ubuntu安装mmcv-full == 1.7.1
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毕业设计基于python+pytorch的车道线检测源码+项目部署教程.zip
【资源说明】 1、该资源内项目代码都是经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用,也适合小白学习进阶,当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行,也可在此代码基础上进行修改,以实现其他功能。 环境部署 (1)我的环境配置 ``` 操作系统:Ubuntu20.04 IDE:vscode Python: 3.6.13 PyTorch: 1.10.2+cu113 CUDA:113 GPU:NVIDIA GeForce RTX 3090 ``` (2)完整的安装脚本 # Linux 这里便是一个完整安装 MMSegmentation 的脚本,使用 conda 并链接了数据集的路径(以您的数据集路径为 $DATA_ROOT 来安装)。 ```shell conda create -n open-mmlab python=3.10 -y conda activate open-mmlab conda install pytorch=1.11.0 torchvision cudatoolkit=11.3 -c pytorch pip install mmcv-full -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu113/torch1.11.0/index.html csdn下载解压资源,命名为mmsegmentation cd mmsegmentation pip install -e . # 或者 "python setup.py develop" mkdir data ln -s $DATA_ROOT data ``` # Windows (有风险) 这里便是一个完整安装 MMSegmentation 的脚本,使用 conda 并链接了数据集的路径(以您的数据集路径为 %DATA_ROOT% 来安装)。 注意:它必须是一个绝对路径。 ```shell conda create -n open-mmlab python=3.10 -y conda activate open-mmlab conda install pytorch=1.11.0 torchvision cudatoolkit=11.3 -c pytorch set PATH=full\path\to\your\cpp\compiler;%PATH% pip install mmcv csdn下载解压资源,命名为mmsegmentation cd mmsegmentation pip install -e . # 或者 "python setup.py develop" mklink /D data %DATA_ROOT% ``` ## 二.数据集收集以及标注 (1)数据分析 使用官方提供的视频,每12帧提取1帧,总共提取583张图片,剔除后84张无车道线图片,剩余499张数据样本。  需要标注的数据区域为图片下1/3区域内的车道线。过远区域车道线不清晰,不利于模型的训练。只标注车行进的主车道线。 (2)数据标注 数据标注我们选择使用labelme。其优势在于我们可以在任意地方使用该 工具。此外,它也可以帮助我们标注图像,不需要在电脑中安装或复制大型数据集。 标注方式:我们选择用多边形(Polygons)进行车道线的标注。  (3)数据增强 在深度学习中,数据增强可以在样本数量不足或者样本质量不够好的情况下,提高样本质量,增加训练的数据量,提高模型的泛化能力,增加噪声数据,提升模型的鲁棒性。 我们对标注好的车道线数据进行数据增强,数据增强的同时保留原有标注数据。对每张图片进行4次数据增强,包含改变亮度、加噪声、加随机点、水平翻转4种形式的数据增强,不同形式的数据增强会随机叠加。 修改DataAugmentforLabelMe.py文件里的数据集路径,运行后即可得到增强的数据集。  (4)数据集 数据集格式选择voc格式,将labelme标定好的json数据转voc格式。
MapTRv2环境安装指南[可运行源码]
本文详细介绍了MapTRv2/GeMap的环境安装与运行步骤,包括Ubuntu 18.04.6 LTS系统下的Python 3.8、Torch 1.10.0和CUDA 11.2的配置。文章提供了从创建虚拟环境到安装依赖库的完整流程,并特别指出了mmcv-full版本的选择问题,以避免常见的运行时错误。此外,还涵盖了数据集制作和模型运行的详细步骤,包括nuscenes-mini数据集的下载与处理,以及如何生成可视化结果。对于在配置过程中可能遇到的模块导入错误,文章也提供了解决方案,如更新PYTHONPATH环境变量。
