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原创 入坑SLAM(二): ORB-SLAM3(调试RealSense415)
目录一.前言二.安装ROS三.安装相机驱动librealsense四.安装相机驱动realsense-ros五.IMU标定六.相机标定一.前言续二.安装ROS千万不要看其它人的(他们在自己的环境里瓦了很多坑)，记得在“软件与更新”配置(Ubuntu软件和更新里面所有的勾都要选)参考链接后面两步都是在Intel® RealSense™官方仓库三.安装相机驱动librealsense这里是直接用官方方法我的使用如下:sudo apt-key adv --keyserver keys.gnup
2020-10-21 11:33:08
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原创 深度学习模型试跑(十七):Depth-Anything
Depth-Anything的精华部分基本是在代码里面，论文只是做了相对简要的介绍，看了几篇公众号上的讲解，绝大部分就是照着论文里的内容翻译了一遍，很多比较牛的地方都没发掘出来。根据项目的星标⭐数量，决定是否写。
2024-02-02 10:18:42
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原创 CSDN官方开发工具利器猿如意实测
猿如意是CSDN官方2022年推出的面向程序员效率工具集合，里面包含非常实用的小工具（如Linux命令查询、语音合成、Json格式化、Host切换、文字转图片、Postman、图片处理等）以及代码开发等相关工具（如VSCode、Pycharm、Sublime、MySQL等，还有教程文档、一行代码，大家可以根据自己的需要安装相应的插件。有了猿如意这款优秀的程序员百宝箱，许多软件都可以使用插件替代，不必再到处去找软件的安装包，可以一站式部署所有需要的软件。
2022-12-30 15:32:22
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原创 深度学习模型试跑(十五):Real-ESRGAN(VS2019 trt推理部署)
超分辨率修复、重建是采用低分辨率（LR）输入并将其提高到高分辨率的任务，具体原理可以参考paddlegan原理介绍。对于在linux上如何实现trt加速该网络，这里有一篇文章详细记录了过程。
2022-09-08 15:26:00
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原创 深度学习模型试跑(十四):Bytetrack(vs2019 训练+trt推理部署)
这里记录了多目标追踪模型Bytetrack在win10/vs2019 上，用自定义数据集训模、tensorrt部署的大致过程。
2022-09-08 14:26:24
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原创 ffmpeg的安装方法
卸载之前的安装pip uninstall ffmpeg-pythonpip uninstall ffmpeg然后再安装:conda install -c menpo ffmpegpip install ffmpeg-python
2022-01-06 18:09:57
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原创 深度学习模型试跑(十三):stylegan3
在深度学习中，训练数据量不足常常会影响分类算法的性能。我从这几年的相关工作经验感受得出，缺乏训练数据并不是例外而是一种规律，这就是为什么很多人会想出各种各样的数据增强方法。吴恩达也说过，scale drives machine learning progress，也是对在深度学习领域数量影像质量这一概念的一种诠释。我们可以使用常规的数据增强手段，比如参考链接中提到的使用的例如旋转翻转，旋转，裁剪，变形，缩放等各类操作原始数据来生成新的训练数据，但这并不能给我们带来真正的新图像。.........
2021-12-10 16:29:17
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原创 深度学习模型试跑(十二):STDC(PaddleSeg, python & c++)
目录前言一.模型解读二.模型训练三.VS2019运行C++预测Step0: 搭建环境Step1: 下载PaddlePaddle C++ 预测库 fluid_inferenceStep2:编译前言因为最近在研究PaddleX和PaddleSeg在win10下的部署，主要是奔向C++去的，所以这篇其实大部分记录工程搭建的工作；这篇以今年刚出的STDC为例。我的环境：Visual Studio 2019CUDA 11.5，cudnn 8.2CMake 3.17.1一.模型解读可以参考STDC语
2021-11-17 11:31:34
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原创 深度学习模型试跑(十一):PaddleOCR(c++,vs2019)
目录前言一.模型解读二.模型训练三.VS2019运行C++预测Step0: 搭建环境Step1: 下载PaddlePaddle C++ 预测库 fluid_inferenceStep2: 相关配置安装Step3: 使用Visual Studio 2019直接编译CMake四.deepsort模型转换五.整体模型运行前言个人认为百度在OCR这方面一直处于业界领先地位，我在上家公司工作的时候，由于市场部几个小姐姐有文档/表格识别的需要，我就顺手调用了百度的API，自己集成了一下做了个应用出来。有需要的可以自
2021-10-08 16:34:45
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原创 深度学习模型试跑(十):yolov5-deepsort-tensorrt(c++,vs2019版)
目录前言一.模型解读二.模型训练1.数据收集与转换1.1数据收集1.2数据转换2.配置3.开始训练三.YOLOV5模型转换四.deepsort模型转换五.整体模型运行前言最近在做生物图像的相关深度学习任务，感觉所有任务中细胞追踪的应用的难度最高，所以在此记录了一下；在此特别感谢这位大佬博主以及他的博文。码字不易，求‘一键三连’。下面是相关的项目链接地址：yolov5: Yolov5_DeepSort_Pytorch: tensorrtx: deepsort_tensorrt: yolov.
2021-09-24 14:50:15
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原创 深度学习模型试跑(九):HRNet / HRNet-Semantic-Segmentation
目录前言一.模型解读二.模型训练1.数据转换2.配置3.开始训练三.模型推理前言官方项目地址: mmsegmentation地址: 一.模型解读具体参考二.模型训练我的环境os: win10cuda: 11.0gpu: RTX3090 torch: 1.7.0代码: 因为要使用libtorch，所以选择了mmsegmentation的，因为这里有形成的转换代码1.数据转换支持4类数据（voc2012, cityscapes, pascal_context, ade20K）,.
2021-08-28 11:14:27
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原创 深度学习模型试跑(八):QueryInst
目录前言一.模型解读1.动机2.做法二.模型训练1.数据转换2.配置3.开始训练三.模型推理前言项目地址: 华中科技大学&腾讯官方参数:测试数据集:coco/Cityscapes/YouTube-VIS一.模型解读具体参考1.动机（省略常规操作如先捧对手、尽数它们的优点等…然而）之前得分比较高的例如Cascade Mask R-CNN 、 HTC这类non-query范例如果直接放到以query为基准的检测器下是十分效率底下的。在这篇文章中作者提出了QueryInst，基于q.
2021-07-23 16:42:20
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原创 深度学习模型试跑(七):SETR(Swin-Transformer-Semantic-Segmentation版)
文章目录一.前言二.环境搭建1.安装cuda和对应的cudnn2.安装vs20193.安装pytorch4.安装mmcv 和 mmsegmentation5.拷贝MMSegmentation三.测试四.训练一.前言源码地址: 论文相关源码本片是基于最近比较红的SwinTransformer下的一个子分支做的，所以这篇主要记录我的搭建流程。os: win10cuda: 11.4GPU: RTX3090(30系列显卡最好用最新的cuda, 不然会在编译mmcv-full的时候报错(例如nvcc
2021-07-14 19:01:30
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原创 两个16进制数相乘python
#--coding:gb2312--方法一def hex_to_int16(hex_data):return int(hex_data, 16)if name == ‘main’:x = “ABCD98”y = “ABCD98”z = hex(hex_to_int16(x) * hex_to_int16(x))print(z)方法二import numpy as nphex_index = {‘0’: 0, ‘1’: 1, ‘2’: 2, ‘3’: 3,‘4’: 4, ‘5’: 5
2021-07-02 19:36:51
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原创 CMP0104: CMAKE_CUDA_ARCHITECTURES now detected for NVCC, empty CUDA_ARCHITECTURES not allowed
Windows下编译yolo的cmakelist会报出上述警告，只需将cmake版本降低到3.17.1及以下就行，亲测可用。
2021-05-06 18:14:59
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原创 入坑量化投资(一): qlib的使用
qlib的使用目录笔者炒股票至今也有6年，但一直都是凭借这个人的社会经验进行主观交易；偶然间发现了qlib这个开源的量投资库，于是按官方给的教程稍微梳理了一下。提示：本文只是按官方教程用自己的数据集走了一遍，但具体如何分析甚至按照程序的执行结果进行投资到现在还是很懵逼的，毕竟我刚接触这一行对很多概念都不懂（具体而言就是虽然我好像读懂了策略，但都找不到qlib在训练完了之后在每个时间段都帮我选了哪些股？？？就是一堆让我找不着北的曲线）；如果有读者对这也很感兴趣，或者解读其中结果的，可以评论或私信与我联
2021-01-29 15:29:06
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原创 深度学习模型试跑(六):yolov5
一.前言划水的时候写一篇用yolov5在做的项目yolov5官方代码测试参数：(用我自己训练的权重)测试效果：效果和速度都不用说了，而且还有很多大佬写出了ncnn和tensorrt的实现。ncnn效果trt效果暂时无图.总而言之，就是分了太多子版本和s/l/m/x等不同大小的预训练权重(这个也算作是优势)，容易搞得人云里雾里；但是整个代码对于不怎么了解深度学习的人来说都是很好使用的。二.运行我下的是最新版 (v3.1)的，win10上和ubuntu18.04上都训练过，以下以wi
