原创 win10安裝Ubantu18.04雙系統
具體安裝步驟可以參考以下連接，這裏只記錄一些我按照過程中出現的問題： https://www.cnblogs.com/masbay/p/10745170.html
2020-07-02 22:40:00
原创 Ubantu更換pip與conda下載源
conda換清華源 打開終端輸入以下命令： conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda confi
2020-07-02 22:40:00
原创 Ubantu16.04安裝GTX2080Ti顯卡驅動
一、卸載先前的顯卡驅動 如果之前安裝過顯卡驅動，現在想重新安裝，那麼需要打開終端輸入以下命令，卸載已經存在的驅動： sudo apt-get remove --purge nvidia* 二、禁用nouveau 1、輸入以下命令，如果輸
2020-07-02 22:40:00
原创 conda常用終端命令
在終端創建虛擬環境的命令 創建名字爲pytorch0.4.1的虛擬環境，下載python3.7版本。如果不指定python版本，則安裝最新版本 conda create -n pytorch0.4.1 python=3.7 激活名字
2020-06-27 04:01:09
原创 深度學習輸入圖像爲何要減去均值
兩種計算均值的方式 對於每幀圖像來說，均值分爲兩種：image mean 和 pixel mean。 image mean： 假設一張彩色圖像形狀是（N*N*3），計算其image mean，形狀也是（N*N*3）。相當於把所有訓練集在同
2020-06-27 04:01:09
原创 終端分屏工具Terminator常用快捷鍵
原文鏈接 常用快捷鍵 Ctrl+Shift+E 垂直分割窗口 Ctrl+Shift+O 水平分割窗口 F11 全屏 Ctrl+Shift+C 複製 Ctrl+Shift+V 粘貼 Ctrl+Shift+N 或者 Ctrl+Tab 在分割的
2020-06-27 04:01:09
原创 交叉熵函數cross_entropy與歸一化指數函數softmax
交叉熵 交叉熵主要是用來判定實際的輸出與期望的輸出的接近程度，其數學公式如下： 但Pytorch中
2020-06-27 04:01:09
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原创 Ubantu下基於Pytorch的Faster-rcnn環境部署
Faster-rcnn代碼下載地址，根據作者要求執行此代碼需要Pytorch1.0+Python3.6+CUDA 8.0 or higher，我的設備環境如下： Ubantu18.04+Anaconda3+Pycharm+GTX1650(
2020-06-27 04:01:09
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原创 Tensor中的加法
輸入如下代碼： import torch a=torch.zeros(2,1) b=torch.ones(1,3) c=a+b print("a=",a) print("b=",b) print("c=",c) 輸出爲： a= ten
2020-06-27 04:01:09
原创 faster-rcnn中使用clip_gradient函數防止梯度爆炸
clip_gradient 的作用就是讓權重的更新限制在一個合適的範圍： 首先設置一個梯度閾值：clip_gradient 在反向傳播中求出各參數的梯度，這裏我們不直接使用梯度進行參數更新，我們求這些梯度的l2範數||g|| 然後比較||
2020-06-27 04:00:58
原创 官網與github上的opencv的區別
官網 官網（https://opencv.org/）下載的opencv是一個自解壓程序，安裝目錄下包含如下兩個文件夾： 1、sources文件夾是opencv的源碼，我們可以使用cmake生成高度還原的opencv開發時的解決方案工
2020-06-27 04:00:58
原创 理解faster-rcnn中的Two-Stage
在objects detection算法中，大概可以分爲兩大方向 一、Two-Stage，這是一種Proposal-based的方法，需要先使用啓發式方法（selective search）或者CNN網絡（RPN）產生Region Pro
2020-06-27 04:00:57
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原创 Halcon運算速度優化方法簡述
本文翻譯並總結自Halcon 官方說明文檔，詳情請查看Halcon幫助文檔，如下圖所示： get_operator_info.hdev例程展示瞭如何查看哪些算子支持GPU加速與並行加速等信息 GPU加速 詳情可查看compute_d
2020-06-27 04:00:57
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原创 在conda創建的虛擬環境中pip仍安裝到全局下
問題描述 在用conda創建的虛擬環境中，使用pip安裝包，包仍被安裝到全局，或者顯示權限不足。 問題查找 使用which pip會發現使用的pip仍爲全局路徑下的pip 解決 在pip前加上python -m python -m pi
2020-06-27 04:00:57