跟着杜老师学AI看看我们干了什么,就是把boudingbox恢复成框而已1.1知识点和先验知识对于模型推理后的后处理，可以直接使用cuda核函数进行解码，效率比较高nms也可以在核函数里面实现这里演示了一个yolov5的实际案例，后续其他的操作都是类似的gpu_decoder难度较大，一般先写一个cpu的decoder,再写个gpu_decoder.注意:yolov5中的detect.py是对一张图片做推理,推理用的信息是(nxnum_classes+5)yolov5的输出tensor(nx85),n是n个boundingbox其中85是cx,cy,width,height,objness,c

1、CMake工具1.1、CMake是什么CMake是一个主要用于CPP的构建工具。CMake语言是平台无关的中间编译工具。同一个CMake编译规则在不同系统平台构建出不同的可执行构建文件，所有操作都是通过编译CMakeLists.txt来完成的。在Linux产生MakeFile，在Windows平台产生Visual Studio工程等。CMake旨在解决各平台的不同Make工具的产生的差异（比如GNU Make， QT的qmake，微软的nmake， BSD的pmake）。1.2、CMake原理CMake有两个阶段：配置、生成。 1.3、CMake常用命令介绍（1）cmake_minimum

第一步：在系统变量无名称变量Path列表中添加如下2个位置C:\ProgramFiles(x86)\MicrosoftVisualStudio\2019\Community\VC\Tools\MSVC*14.27.29110*（根据自己环境该码不同）\bin\Hostx64\x64C:\ProgramFiles(x86)\MicrosoftVisualStudio\2019\Community\Common7\IDE第二步：在系统变量中新建一个变量起名为LIB，为其添加3个位置（分号相隔）：C:\ProgramFiles(x86)\MicrosoftVisualStudio\2019\Comm

1.场景：在改进yolov7过程中，出现的错误。2.错误描述：RuntimeError:reflection_pad2d_backward_cudadoesnothaveadeterministicimplementation,butyouset'torch.use_deterministic_algorithms(True)'.Youcanturnoffdeterminismjustforthisoperation,oryoucanusethe'warn_only=True'option,ifthat'sacceptableforyourapplication.Youcanalsofilea

Xcode项目中出现警告:cryptowasrejectedasanimplicitdependencyfor'libcrypto.a'becauseitsarchitectures'armv7armv7s'didn'tcontainallrequiredarchitectures'arm64'sasl2wasrejectedasanimplicitdependencyfor'libsasl2.a'becauseitsarchitectures'armv7armv7s'didn'tcontainallrequiredarchitectures'arm64'sslwasrejecteda

Window中，VisualStudio2022(C++)环境下安装OpenCV教程本教程主要为了方便小白安装C++版本的OpenCV。1.第一步：下载官方OpenCV下载后，在本地安装即可，注意记住安装路径，后续需要！2.配置系统环境变量，Path中，新增变量。即opencv安装的路径，选到opencv中build/x64/vc15/bin3.安装visualstudio2022，官网直接，按照C++配置安装即可。4.在visualstudio中配置环境。（1）创建C++项目（2）右击项目，点击属性，如下图。（3）在VC++目录中的包含目录中添加路径：\opencv\build\includ

在Ubuntu上安装CUDA和cuDNN以及验证安装步骤本教程详细介绍了如何在Ubuntu操作系统上安装CUDA（NVIDIA的并行计算平台）和cuDNN（深度神经网络库），以及如何验证安装是否成功。通过按照这些步骤操作，您将能够配置您的系统以利用GPU加速深度学习和其他计算密集型任务。此外，还包括如何设置环境变量和编译运行示例代码以验证CUDA和cuDNN的正常运行。安装CUDA通过网络仓库安装CUDA（适用于Ubuntu）配置环境变量验证安装安装cuDNN验证cuDNN安装CUDA在安装CUDA之前，我们需要进行一些预安装操作。首先，您需要安装当前正在运行的内核的头文件和开发包。打开终端并

文章目录1.简单例子2.管理工程3.生成和使用共享库3.1生成动态共享库3.2引用库文件4.其他4.1环境变量4.2系统信息4.3主要的开关选项5.常用指令5.1ADD_DEFINITIONS5.2ADD_DEPENDENCIES5.3AUX_SOURCE_DIRECTORY5.4`EXEC_PROGRAM`5.5文件操作指令`FILE指令`5.6INCLUDE指令5.7FIND_指令5.8控制指令示例工程参考资料欢迎访问个人网络日志🌹🌹知行空间🌹🌹致谢：参考自1.简单例子PROJECT(TEST_CPP)MESSAGE(STATUS"SourceDir:"${PROJECT_SOURCE_D

文章目录一.工程目录结构二.工程源代码2.1上层目录2.1.1cmaketest/CMakeLists.txt2.1.2cmaketest/main.cpp2.1.3cmaketest/inc/func1.hpp2.1.4cmaketest/inc/func2.hpp2.1.5cmaketest/src/func1.cpp2.1.6cmaketest/src/func2.cpp2.2subfunc及subsubfunc子目录2.2.1cmaketest/subfunc/CMakeLists.txt2.2.2cmaketest/subfunc/subfunc.hpp2.2.3cmaketest/

ARM内核Vscode+gcc1.环境搭建Vscode下载链接：https://code.visualstudio.com/下载后直接安装，安装后打开界面如下：安装扩展插件在Vscode中搜索后缀为.hex文件识别插件方法，搜索ext:hex即可找到对应插件，其他格式文件方法类似。安装ArmAssembly、C/C++、CMakeTools、GNULinkerMapfiles、HexEditor、IntelHEXformat、LinkerScript这几个插件，可以大大提升开发效率。安装make下载链接：https://sourceforge.net/projects/mingw/安装后将D: