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原创 C++ 排序

/*主要是冒泡排序，快速排序，插入排序，希尔排序，选择排序，堆排序，归并排序*///冒泡排序//#include <iostream>//#include <vector>//using namespace std;////int main()//{//// cin >> n;//// vector<int> nums(9)={3, 2, -3, 1, 2, 4, 5, 5, 6};这种用法不允许// int temp[9

转载 ubuntu 18.04 向日葵连接后即断开解决办法

记录一下向日葵远程控制的踩坑记录。windows 10 和ubuntu 18.04都安装了向日葵客户端，在windows上连接ubuntu的向日葵，总是显示正在连接，马上就是连接已断开，真是满满的疑惑。咨询了向日葵的客服，以下为他们的官方解答：1、请问桌面环境是否有启动?？若没有请先启动。需开启显示器使用2、需要安装lightdm插件否则会提示连接停止3、设备终端运行 xhost +再重新发起远程桌面测试能否显示画面我根据第二条建议即可解决，具体教程可百度，最后将Display Manager切换

原创 raise RuntimeError(‘Error(s) in loading state_dict for {}:\n\t{}‘.format( RuntimeError: Error(s) in

一个pytorch使用过程中的错误加载预训练权重的过程中因为没使用VGG的其他的一些层的预训练权重，bias。产生了一个错误我们只需要load_state_dict(fsd,strict=False) 即可加一个strict=False这个参数属性strict;当strict=True,要求预训练练权重层数的键值与新构建的模型中的权重层数名称完全吻合;如果我们采用strict＝False就能够完美的解决这个问题。也即，与训练权重中与新构建网络中匹配层的键值就进行使用，没有的就默认初始化。..

原创 HeadHunter

1.xml_dir存储xml文件的地址parta/b_perpend存储jpg图片的地址解析xml文件det_list里面存储的文件类型setfile存储txt文件的位置

原创 ubuntu使用

1.查看cpu的使用。通过安装htop来实现sudo apt-get install htop然后直接在命令行中htop即可！

原创 调试MARUNet产生的问题

D:/lvhaojie/project/MARUNet/datasets/shanghaitech/part_A_final/train_data/images/IMG_16.jpg"if args.bn>0: save_name = '{}_{}_s{}_{}_lr{}'.format(model_name, dataset_name, str(args.crop_scale), args.loss, args.lr)else: save_name = '{}_d{}{}_{}_

原创 pytorch可视化工具，命令项选项与参数解析，pth文件等

**1.可视化工具**context-aware_crowd_counting-pytorch这个代码用的是pytorch中的visdom可视化工具！**2.命令项选项与参数解析**我看过两种吧，一种像SFANet-crowd-counting这种parser = argparse.ArgumentParser()parser.add_argument('--bs', default=8, type=int, help='batch size')parser.add_argument('--e

原创 tensorboard，scatter_()，路径问题等

1.tensorboard : 无法将“tensorboard”项识别为 cmdlet、函数、脚本文件或可运行程序的名称。请检查名称的拼写，如果包括路径，请确保路径正确，然后再试一次出现这个错误就是你没有安装tensorflow,只是安装了tensorboard是不够的！！安装了tensorflow之后你再运行tensorboard --logdir=./logs/logsA就行，后面这个./logs/logsA代表log存放的地址！...

原创 windows num_workers

分配了这个电脑，跑了10个程序9个因为cpu利用率太高，声音太大导致跑不了，让我一度以为是电脑散热坏了还有cpu不行，其实不是的就是num_workers的设置问题，设置为1，cpu那个线程压力太大，所以设置为大点！！还有一个问题RuntimeError: CUDA error: an illegal memory access was encountered这个错误解决这样来。用了torch.cuda.set_device(0)后把那些.to(device)都改成.c.