MMSegmentation环境搭建与训练教程[项目源码]
本文详细介绍了如何使用MMSegmentation框架搭建语义分割环境并训练自定义数据集。内容涵盖环境搭建、数据集准备(包括JSON转VOC格式、数据集划分)、模型训练配置(修改类别名称、配置文件调整)、训练指令以及结果可视化(训练日志、混淆矩阵、FLOPs计算等)。教程提供了详细的代码示例和步骤说明,适合初学者快速上手MMSegmentation进行语义分割任务。
Tianchi-2021guangdong-industry-Algorithmic-competition--Defect-detection-of-ceramic-tile-Rank1
天池2021广东工业智造智能算法赛冠军解决方案完整代码 队伍:安宁庞巴迪 关键方案介绍 *传统特征提取 使用surf算子将原缺陷图和模板如对齐 将缺陷图的灰度图与对齐好的模板图的灰度图相减得到传统特征 *将传统特征与深度学习提取的特征进行融合(提出DSFNet) 将传统特征与原RGB缺陷图组合成四通道输入网络 另外引入传统特征融合到FPN的输出特征上 *其余性能优化措施 将anchor sacle设置为4和8以检测大目标和小目标 采用多尺度训练(1000〜2000)以及多尺度测试 训练测试一致数据旋转,随即移位数据增广方式 双阈值后处理 采用单模型resNeSt50 + FPN + cascade_rcnn 主要代码环境依赖 Ubuntu 19.04.3 CUDA 10.1 mmcv-full 1.2.5 python 3.7.4 pytorch 1.6 火炬视觉0.7 毫米波
MMDetection3D自动驾驶感知实战[项目代码]
本文详细介绍了如何使用MMDetection3D框架构建自动驾驶3D目标检测系统。内容涵盖从点云数据处理、模型训练(包括PointPillars和CenterPoint等算法)、评估可视化到部署优化的全流程。文章首先阐述了3D感知在自动驾驶中的重要性,随后深入解析了MMDetection3D框架架构,并提供了KITTI数据集处理的具体代码示例。在模型训练部分,详细展示了配置文件和训练脚本的实现,包括环境配置、数据增强策略和训练监控方法。此外,还介绍了模型量化、TensorRT部署等优化技术,以及实际场景中的性能调优技巧。最后总结了3D目标检测系统的关键技术和未来发展方向,为开发者提供了从理论到实践的完整指导。
2021 年和鲸水下光学目标检测智能算法赛项 A 榜 0.569、B 榜 0.568 成绩
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/786f2c31a00c 2021 Kesci水下目标检测算法赛中,A榜mAP为0.569,B榜mAP为0.568。 整体思路与检测算法:采用Detectors Cascade R-CNN,backbone为ResNet50+RFPN。数据处理方面,去除训练集中u开头的仅含扇贝类数据(因这类图片扇贝标注噪声大,与测试集分布不一致)。数据增强使用多尺度训练(短边704-1216随机尺度)、随机左右翻转、随机运动模糊、AutoAugment v1。考虑推理时间复杂度,因使用较小尺度导致小目标漏检,故anchor scale设为4。测试时采用三尺度+左右翻转的TTA策略,后处理用soft nms及maxperimg 300。ATSS在该数据上效果不佳,但仍作为baseline。 代码环境及依赖:OS为Ubuntu16.10,GPU为3090×8,Python3.7。NVIDIA依赖包括cuda 11.1、cudnn 8、nvidia driver 460.32.03。深度学习框架为pytorch1.7.1,基于mmdetection,其他依赖参考requirement/*.txt(mmcv-full==1.1.5)。显卡数量不关键,可依自身显卡数量调整学习率。 训练数据准备:在代码根目录新建data文件夹(或建软链接),进入后创建annotations、pretrained、results、submit文件夹。将官方训练和测试数据解压至data目录,得到train、test-A-image、test-B-image。 标签文件格式转换:官方提供VOC格式xml标签,转换为COCO格式训练。用tools/processdata/xmltococofilter.py转换,生成的trainfilterold_scallop
阿里云天池广东电网识别挑战赛(赛道三) 亚军方案分享.zip
