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RSS订阅原创 另辟蹊径解决了Windows下pycocotools安装不成功问题
解决Windows下pycocotools安装不成功问题这次因为创建了一个新的环境所以需要再次安装一些包，在安装pycocotools这里出现了问题，但是我在之前那个环境安装这个包时好像没有遇到这个问题（用到pycocotools时程序也都可以正常运行），于是在网上搜了一下解决的办法。在尝试了网上的教程说的办法（如下）：pip install git+https://github.com/philferriere/cocoapi.git#subdirectory=PythonAPI或pip in
2022-03-13 12:05:11
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原创 动手学深度学习（使用Pytorch）网址收藏
动手学深度学习+Pytorch 网页版学习网址https://tangshusen.me/Dive-into-DL-PyTorch/#/配套讲解视频找B站UP：跟李沐学AIhttps://space.bilibili.com/1567748478/（这篇博客记录仅仅为了防止自己某天突然找不到第一个网站了…）...
2021-08-30 15:12:33
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原创 RuntimeError: expected device cuda:0 and dtype Long but got device cpu and dtype Long报错解决
存储在不同位置中的数据是不可以直接进行计算的。即存放在CPU上的数据不可以直接与存放在GPU上的数据进行运算，位于不同GPU上的数据也是不能直接进行计算的。执行如下代码：device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')x = torch.tensor([1, 2, 3], device=device)y = x**2z = y + x.cpu()就会出现报错检查数据的存储是否在同一位置补充：（1
2021-07-26 12:49:13
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原创 【我的第一个目标检测课题】3、Retinanet网络的学习与实现+扩展
2021.1.7下午记大家新年好~距离上次写这个课题的博客已经是去年12.30的时候了，是想趁热打铁赶快写的，无奈1.5/1.6有两门考试，便只好赶去复习暂时搁置了。现在终于考完试，而且也马上到了图像处理大课题报告的截止日期了，于是我马上赶来写博客了。之前讲的都是课题分析，环境配置还有我们是怎么使用Google云盘链接Colaboratory用Google服务器端提供的16G显存进行训练，现在终于来到了最核心的部分了，也就是对于我们选定的入门网络Retinanet网络的学习和实现。这一篇文章就梳理
2021-01-09 12:57:19
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原创 【我的第一个目标检测课题】2、薅一把Google的羊毛！使用Colaboratory链接谷歌云盘在线进行网络训练
2020.12.30晚记在上一篇中已经介绍了用自己的电脑配置了GPU，配置完后训练速度确实是大大提升，但是因为自己的轻薄本显存太少了，只有2G，而我们的数据集还挺大，图片分辨率也高，所以尽管把batchsize调到2了，每每到解冻参数训练的时候都还是因为参数过多导致内存溢出训练不下去。看了老师分享到群里的博客，发现可以爬梯到Google，上传文件到谷歌云盘，然后链接到Colaboratory进行在线训练，这个时候用的就是谷歌服务器那边16G显存的GPU进行训练的。Colaboratory是 Goog
2021-01-09 12:38:24
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原创 【我的第一个目标检测课题】1、课题介绍及环境配置（Windows+Keras+GPU）
我的第一篇CSDN博客来了。新手驾到，多多指教。2020.12.28晚记写在前面今天验收完图像处理课程的结课课题——建筑材料识别课题了。晚上决定趁热打铁，记录一下完成这次课题的全过程，还有一点自己的收获和感悟吧。自己也想要好好地对自己的这次完成情况做一次梳理。这篇博客算是一个验收后的回顾与总结，也算是提前为正式写课题报告拟个提纲，或者说，把做过的事情，总结的经验都先归纳起来，到时候方便写报告。当然，如果能对同样刚刚入门目标检测的朋友能有所帮助的话，那就更好了。其实这也是我们专业的一个比赛，应用
2021-01-09 12:32:37
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空空如也
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