摘要: ## 前言 PaddleOCR的效果目前是开源下最好用的,但是配置环境坑很多,虽然已经配好能用,但是再次使用还是会偶尔报bug,故在此记录一些对应的bug便于查阅。 ## bug对应解决方法 ### 1、ImportError: libcudart.so.10.2: cannot open shar 阅读全文
posted @ 2023-06-19 19:57 llllrj 阅读(94) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 今天写个脚本用到正则表达式,查阅了资料加问了gpt老师终于解决,在此记录。 以及未来的正则表达式都放在这便于查阅。 记录正则表达式有用的用法: 1、匹配指定了前后文的字符串 如我们需要匹配'on the one hand'中的'one',而不要'on the other hand'中的'other' 阅读全文
posted @ 2023-03-31 17:34 llllrj 阅读(17) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 在win10下想测试mmpose的环境,选择Res50在coco上跑。结果出现了如下bug OverflowError: Python int too large to convert to C long . . . [>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>> 阅读全文
posted @ 2022-08-12 15:42 llllrj 阅读(517) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 以configs\body\2d_kpt_sview_rgb_img\deeppose\coco\res50_coco_256x192_rle.py为列 learning policy 等待补充~ model setting model的设置 # model settings model = dic 阅读全文
posted @ 2022-08-09 21:41 llllrj 阅读(187) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 因为实验室的服务器老出问题(停电、清理内存啥的),故尝试在Windows环境下安装mmpose环境。 而其中最容易出现问题的就是mmcv-full库的安装。我主要参考了官方文档、一个大佬详细的博客后,基本就能配好mmpose,其中出问题的地方主要是编译mmcv。所以特别记录一下。 第一次编译失败环境 阅读全文
posted @ 2022-08-09 15:54 llllrj 阅读(1906) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Estimating 6D Aircraft Pose from Keypoints and Structures 前言 这篇论文在现有的姿态估计上提供了三个贡献: 1、 提出了新的方法PEKS检测6D飞机姿态估计,提高了网络在复杂天气情况下的姿态估计的精度; 2、 PEKS中包含了一个新的PnP+ 阅读全文
posted @ 2021-12-30 21:07 llllrj 阅读(662) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 问题背景: 在游戏中截帧时想找到某些模型的图像坐标系上2D与世界坐标系中3D-Depth信息,用到了renderdoc这个软件截帧,通过分析得到其Mesh Viewer的VS Output中的SV_Position对我们解决问题有所帮助。 (这是一个没有接触过游戏图像开发的AI程序员的简单记录) 解 阅读全文
posted @ 2021-12-25 20:53 llllrj 阅读(358) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: pytorch中的变量有三个属性,分别是data表示变量中的具体值, grad表示这个变量反向传播的梯度,这个的计算方式下面有专门的一个演示程序, grad_fn表示是通过什么操作得到这个变量的例如( 加减乘除、卷积、反置卷积) 其位于torch的autograd中 import torch fro 阅读全文
posted @ 2021-10-05 11:34 llllrj 阅读(241) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: pytorch里面一切自定义操作基本上都是继承nn.Module类来实现的。 我们在定义自已的网络的时候,需要继承nn.Module类,并重新实现构造函数__init__构造函数和forward这两个方法。但有一些注意技巧: 一般把网络中具有可学习参数的层(如全连接层、卷积层等)放在构造函数__in 阅读全文
posted @ 2021-10-04 21:41 llllrj 阅读(135) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 在入门深度学习的过程中,看到了一篇Unet帖子,其中有类似于 diffY = torch.tensor([x2.size()[2] - x1.size()[2]]) diffX = torch.tensor([x2.size()[3] - x1.size()[3]]) x1 = F.pad(x1, 阅读全文
posted @ 2021-04-16 13:56 llllrj 阅读(5564) 评论(0) 推荐(0) 编辑