转载 windows下Python 调用 .so / .dll

原创 密集人群检测与计数数据预处理

import numpy as npimport scipyimport scipy.io as iofrom scipy.ndimage.filters import gaussian_filterimport osimport globfrom matplotlib import pyplot as pltimport h5pyimport PIL.Image as Imagefrom matplotlib import cm as CM#partly borrowed from

原创 YOLOV5学习

YAML 是专门用来写配置文件的语言，非常简洁和强大，远比 JSON 格式方便。YAML语言（发音 /ˈjæməl/）的设计目标，就是方便人类读写。它实质上是一种通用的数据串行化格式。它的基本语法规则如下：大小写敏感使用缩进表示层级关系缩进时不允许使用Tab键，只允许使用空格缩进的空格数目不重要，只要相同层级的元素左侧对齐即可# 表示注释，从这个字符一直到行尾，都会被解析器忽略原来在pycharm中可以直接复制某个文件的路径，你右键那个文件有一个copy path/reference

原创 重装系统huhu

今天重装系统，然后出了一些问题，也解决了很多问题，这里记录一下！1.GPU的驱动要记得升升级，要不cuda支持的最高版本低的话，下载了低版本的cuda会出现很多软件或者啥的不合适问题，比如darknet vs2019 windows10这套组合的话，你用cuda10.1进行编译会出现C1189&MSB372这种错误，都是版本的问题2.一个电脑可以两个cuda版本共存，只需要设置让哪一个生效即可，环境变量的设置，可以看学长博客，有详细配置3.还有就是nvdia developer这个网站下

原创 Libtorch安装及学习

网上很多Libtorch的安装博客。1.安装过好多次最后都没有跑通。一直报这个错误问题是没有一开始在那个vs2019中设置这步需要一开始做 ！！！然后就是按教程做就行。2.还出现一个错误error LNK1104，无法打开文件libprotoc.lib我看了一下在属性链接器中附加依赖项我填的libprotoc.lib,但实际我下载的是debug版的libtorch，所以去文件夹里相应的问件事libprotocd.lib(多了一个d)3.还有一个问题，下载的时候可以选择cpu.

原创 pytorch代码学习1

1.在深度学习领域，会训练出一个模型，在使用训练好的模型时，其中有一种保存的模型文件格式叫.npy2.os.path.join()函数：连接两个或更多的路径名组件 1.如果各组件名首字母不包含’/’，则函数会自动加上　　　　　　　　　2.如果有一个组件是一个绝对路径，则在它之前的所有组件均会被舍弃　　　　　　　　　3.如果最后一个组件为空，则生成的路径以一个’/’分隔符结尾3.np.newaxis的作用是增加一个维度。4.cv2.resize()import

转载 VGG网络详解及感受野问题

六个VGG网络的配置，在这留个配置中，作者尝试了不同的深度，LRN，卷积核大小等最后一般我们常用的是D这个配置13 + 3 = 16最后一个全连接层是1乘1乘1000，这是因为Imagenet有1000个分类类别.这层也没有relu激活函数，因为下面有softmax激活函数...

转载 C++基础知识

C++ 引用 vs 指针引用很容易与指针混淆，它们之间有三个主要的不同：不存在空引用。引用必须连接到一块合法的内存。一旦引用被初始化为一个对象，就不能被指向到另一个对象。指针可以在任何时候指向到另一个对象。引用必须在创建时被初始化。指针可以在任何时间被初始化。多态这块 静态链接与动态链接的区别在于基类相应的函数前是否加了virtual限定加了virtual的函数叫虚函数还有纯虚函数(基类函数没有给出有意义的实现),举例如下：class Shape{ public: vi

原创 pytorch学习6

在一些Python的工程项目中，我们会看到函数参数中会有冒号，有的函数后面会跟着一个箭头，你可能会疑惑，这些都是什么东西？其实函数参数中的冒号是参数的类型建议符，告诉程序员希望传入的实参的类型。函数后面跟着的箭头是函数返回值的类型建议符，用来说明该函数返回的值是什么类型。更官方的解释：此为type hints，是Python 3.5新加的功能，作用如上所述，官方文档为 https://www.python.org/dev/peps/pep-0484/值得注意的是，类型建议符并非强制规定和检查，也就是说

原创 密集人群检测与计数survey

1.人群计数的方法主要分为四类：detection-based, regression-based, density estimation, 和CNN-based density 的预测方法。2 人群计数的代表性网络结构回顾不同类型的网络结构，我们将人群计数模型分为三类：基于CNN的基本方法，基于多列的方法和基于单列的方法。Basic CNN：该网络架构采用卷积层，池化层，全连接层等基本CNN层，而无需其他功能信息。这主要是将CNN用于密度估计和人群计数的初始方法。Multi-column：这些网

