sd_rec = nusc.get('sample_data', sample['data']['LIDAR_TOP']) cs_record = nusc.get('calibrated_sensor', sd_rec['calibrated_sensor_token']) pose_record = nusc.get('ego_pose', sd_rec['ego_pose_token']) lidar_path, boxes, _ = nusc.get_sample_data(lidar_token) # lidar box...
针对你遇到的 ModuleNotFoundError: No module named 'mmdet.core' 错误,我们可以按照以下步骤进行排查和解决: 1. 确认mmdet.core模块来源 mmdet.core 是mmdetection(一个开源的目标检测工具箱,基于 PyTorch)中的一个模块。因此,我们需要确保已经正确安装了 mmdetection。 2. 检查Python环境是否已安装mmdetection库 首先...
python -c "import torch, torchvision, mmcv, mmdet; print(f'Torch Version: {torch.version}'); print(f'Torch CUDA Version: {torch.version.cuda}'); print(f'Torchvision Version: {torchvision.version}'); print(f'MMCV Version: {mmcv.version}'); print(f'MMDetection Version: {mmdet.version}'...
* update mmdet mmcv versions in tests * Update package_testing.ymlLoading branch information fcakyon authored Jan 20, 2022 1 parent 00f7a9d commit 7d1f5cf Showing 2 changed files with 7 additions and 7 deletions. Whitespace Ignore whitespace Split Unified ....
mAP(mean Average Precision 平均精度),是一个经常被用来衡量目标检测模型是否具有较好性能的指标。 相关概念 计算mAP需要先计算每一类物体的AP,然后取平均值,所以下面介绍的TP,FP,FN,TN都是针对某一类物体(目标)的检测结果来讲的。 GT:Ground Truth,也就是标签,对应了真实框的大小位置以及分类。
mmcv就像是一个工具集,为mmdet提供了底层的支持和基础功能,mmdet基于mmcv构建起目标检测的完整流程。 ②在功能方面,mmcv提供了图像数据处理的基础功能,比如图像的读取、缩放、裁剪等。mmdet在进行目标检测任务时,需要对输入图像进行预处理,这就会用到mmcv的这些图像数据处理功能。例如在进行COCO数据集的目标检测任务时,...
mmcv/_ext.cpython-38-x86_64-linux-gnu.so: undefined symbol 解决方式是:卸载之前的mmcv,重新安装某个适配版本,报错信息里会提示推荐的mmcv版本 pip uninstall mmcv-full pip install mmcv-full -f download.openmmlab.com/{cu_version}/{torch_version}/index.html pip install mmcv-full -f download.openmmla...
匹配参考图像的色调到工作图像上,俗称“追色”或“仿色”。跟 Ps 里面的匹配颜色命令(Ps菜单:图像/调整/匹配颜色)的用途差不多,但3DLC 的颜色匹配功能可控性更强,效果更好。基本步骤及说明1、首选打开工作图像,3DLC菜单:文件/打开图像。快捷键:Ctrl + O作者:长沙时光树摄影工作室打开的图像将作为工作图像work...
其中,A和B分别表示两个边界框,IoU(A,B)表示它们的交并比,C(A,B)表示包围这两个边界框的最小凸多边形的面积,U(A,B)表示这两个边界框的并集的面积。GIoU损失函数通过最大化交并比并最小化边界框之间的总体重叠度,来优化边界框的位置和大小。 四、Focal损失函数 Focal损失函数是目标检测任务中用于应对样本不平...
if (c_value == -1): a = np.array([point[0], point[1], point[2]]) b = np.zeros(3) dist = np.linalg.norm(a-b) self.cache[rounded] = dist else: dist = c_value if (dist < self.filter_radius) and point[1] < self.y_thresh: ...