使用 KITTI数据集训练YOLOX

it() for x in f.read().strip().splitlines()] anno_vis(img, l)  kitti_split.py '''用于将KITTI数据集的7000多张训练集分为:前4000张为训练集,4000-6000张为验证集,剩余为测试集运行命令:python ./tools/kitti_split.py --source_img_path ./KITTI_o...

代码随想录算法训练营第七天|344.反转字符串,541.反转字符串2,卡码网54.替换数字,151.反转字符串中的单词,卡码网55.右旋转字符串

 字符串part01  344.反转字符串 比较简单,使用双指针法 一个指针从前往后移动,另一个指针从后往前移动,在遍历列表的一半长度的过程中交换元素,达到了逆序的目的。  python class Solution: def reverseString(self, s: List[str]) -> None: """ Do not return anything, modify s in-place...

代码随想录算法训练营Day36 | 435.无重叠区间、763.划分字母区间、56.合并区间

435.无重叠区间 这题需要判断好两个点: 1、什么时候移除元素?(如何判断重叠?)——当前区间左边界小于之前区间右边界时移除元素 2、移除哪个元素?——移除右边界更靠后的元素 整体解题框架和昨天打气球差不多,也是先排序后处理好右边界 class cmp {public: bool operator()(const vector<int>& v1, const vector<int>& v2) { ...

CIFAR-10数据集详析:使用卷积神经网络训练图像分类模型

1.数据集介绍 CIFAR-10 数据集由 10 个类的 60000 张 32x32 彩色图像组成,每类 6000 张图像。有 50000 张训练图像和 10000 张测试图像。 数据集分为5个训练批次和1个测试批次,每个批次有10000张图像。测试批次正好包含从每个类中随机选择的 1000 张图像。训练批次以随机顺序包含剩余的图像,但某些训练批次可能包含来自一个类的图像多于另一个类的图像。在它们之...

代码随想录算法训练营Day25 | 216.组合总和III、17.电话号码的字母组合

216.组合总和III 与77.组合差不多,就返回条件中收集结果步骤多了一步判断,同时剪枝策略多了一种 vector<vector<int>> ans;vector<int> path;int sum = 0; void backtracking(int num, int& k, int& n) { if (path.size() == k) { if (sum == n) ans.push_ba...

UPC训练赛二十/20240217

A:无穷力量 题目描述 2022年重庆突发山火让世界看到了中国一个又一个的感人事迹:战士们第一时间奔赴火场,志愿者们自发组成团队,为救火提供一切的可能的服务,人们自发输送物资,有的志愿者甚至几天几夜没有睡觉。每个人献出一点力,造就了集体的无穷力量。山火被灭后,记者想统计共有多少人志愿者参加了灭火行动,他在山脚共找到了N个不同的志愿者进行调查。这N个被调查的志愿者回答如下: 第1位志愿者回答:和我一起行...

二、Training Overview(训练综述)

tuals. 3. Overcoming impulses. 4. Optimizing intensity. 外部改进: 1. 消除分心的事物 2. 协商边界 3. 优化日程 内部提高 1. 渐进式训练 2. 热身仪式 3. 克服冲动 4. 优化强度 Even if you’ve tried one or two of these before,I suggest applying the full...

大白话理解大语言模型预训练和微调

引言 在人工智能的黄金时代,预训练模型已成为推动技术发展的驱动力。这些模型通过自回归和生成式的核心特性,为语言理解和生成开辟了新天地。本文将探讨这两种模型的特性及其对大模型预训练的影响。 一、自回归模型的魔法 自回归模型是预训练过程中的关键。这种模型通过考虑之前的所有输出来预测下一个词,就像我们填写完形填空题一样。它们是顺序模型,意味着它们一步步地构建序列,每一步只生成一个词。 例如,考虑句子:“我喜...

pytorch 优化训练显存方式

转载自(侵删):  https://www.cnblogs.com/chentiao/p/17901639.html    1. 显存都用在哪儿了? 一般在训练神经网络时,显存主要被网络模型和中间变量占用。 网络模型中的卷积层,全连接层和标准化层等的参数占用显存,而诸如激活层和池化层等本质上是不占用显存的。中间变量包括特征图和优化器等,是消耗显存最多的部分。其实 pytorch 本身也占用一些显存的,...

目标检测算法训练数据准备——Penn-Fudan数据集预处理实例说明(附代码)

. 前言 1. Penn-Fudan数据集介绍 2. Penn-Fudan数据集预处理过程 3. 结果展示 4. 完整代码 0. 前言 本文以Penn-Fudan数据集预处理为例,说明用于目标检测算法训练的数据集的预处理方法及过程。 因为要给目标检测算法进行训练,需要预先提取出图像中定位及分类相关信息,过程稍微有点复杂,所以单独写作这篇博客专门介绍整个过程。 1. Penn-Fudan数据集介绍 1....
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2024-03-28 17:44:56 1711619096