原创 NWPU-Crowd

这是最大的人群计数和定位数据集不同的数据使得计数网络难以学习有用的和可区分的特征具体来说，1)对负样本的误差估计很多；2)不同场景属性(密度等级和亮度)的数据彼此有显著的影响。因此，如何缓解上述两个问题是一个研究趋势。现有的人群计数数据集主要包含两种类型:监控场景数据集和一般场景数据集。前者一般记录特定场景下的人群，其中数据一致性明显。对于后者，人群样本是从网上采集的。因此，在这些数据集中有更多的视角变化、遮挡和极度拥挤。监控场景数据集监控视图数据集旨在收集特定室内场景或小面积室外位置的人群图像，

转载 pytorch学习5

python isinstance()函数isinstance() 函数来判断一个对象是否是一个已知的类型，类似 type()。isinstance(object, classinfo)参数object – 实例对象。classinfo – 可以是直接或间接类名、基本类型或者由它们组成的元组。学过php或者其他语言的同学都知道，php里面的参数不是个数不是可变的（只是很多时候是可以省略的，因为在函数定义的时候为参数设置了默认值）。但是在python里却不是这样，python里面运行可变参数的出现

原创 pytorch学习4

模型并行化(当模型比较大时)，数据并行化(能加速)多GPU并行数据集如何在不同设备间分配误差梯度如何在不同设备之间通信BN如何在不同设备间同步 同步BN会降低并行速度DataParallel(以前的方法) VS DistributedDataParallell(现在的方法)DistributedDataParallell更好更快网页flask只适用于开发测试环境。不适用生产环境，或者想给身边人看下这种1.pytorch模型未经优化……2.flask的WSGI不适合生产环境，需要配合一.

原创 杂1

多GPU的代码调式不了多卡up主都是在linux上跑的设置断点后你运行Debug而不是运行Run

原创 pytorch学习3

device = torch.device("cuda:0"if torch.cuda.is_available() else"cpu")model.to(device)#还有输入输出也放到显卡上inputs,target = input.to(device),target.to(device)当网络结构比较复杂，我们可以用新的类去封装他你就像那个inception等等虚线框这种将长，宽，通道数都进行了变化。而左边实线那种没有长宽通道数都没有发生变化虚线那个右边那个是进行了下采样，出现在

原创 coco相关

COCO 和 CityScapes 数据集的标注格式和使用没有明确边界的就比如天空。。类别的id对应的是在stuff91类类别中的id

原创 pytorch学习2

1.Dataset和DataLoaderEpoch,Batch-Size,Iterations写成：for epoch in range(training_epochs): for i in range(total_batch):#这个内部循环，每次循环执行一个mini_batchepoch是指将所有的样本都进行了一次前向传播和反向传播batch-size指的是每次前向传播和反向传播用的样本数量iteration:Number of passes, each pass using [ b

原创 pytorch学习1

pytorch学习学习深度学习大半年了，pytorch还没有好好学习。今天好好看看1.首先准备数据集2.选择Model3.Training4.inferring竞赛中测试集是不给结果的前馈forword() 求预测python zip()函数zip() 函数用于将可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个元组，然后返回由这些元组组成的列表。eg:>>>a = [1,2,3] >>> b = [4,5,6] >>> c =

转载 用Anaconda pip安装的一些问题

1.python中安装包出现Retrying (Retry(total=4, connect=None, read=None, redirect=None, status=None))…………解决办法：pip install selectivesearch -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com其他源总结：通过几次ｐｉｐ的使用，对于默认的pip源的速度实在无法忍受，于是便搜集了一些国内的...

原创 读论文 Attention Scaling for Crowd Counting

论文地址：https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Jiang_Attention_Scaling_for_Crowd_Counting_CVPR_2020_paper.pdfgithub:https://github.com/laridzhang/ASNet有一个知乎专栏写的不错，看完论文之后可以看看：https://zhuanlan.zhihu.com/p/164443931受卷积神经网络在计算机视觉任务(如目...

