本文经自动驾驶之心公众号授权转载，转载请联系出处。写在前面&笔者的个人理解在算法开发中，激光雷达-相机3D目标检测遇到了过度拟合问题，这是由于违反了一些基本规则。在数据集构建的数据标注方面，本文参考了理论补充，并认为回归任务预测不应涉及来自相机分支的特征。通过采用“检测即标签”的前沿观点，本文提出了一种新的范式，称为DAL。使用最经典的初级算法，通过模仿数据标注过程构建了一个简单的预测流水线。然后，本文以最简单的方式对其进行训练，以最小化其依赖性并增强其可移植性。尽管构造和训练都很简单，但所提出的DAL范式不仅在性能上取得了重大突破，而且在所有现有方法中提供了速度和精度之间的优越权衡。凭借全面
登录服务器后，首先查看下系统版本：cat/proc/version，我们这个服务器有点特殊是arm版本的，通过nvidia-smi查看服务器显卡配置,这意味着我们要安装的cuda版本最高不能超过11.4，那么我们这里选择一个比较稳定的版本cuda11.3。1. anaconda安装：由于cpu不是intel的，需要安装arm版本的anaconda那么肯定会问，为什么要安装它呢：Anaconda是一个打包的集合，官网，它里面预装好了conda、某个版本的python、众多packages、科学计算工具等等。Anaconda支持Linux,Mac,Windows系统，提供了包管理与环境管理
文章目录写在前面安装WSL2Ubuntu22.04LTS准备工作便捷安装手动安装收尾工作换源和系统更新安装gcc、g++、cmakegcc11.4g++11.4cmake3.27安装cuda、cudnn、ncclcuda12.2cudnn8.9.4.25nccl安装anaconda配置githubLinux下使用make从源码编译PaddlePaddle安装必要工具设置python相关的环境变量拉取源码仓库并编译参考文档写在前面恰逢研一开学，在上课之余想利用这可以自己支配的半年时间再扩展一项技能。突然想到自己平常在某乎看到众多帖子均在写pytorch大大小小的坑，于是思来想去，决定支持一下国产
全面介绍CUDA与pytorchcuda实战关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员，阿里云认证的资深架构师，项目管理专业人士，上亿营收AI产品研发负责人一、CUDA：定义与演进CUDA（ComputeUnifiedDeviceArchitecture）是由NVIDIA开发的一个并行计算平台和应用编程接口（API）模型。它允许开发者使用NVIDIA的GPU进行高效的并行计算，从而加速计算密集型任务。在这一节中，我们将详细探讨CUDA的定义和其演进过程，重点关注其关键的技术更新和里程碑。CUD
全面介绍CUDA与pytorchcuda实战关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员，阿里云认证的资深架构师，项目管理专业人士，上亿营收AI产品研发负责人一、CUDA：定义与演进CUDA（ComputeUnifiedDeviceArchitecture）是由NVIDIA开发的一个并行计算平台和应用编程接口（API）模型。它允许开发者使用NVIDIA的GPU进行高效的并行计算，从而加速计算密集型任务。在这一节中，我们将详细探讨CUDA的定义和其演进过程，重点关注其关键的技术更新和里程碑。CUD
CUDA安装及多版本切换文章目录CUDA安装及多版本切换1.CUDA下载安装2.CUDA版本切换3.nvcc和nvidia-smi显示的CUDAVersion不一致1.CUDA下载安装CUDA下载https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive在这个页面上选择对应版本的CUDA驱动，选择runfile安装方式，下载一个.run文件，并执行。wgethttps://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/10.2/Prod/local_installers/cuda_10.2.89_440.33.01
内含一整套操作，从设置容器到远程连接。操作环境：服务器：ubuntu20.04本机：win10IDE:pycharm专业版1.nvidia驱动下载下载驱动很容易的，下面我们来介绍一种最简单的方法。sudoubuntu-driversdevices#显示可用驱动sudoaptinstallnvidia-driver-525#我这里选择的是525，大家按需操作即可reboot#需要重启一下nvidia-smi#验证是否有驱动 2.docker下载 参考参考网站里有很详细的解说，我们只再列出需要的代码。sudoaptupdate#更新软件包apt-getinstallca-certificate
目录ChatGLM简介系统配置options.py设备获取 device.py模型初始化model.py运
在车路协同中，鱼眼一般用来补充杆件下方的盲区，需要实现目标检测、追踪、定位。在目标追踪任务中，通常的球机或者枪机方案，无法避免人群遮挡的问题，从而导致较高的IDSwich，造成追踪不稳定。但是鱼眼相机的顶视角安装方式，天然缓解了遮挡的问题，从而实现杆件下方的盲区问题 1、鱼眼相机原理介绍 相机镜头大致上可以分为变焦镜头和定焦镜头两种。顾名思义，变焦镜头可以在一定范围内变换焦距，随之得到不同大小的视野；而定焦镜头只有一个固定的焦距，视野大小是固定的。鱼眼镜头是定焦镜头中的一种视野范围很大的镜头，视角通常大于180°。如下图所示，在获取更大视野范围的同时，鱼眼镜头成像的畸变也更大。
文章目录前言此处写的以自己GT730为例，主要针对老版本显卡的可行安装步骤一、Nvidia显卡驱动下载及安装二、根据显卡计算算力三、查看显卡最高支持的CUDA版本四、安装Anaconda五、安装VisualStudio六、选择CUDA版本及安装七、下载对应版本CUDNN并安装八、安装Pytorch九、先来个没用的测试吧问题及解决方案：Refernence：前言此处写的以自己GT730为例，主要针对老版本显卡的可行安装步骤这个内容主要是针对自己折腾几天遇到的问题和解决方法的一个记录，用来作为自己的备忘，遇到同样问题可以参考，同时也感谢各位博主之前的分享，为我提供了极大帮助；另外，若有其它问题也可
