摘要：
数据增强的库 pytorch自带 imgaug https://github.com/aleju/imgaug 数据增强(旋转、翻转、加噪声、加对比度、亮度) (更多操作，也可以加天气效果，推荐) 它可以实现的效果包括添加噪音、仿射变换、裁剪、翻转、旋转等，其效果图如下所示： Augmentor 简 阅读全文
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真的超级难过，本来预定于今天完成光合组织的项目申请，填到一半还是填不下去了，在白天的时候，我还不断地问自己，是要完成这项工作吗？虽然有犹豫，但得到的是正向的答案，于是在下班后饭都没去做，直奔电脑面前完成填写，可写到一半我还是犹豫了，因为要填写预研申请书，还有零零散散的课题相关的内容，而我之前没有做过 阅读全文
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在前面是有考虑把点积运算放到前面，但是考虑到有一些新的东西，还是准备把他放在后面了。 问题说明 对于向量a[1-n]以及b[1-n]，点积运算即为将对应位置上的元素相加，即c = a[1]b[1]+...a[i]b[i]+...+a[n]b[n]; 为了方便起见，我们将设置a[i]=i,b[i]=2 阅读全文
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矩阵乘法是最常见的操作，现代神经网络的基础便是矩阵乘法。 一个N*M的矩阵，乘以一个M*P的矩阵，得到N*P的矩阵，矩阵乘法即为将每一行与被乘矩阵对应列进行乘加，最后将所有结果进行汇总。 CPU版本 根据以上矩阵乘法的描述，便可以很快地实现矩阵乘法，三层循环，最内层循环做向量的乘加，最外的两层则做输 阅读全文
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前面我们实现了向量的加法，今天我们实现复杂一些的运算，矩阵的加法，即将矩阵对应位置上的元素进行相加，相当于向量加法的升级版本。不过需要注意的是，malloc时需要分配二维矩阵，这样才能使用A[i][j]; CPU实现 CPP实现起来的注意点在于二维数组的开辟，通过给二维数组的每一个指针赋值实现二维数 阅读全文
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当你看到这篇博客的时候，我相信你已对CUDA有所了解，CUDA是针对于GPU的一种C/C++扩展库，使用cuda可以很方便地进行并行编程。 那么今天第一讲便是如何获取GPU的各种参数，cudaDeviceProp是cuda库中已经封装好的结构体，通过调用cudaGetDeviceProperties 阅读全文
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CUDA C是一种在GPU上支持多线程并行化的语言，有了CUDA，很多需要多线程运行的程序变得简单起来，今天我们将从CUDA的的向量加法说起。 问题定义 向量加法是十分常见的操作，对于一个长度为n的向量，其运算规则如下： \({c[i] = a[i] + b[i] for i < n}\) 即将对应 阅读全文
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最近在学习CUDA编程，将最近看到的一些资源进行汇总。 书籍和文档 英伟达CUDA C编程入门 NVIDIA CUDA C Programming Guide https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-c-programming-guide/index.html 官方的文档 阅读全文
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以数智重庆.全球产业赋能创新大赛 为例，目标检测的几种常见的做题技巧如下： 针对数据集进行数据提升 a. 需要对数据进行了解，比如有哪些分类，每个分类下各有什么特点，每个分类下的图片尺寸是怎样的，分布是怎样的(长尾分布，类别不均衡)。 b. 数据出现了什么样的问题，应该怎么去解决这些问题。(多样性， 阅读全文
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即便明显落后于其他对手，只要能够进入到决赛，就要对自己有信心。因为决赛答辩的随机性是难以避免的，而专业的评委也总能发现你方案或者答辩的闪光点。 即使A榜权重较低，也必须引起重视。因为就算你的模型泛化性能再好，再能够在B榜和终榜上取得遥遥领先，也还是可能会因为没有充分利用A榜较多的提交次数，对测试集进 阅读全文