- 博客(3)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 [个人笔记] DETR
最近重新认真学习了一下Transformer在cv中的代表网络。虽然网上讲解很多但还是得自己过一遍啊，理解一下各处细节处理。为了防止学了就忘，结合代码画了两张图并做了一些笔记。细节可能有差错，欢迎指正。End-to-End Object Detection with Transformers （DETR，2020）An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale （ViT，2020）
2022-05-13 21:17:13
85
原创 Ubuntu因为Nvidia驱动问题开机出现“/dev/sda:...files,...blocks”问题解决记录
昨天突然良心发现，让工作了很久的工作站关机休息休息。但今天来到工位开机就出现了这个问题，各种查博客用一下午解决了问题，因此记录一下过程。由于之前也遇到过这个问题，因此很快就反应过来要重装nvidia驱动，首先是Ctrl+Alt+F1打开命令行界面，进行下面的操作：卸载原先的驱动，参考博客关闭X server，参考博客禁用nouveau驱动。在确定上面三项都做了后，再安装新的驱动。这里建议日常在某个文件夹里保存着cuda安装包和nv...
2022-03-09 18:57:22
1497
原创 classic目标检测网络笔记
SSD网络结构：单阶网络，使用多层特征进行多尺度预测。检测头部分使用卷积操作在每个特征点处生成k个边框，输出通道数为k*(c+4)，其中c为各个类别的置信度，4为边框相较于默认框(default box)的偏置(cx,cy,w,h)。每一个特征层default box的尺度由公式决定，其中为0.2，为0.9，m为特征层数量。设置默认的长宽比，则default box的宽为，高为，并额外添加一个长宽比为1，尺度为。因此每个特征点产生6个default box。匹配策略：对gt与defau.
2021-09-28 10:27:25
424
空空如也
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人