大学生参加学科竞赛有着诸多好处,不仅有助于个人综合素质的提升,还能为未来职业发展奠定良好基础。以下是一些分析: 首先,学科竞赛是提高专业知识和技能水平的有效途径。通过参与竞赛,学生不仅能够深入学习相关专业知识,还能够接触到最新的科研成果和技术发展趋势。这有助于拓展学生的学科视野,使其对专业领域有更深刻的理解。在竞赛过程中,学生通常需要解决实际问题,这锻炼了他们独立思考和解决问题的能力。 其次,学科竞赛培养了学生的团队合作精神。许多竞赛项目需要团队协作来完成,这促使学生学会有效地与他人合作、协调分工。在团队合作中,学生们能够学到如何有效沟通、共同制定目标和分工合作,这对于日后进入职场具有重要意义。 此外,学科竞赛是提高学生综合能力的一种途径。竞赛项目通常会涉及到理论知识、实际操作和创新思维等多个方面,要求参赛者具备全面的素质。在竞赛过程中,学生不仅需要展现自己的专业知识,还需要具备创新意识和解决问题的能力。这种全面的综合能力培养对于未来从事各类职业都具有积极作用。 此外,学科竞赛可以为学生提供展示自我、树立信心的机会。通过比赛的舞台,学生有机会展现自己在专业领域的优势,得到他人的认可和赞誉。这对于培养学生的自信心和自我价值感非常重要,有助于他们更加积极主动地投入学习和未来的职业生涯。 最后,学科竞赛对于个人职业发展具有积极的助推作用。在竞赛中脱颖而出的学生通常能够引起企业、研究机构等用人单位的关注。获得竞赛奖项不仅可以作为个人履历的亮点,还可以为进入理想的工作岗位提供有力的支持。
EI顶刊复现:基于氨储能技术的电转氨耦合风–光–火综合能源系统双层优化调度(Matlab代码实现)
内容概要:本文围绕“基于氨储能技术的电转氨耦合风–光–火综合能源系统双层优化调度”展开研究,旨在通过Matlab代码复现EI顶刊级别的优化模型。研究构建了一个融合风电、光伏、火电与电转氨(Power-to-Ammonia, P2A)技术的综合能源系统,利用氨作为长时储能介质,有效解决可再生能源的波动性和消纳难题。文中提出了一种双层优化调度框架:上层模型以系统运行经济性与能源利用效率最大化为目标,下层模型则聚焦于各子系统间的协调运行与复杂物理约束的满足。通过Matlab实现算法仿真,验证了该耦合系统在提升新能源消纳能力、降低综合运行成本、增强系统灵活性与可靠性方面的显著优势,为高比例可再生能源接入下的新型电力系统提供了创新解决方案。; 适合人群:具备电力系统、能源工程、自动化或优化算法等相关专业背景的硕士、博士研究生及科研人员,以及从事综合能源系统规划、调度与运营的工程技术人员。; 使用场景及目标:①为高比例可再生能源接入下的电力系统提供一种基于氨储能的长时储能解决方案;②深入研究电转氨技术在综合能源系统中的集成机制与协同优化调度策略;③通过构建与求解双层优化模型,提升系统的经济性、稳定性与韧性,为相关领域的高水平学术论文撰写与工程实践提供理论依据和技术支持。; 阅读建议:此资源以Matlab代码实现为核心,建议读者结合电力系统优化、储能技术、博弈论等相关理论,深入理解双层模型的构建逻辑、变量关系与求解过程,并动手运行与调试代码以复现结果,进而开展参数敏感性分析、模型对比研究与拓展应用。
WorkBuddy0828.zip
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(共80页PPT)高绩效目标管理.pptx
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实证分析-上市公司供应链韧性数据-原始+dofile+结果(2005-2025年).txt
因文件较多,数据存放网盘,txt文件内包含下载链接及提取码,永久有效。失效会第一时间进行补充。样例数据及详细介绍参见文章:https://blog.csdn.net/li514006030/article/details/166944342
ISAC辅助光束跟踪用于蜂窝连接无人机 - MATLAB EKF源代码.zip
1.版本:matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点:参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象:计算机,电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
Motrix-Setup-2.0.0-beta.42
情况:电脑下载太慢,用手机下载的,以防以后自己换电脑,下载依然那么慢,故将资源上传至CSDN以备后顾之忧。
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2019 vue三套实战视频
源码直接下载地址: https://pan.quark.cn/s/a2c5fedb4f68 2019年全新推出的三组vue实践教学视频(极具价值),能够使您精通vue开发,并全面掌握vue在企业环境中的实际应用
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