随笔分类 - 技术
技术类的文档，希望高质量些，但是我好像不擅长这个方面的写作
摘要：因为老掉卡，只能从新装驱动，从新编译。 新装了好多东西。caffe2, detectron, pytorch。要不是因为tensorflow要用py3.0,我可能这个也装上了。。。。。 于是caffe编译protobuf有点问题了。捋了一遍才发现是protobuf版本问题。conda安装的是3.5.
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摘要：最近面了好多应聘算法工程师的候选人 总体上来说，做过项目的和没做过的差别挺大的 好多自己学一段时间深度学习的东西就来面试的，说实话的，我面了两三个后，再来这样的简历，一律不面。 不是我歧视这些候选人，是面试下来效果都很差，已经不想再浪费时间了。 现在深度学习的门槛是低了不少，但是请弄清楚，门槛低是因
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摘要：68.5 改了一下测试的方式，变成68.7了，感觉还是差了好多。不知道问题出在哪里，接下来用pytorch训练一个看看。 感觉这差的有点多啊。年后查原因吧。 caffe训练起来效果真的比别的平台差些，以后改成pytorch训练分类模型。
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摘要：最近训练了shufflenet和mobilenet 文章里说的shufflenet很好。但是实际上测试下来，真不敢恭维啊。效果差的很，而且我看网上的测试结果，也不是我一个人测的结果不好。 倒是mobilenet效果还挺惊艳的。而mobilenet v2还没测。 另外大小模型的效果真的差的蛮多的，mo
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摘要：A Year in Computer Vision http://themtank.org/
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摘要：苦恼了我一周，当然最近我有事老请假，也有原因。就是查不到我训练的SSD模型问题出在哪里，loss也在下降，但是跳动比较大。测试时，有些类效果还可以，但是有些类压根检测不出来。而根据我的经验，那些类大概达到什么样子，我还是有点定性的认识的，差到检测不出来，肯定有问题，虽然是早期训练的模型，但是也不会差
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摘要：why? 具体原因没有查清楚.安装caffe时,按照要求安装了包,caffe用的好好的,而且我也用打好包的lmdb跑了程序了.可我今天想看一下我的打包数据是不是漏掉数据了,直接开个python窗口,import lmdb就报错. conda install也安装了,不行.用了这么多年的caffe,以
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摘要：这几天用GPU卡跑东西，老是提示opencv的一个问题。但是我换个数据跑就没问题。说明代码是没问题的。发挥我作为女人的特质，从起试试吧。结果从起后找不到GPU卡了。nvidia-smi提示我没有安装最新的驱动等消息。 和供应商联系，说要拉回去检测，要一周左右（估计是忽悠我的，不想弄吧了）。 从装dr
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摘要：if a human can drive a car based on vision alone – so can a computer. 但是目前哪家能做到？
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摘要：https://github.com/apache/incubator-mxnet/tree/430ea7bfbbda67d993996d81c7fd44d3a20ef846/tools/caffe_converter caffe model convert to mxnet format. 备忘。
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摘要：最近跑了好几个模型，显卡捉襟见肘了啊，还是羡慕大户人家啊，有多台服务器可以随时调用。 mxnet, caff2, 都试试，系统测试一下。tf就算了，以前捯饬过，tf装完后，别的就不可以用了，我试过，要求版本太高了。等我有了多余服务器，再用。
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摘要：跟着时代走 换成opencv3.3.1，目前来看所有的都是最新版了。 anaconda最新，opencv最新，我看了protobuf也很新。 下次再买台服务器时，我想直接用python来弄，因为这次安装opencv3时，有些anaconda的包太旧了，会有冲突。只好卸载，但是卸载掉又会关联到别的包也
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摘要：真是好记性啊，原来在互联网公司时，通常用xshell远程访问服务器，但是现在已经忘记了。 xshell或者xmanager。具体可以网上搜。 到了上一家单位，开始用xshell，后来用ipython notebook远程网页访问服务器，方便了很多，但是我也不记得详细的设置了。 还是觉得ipython
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摘要：原来安装的14.04快捷键冲突，又改不过来，还有就是每次从新启动，桌面就恢复原来的状态了。然后突然有一天桌面没了，我一气之下，从新安装。装好16.04还是没有桌面，我也是醉了，还好解决了。应该是我的集成显卡驱动的问题。具体解决办法在这里。执行几个命令就行了。 安装16.04后，编译caffe有点问题
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摘要：Relation Networks for Object Detection https://arxiv.org/abs/1711.11575 Towards High Performance Video Object Detection https://arxiv.org/abs/1711.115
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摘要：因为不习惯互联网的为了加班而加班的节奏……可以到知乎上看一下，那么多帖子，说因为比经理早走就被约谈，因为晚上十点前走就被认为不积极干活，等等。 不认可互联网的这种生活模式，早上很早起床，晚上不想熬夜的人。 所以，放着互联网的挣钱机会，没去。也有创业公司的人找过好多次，但是婉拒到最后不好意思回复信息。
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摘要：shell和sed忘得差不多了，现在更喜欢用python notebook，可以自动补充，所以很方便。但是记得以前用过这个的，试了几次不成功，搜了一下，这几个地方给的比较清晰，尤其是路径替换。 以下内容均为转载。 http://www.cnblogs.com/aaronwxb/archive/201
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摘要：https://github.com/TuSimple/mx-maskrcnn 赞开源精神，看到应该是做了很多实验的，可参考性很大的，值得关注。
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摘要：看了py-faster-rcnn上的issue，原来大家都遇到各种问题。 我要好好琢磨一下，看看到底怎么样才能更好地把GPU卡发挥出来。最近真是和GPU卡较上劲了。 上午解决了g++的问题不是。 然后下午我就想我要解决掉yml加载不上的问题。就是easydict版本太低了，可以改代码，也可以从新安装
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摘要：真是好事多磨啊，计算机系统依然是14.04，而cuda依然是8.0,唯一不同的是时间不一样，下载的各种库版本有差别，GPU的driver不一样。 但是这样就出问题了，py-faster rcnn的lib库编译时总是提示错误。 网上搜了开始的相关帖子都提示说是gcc的版本问题，但是我后来问了一下在原来
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