推荐一个数据集制作的网站Make Sense，支持目标检测和目标识别两种数据集的在线制作，操作起来还是比较便捷的
推荐一个在线训练数据集的GPU服务器
https://research.google.com/colaboratory/
免费版本的GPU版本也能支持日常的训练，预装好cuda11.2。YOLO训练几乎不需要配置环境，paddle训练也可以直接pip安装
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1. 导入包，配置参数
import time
import os
import paddleANCHORS [10, 13, 16, 30, 33, 23, 30, 61, 62, 45, 59, 119, 116, 90,
序言
最近准备用paddlex部署项目，但是踩了几天的坑发现paddleDetection中的模型并不能直接导出给paddlex使用，关键是paddleDetection使用python tools/export_
在本文中提出了一种简单的注意力机制Box-Attention。它支持网格特征之间的空间交互(从感兴趣的Box中采样)，并提高了Transformer针对多个视觉任务的学习能力。
具体来说，介绍的BoxeRÿ
问题 本文提出了一种单阶段的三维目标检测算法，并在文中分析了二阶段三维目标检测算法的不必要性。其所提算法在waymo实时目标检测竞赛中取得了第一的成绩。其性能超过了所有单阶段和多阶段的目标检测算法。
作者首先分析了二阶段目标检测
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