2020-11-13 16:08:31
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原创 Onnx_TensorRT离线安装过程记录
前言这个项目感觉不是很完整，踩了不少坑,特此记录一下.官方代码我的环境:系统 : RHEL8C++ compiler version : 8.2.1Tensorrt版本 : 6.0.5.1(想装7的，公司网络不行太难下载下来了;这个安装比较简单，可以查看其它人写的弄)GPU : P4000搭建步骤~~git clone --recursive https://github.com/onnx/onnx-tensorrt.git~~ #离线便去掉#将
2020-09-30 10:03:31
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原创 入坑SLAM(一): ORB-SLAM3(未调试ROS)
目录一.模型解读二.试跑效果一.模型解读????好久没写了，抽个装环境的功夫写一下。笔者本月初换到了新公司，现公司主要业务是主做学校理科实验课的视觉检测的。主要研究方向还是深度学习，用的最多的框架是yolo3/yolov5/unet等(), opencv-python/numpy是日常工作中最常用的库；硬件方面由于限制在了一个实验桌的范围，所以不会像上家公司那样豪掷千金直接找基恩士/康奈士等，而是自己作结构件+采购海康/大华的相机。整体而言，软件这块没有上现在主流的加速工具(Tensorrt/ncn
2020-09-28 17:32:07
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原创 深度学习模型试跑(四):yolov4
一.模型解读这个现在太火了，蹭个热度写一下！###待完成的项目官方代码我这回打算详细分析一下，具体是根据这个tf版来写,因为这个项目还复现了trt版本!需要weight的可以到我百度云里面下载:提取码:hwht二.试跑效果测试环境：机器 : Dell T5820服务器GPU: Nvidia P4000cuda: 10.1cudnn: 7.5关键库: ## 测试单张图片python detect.py --weights ./data/yolov4.weights --fr
2020-05-22 19:17:02
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原创 python3 web库离线安装
直接安装是不会成功的，我根据打印的错误信息分析出了如下步骤pip install more_itertools-8.2.0-py3-none-any.whlpip install six-1.12.0-py2.py3-none-any.whlpip install jaraco.functools-3.0.0-py2.py3-none-any.whlpip install cheroot-...
2020-03-26 08:54:41
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原创 开坑Jetson Nano(四):跑通官方jetson-inference
前言之前一直想跑，找了各种各样的方法，反正就是没跑通。个人感觉主要是以下几点原因:jetson-inference下载模型和pytorch时需要fanqiang目前版本对python3.7编译不完全…官方代码参考文章模型下载搭建教程搭建步骤###确认系统上已安装 git 与 cmakesudo apt install -y git cmake###将 git 的代码...
2020-03-12 10:29:46
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原创 开坑Jetson Nano(三):试跑yolov3(tiny版和tiny剪枝版)
目录一.前言二.yolov3的运行1.环境搭建1)更新库2)设置cuda的环境变量路径(这里是以10.0版本的cuda为例；建议把环境变量配置到gedit ~/.bashrc文件末尾)3)下载Darknet 以及Yolov3的权重文件4)配置GPU相关参数5)完成配置2.普通版运行1)进入yolov3(darknet)根目录2)图片检测()3)视屏检测(如果没建swap分区,建议用yolov3-t...
2020-03-03 11:13:18
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原创 利用python连接SQLServer出现Segmentation fault的问题
目录我的环境:python 3.6pymssql 2.4.1os: linux(win10上亲测没问题)我把对所有SQLServer的操作全部写在了这个文件中,每当有其它的python程序需要使用访问SQLServer都要通过这个文件；一开始它是这样的：'''Author: BQ.LONGData: 2019/10/18IDE: ...
