随笔分类 - mmcv
摘要:mmcv.load 是 MMCV(OpenMMLab 核心工具库)的 通用数据加载函数,专门用于读取 CV/3D 感知场景中常见的文件格式(如 numpy、pickle、json、txt),无需手动处理文件解析逻辑,且与 mmcv.dump(保存函数)完全配套,是数据预处理、标注加载、结果保存的核心
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摘要:DataLoader 的核心作用是 “并行加载数据”,避免训练时主进程等待数据(IO 阻塞)。num_workers 定义了专门用于数据加载的子进程数量: num_workers=0:单进程模式(默认),数据加载和模型训练都在主进程中执行,无额外子进程,CPU 内存占用最低,但数据加载速度最慢(训练
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摘要:资料: 细品EfficientNet - 知乎 (zhihu.com) 【论文解读】一文看懂EfficientnetB0~B7模型所有细节 - 知乎 (zhihu.com) EfficientNet 简介_mbconv全程-CSDN博客 【图像分类】用通俗易懂代码的复现EfficientNetV2,
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摘要:本篇博客中,我们以推理为例。 首先进入Runer类中的test函数: 然后进入Runer类中的build_test_loop函数: 然后经过Registry中的build_from_cfg等函数,进入TestLoop类的__init__进行初始化。初始化的时候,会进入父类BaseLoop,在Base
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摘要:详解torch.nn.functional.grid_sample函数:可实现对特征图的水平/垂直翻转_gridsample-CSDN博客 (对F.grid_sample的含义讲解的比较清楚) 一文彻底弄懂 PyTorch 的 `F.grid_sample`_pytorch grid sample-
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摘要:BEVFormer转onnx,并优化_bevformer tensorrt-CSDN博客 下面github仓库提供了直接使用BEVFormer tensorrt工程生成onnx文件的方法: GitHub - DerryHub/BEVFormer_tensorrt: BEVFormer inferen
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摘要:def nms_bev(boxes, scores, thresh, pre_max_size=None, post_max_size=None): """NMS function GPU implementation (for BEV boxes). The overlap of two boxe
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摘要:推荐:MMDetection框架入门教程(五):Runner和Hook详细解析_epochbasedrunner/iterbasedrunner-CSDN博客 以下内容摘自上面的博文: Runner又称执行器,负责模型训练过程的调度,主要目的是让用户使用更少的代码以及灵活可配置的方式开启训练。换句话
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摘要:添加新数据集 — MMClassification 1.0.0rc6 文档 (mmpretrain.readthedocs.io) 自定义数据处理流程(待更新) — MMClassification 1.0.0rc6 文档 (mmpretrain.readthedocs.io) 自定义模型 — MM
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摘要:MMCV学习——基础篇2(Runner)| 九千字:含示例代码教程_mmcv.runner-CSDN博客
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摘要:记录一次 mmclassification 自定义数据训练和推理-CSDN博客
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摘要:MMCV 核心组件分析(一):整体概述 - 知乎 (zhihu.com) MMCV 核心组件分析(二):FileHandler - 知乎 (zhihu.com) MMCV 核心组件分析(三): FileClient - 知乎 (zhihu.com) MMCV 核心组件分析(四): Config -
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摘要:MMCV学习——基础篇1(配置&注册机制)-CSDN博客 MMDetection框架入门教程(四):注册机制详解_mmdetection中注册机制-CSDN博客
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摘要:MMDetection框架入门教程(三):配置文件详细解析_mmdetection train_cfg在哪里-CSDN博客 MMCV学习——基础篇1(配置&注册机制)-CSDN博客 MMCV 核心组件分析(四): Config - 知乎 (zhihu.com)
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