原创 安装一个github东西(C-3-Framework)出的问题

github地址为：https://github.com/gjy3035/C-3-Framework1.python.exe无法找到入口出现这个错误，找到这个C.pyd文件删除就好了2.raise RuntimeError('DataLoader worker (pid(s) {}) exited unexpectedly'.forma解决方案：是把含有多线程操作的部分放在if __name__ == '__main__'的范围内，在我这里即if __name_...

转载 Dense and Sparse Crowd Counting Methods and Techniques: A Review

原文链接：Dense and Sparse Crowd Counting Methods and Techniques: A Review人群计数在不同的行业中有几个用例。其中一些是:实时统计社区活动中的人群，以获得关于什么表演、表演和演出有效的指标，以及在什么环境下等等。统计生产单位禁区内的人群，以执行安全规则，将健康风险降至最低。管理高交通道路和公共空间。通过不断监控用户数量来自动化资源分配。计算教育机构的出勤率。城市规划视频监控Dense vs Sparse crowds - Whe

原创 读MCNN(Single-Image Crowd Counting via Multi-Column Convolutional Neural Network)的一些问题

好的计数方法可以扩展到其他领域，例如细胞计数或显微镜图像中的细菌，野生动物保护区中的动物数量估计，或交通枢纽或交通堵塞处的车辆数量估计Arguably the most extensively used method for crowd counting is feature-based regression, see [4, 7, 5, 27, 15, 20]. The main steps of this kind of method are: 1) segmenting the foregroun

原创 下载并使用svishwa / crowdcount-mcnn的一些问题

今天下了一个四年之前的一个github上的一个程序。他用的Python2,我电脑是Python3有几个问题：1.print我们要加上括号()2.TypeError: integer argument expected, got float这个错误就是Python3用//代替/3.AttributeError: ‘DataFrame‘ object has no attribute ‘as_matrix‘解决方法卸载以前的pandas，然后装一个旧版本的pandaseg: pip uninst

原创 darknet随写随机

1.coco数据集。windows安装好多问题，放弃，我还是用ubuntu训练跑吧。

转载 YOLO-V4 README 翻译版(转载)

原创 tkdnn-github文档翻译

tkDNN是一个用cuDNN和tensorRT原语构建的深度神经网络库，专门用于NVIDIA Jetson板。在TK1(branch cudnn2)、TX1、TX2、AGX Xavier、Nano和几个离散的gpu上进行了测试。这个项目的主要目标是尽可能多地利用NVIDIA板来获得最佳的推理性能。它不允许进行训练(training)。This branch works on every NVIDIA GPU that supports the dependencies:CUDA 10.0CUDNN

原创 Ubuntu使用2

1.他的文件管理器，ctrl+T可以在文件管理器开几个窗口。2.配置环境变量这里，后面的路径填写完全路径。而不是你通过某个路径打开了终端，然后填相应的相对路径。3.ubuntu同步使用那个windows我用keepass设置的秘密，只需要在ubuntu 软件商店下载一个keepass的软件，然后去坚果云把数据库下载下来就行了。就可以使用了。...

原创 Ubuntu使用笔记1

配置ubuntu 20.04 darknet的过程中主要参考https://www.bilibili.com/read/cv6188066/这个网页同时 参考学长的博客https://blog.csdn.net/weixin_40557160/article/details/1116345691.Ctrl+Alt+T——打开终端Tab——自动补全命令Ctrl+D——关闭终端Ctrl+C 终止当前任务2.github登陆不上去，可以去码云找替代品，一般都有...

原创 ubuntu18.04安装tkDNN的问题

### ubuntu18.04安装tkDNN的问题TensorRT6.0.1安装的部分问题建议还是下载tar版本然后安装，有问题缺什么改改配置啥的就可以了第一个问题安装TensorRT对于 Python 3.x:$ sudo pip3 install tensorrt-6.x.x.x-cp3x-none-linux_x86_64.whl对于这个我开始安装的ubuntu20.04不行，ubuntu20.04默认python3.8,而且没有python2我用了很多方法，最后改的阮

原创 编写算法判别给定二叉树是否为完全二叉树。

第一篇博客