2019-12-25 15:49:53
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原创 深度学习模型试跑(三):detectron2
一.模型解读今天是大名鼎鼎的detectron2,关于detectron2的解读数不胜数，在此我暂时就不推荐了！官方代码二.试跑效果测试环境：机器 : Dell T5820服务器GPU: Nvidia P4000cuda: 10.1cudnn: 7.5关键库: torch 1.3.0; torchvision 0.4.1; opencv-python 3.4.7pyco...
2019-12-23 16:43:42
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原创 深度学习模型试跑(二):YOLACT/YOLACT++
目录一.模型解读二.试跑效果yolactyolact++一.模型解读链接中的解读很通俗详细，在此不做赘述；而且YOLACT++在大前天也发布了，作为一个为数不多的在实时检测中可以用mask分割目标的方法，确实非常值得有兴趣的研究人员以及相关学者期待一下.详细解读官方代码YOLACT++解读二.试跑效果yolact测试环境：机器 : 华硕笔记本GPU: Nvidia GTX10...
2019-12-19 11:48:49
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原创 深度学习模型试跑(一):pysot
目录一.模型解读二.试跑效果一.模型解读作为一个由商汤视觉智能研究团队开发的视觉追踪的模型，该论文主要解决的问题是将深层基准网络ResNet、Inception等网络应用到基于孪生网络的跟踪网络中。在SiameseFC算法之后，尽管已经有很多的基于孪生网络的跟踪算法，但是大家可能会注意到一个问题是，这些网络都使用浅层的类AlexNet做为基准特征提取器。其实在这之前，也有学者们尝试着使用深层的...
2019-12-18 11:32:07
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原创 开坑Jetson Nano(二):其它相关配套工具的设置
目录一.前言二.相关组件1.更换镜像源2.更改为中文输入法3.文件传输工具三.python代码1.MEMS-INSPECTION.py2.Logining.py3.MSG_BOX.py四.生成exe一.前言上次的项目黄了，不过出于对这种低成本的深度学习视觉平台的热爱，我还是决定继续挖这个坑；另外openmv官宣自己支持tf了https://openmv.io/blogs/news/tensor...
2019-12-06 13:44:55
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原创 开坑Jetson Nano(一):搭建环境
*前言:笔者最近接了个‘私活’，内容大概是用深度学习模块识别产线中不同种类的样品。一开始打算是用openmv 的，但是这东西更新速度较慢，神经网络这一块讨论的人也比较少且案例相对简单，而且就目前看只能限定用caffe等原因就暂时放弃了。我只贴出具体的搭建链接，仅供有资源的研究人士参考:(1)[官方的搭建链接](https://github.com/openmv/openmv/tree/m...
2019-09-13 17:47:48
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原创 RHEL/centos8.0离线安装n卡驱动,cuda10.1,cudnn7.5,anaconda3,pycharm以及mmdeection和simpledet的搭建
RHEL8做为一个刚推出的版本，再加上我这边大部分时间连不上外网，所以搭建深度学习环境属实繁琐；而且tensorflow是全体阵亡了，所以我特此记录一下我艰辛地搭建流程，若有疏漏的地方望大家在评论中提出来。
2019-09-12 16:56:40
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原创 python OSError: No socket could be created -- (('0.0.0.0', 8080): [WinError 10048] 通常每个套接字地址
可能原因:(1)安装了labview等占用了该端口的软件，方法(
2019-04-23 10:38:05
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原创 usage: yolo_opencv.py [-h] -i IMAGE -c CONFIG -w WEIGHTS -cl CLASSES yolo_opencv.py: error: the foll
usage: yolo_opencv.py [-h] -i IMAGE -c CONFIG -w WEIGHTS -cl CLASSESyolo_opencv.py: error: the following arguments are required: -i/--image, -c/--config, -w/--weights, -cl/--classesyolo_opencv.py: e...
2019-04-15 17:21:12
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原创 第五章 使用决策树进行医疗诊断$ dot -Tpng tree.dot -o tree.png
笔者最近也在挖《机器学习 使用opencv和python进行智能图像处理》的坑；前面跑的都挺顺；到了输入$ dot -Tpng tree.dot -o tree.png这一行时，命令行会返回Error: dot: can’t open tree.dot尝试改了几次代码，无果，最后找到的解决方法：按照下面链接做到第四步链接: link.修改第26行代码如下（将"tree.do...
2019-01-09 16:34:52
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