觉任务。它的核心思想：随机用“网格状”的遮挡去盖住图片的一部分，迫使模型学习更鲁棒的特征。类似：Cutout(随机挖洞)DropBlock但 GridMask 是：“规则网格”遮挡，而不是随机矩形。set_prob()作用：训练前期弱增强，后期逐渐增强。属于 curriculum augmentation。这是一个经典的

到底如何查找文件呢？我们需要一个结构体和几个大家可能不太熟悉的函数。这些函数和结构体在的头文件中，结构体为struct _finddata_t，函数为_findfirst、_findnext和_fineclose。具体如何使用，我会慢慢讲来～首先讲这个结构体吧～ struct _finddata_t ，这个结构体是用来存储文件各种信息的。说实话，这个结构体的具体定义代码

【代码】vscode launch.json debug带caffe库的工程代码。

这个问题困扰1个多星期，修改了代码断点就失效了，变成灰色空心。后来发现只要ctrl+s保存，断点就可以，原来重装了vscode， 文件->自动保存 没有勾选！...