deep learning

Multi-Source Domain Adaptation 最新论文集合 
[ICCV 2019]
Moment Matching for Multi-Source Domain Adaptation
[paper] [github]

前情提要
此系列博客记录我从创建，训练，数据集，验证模型的检测精度等的全部踩坑过程，遇到的问题以及解决方法，留下点东西，作为自己这段时间学习的总结&#xff0

问题描述
安装OpenPCDet时， python setup.py develop 报错：
UserWarning: CUDA initialization: CUDA unknown error - this

算法学习总结-目标检测Faster R-CNN、YOLO-v3、YOLO-v4实例分割Mask R-CNN等算法
前言
语义分割是从粗推理到精推理的自然步骤，它不仅提供类，还提供关于这些类的空间位置的附加信息。

拿到了师兄的程序，但是自己手头的电脑无法使用cpu训练，虽然也可以使用colab在线运行，但是还是本地的会舒服一些，anyway，就得将代码稍作一下修改
方法&#xff1a

坚持写博客💪，分享自己的在学习、工作中的所得 给自己做备忘对知识点记录、总结，加深理解给有需要的人一些帮助，少踩一个坑，多走几步路 尽量以合适的方式排版，图文

深度学习之目标检测（九）YOLOv3 SPP理论介绍
本章学习 YOLO v3 SPP 相关理论知识，学习视频源于 Bilibili。本章节基于 ultralytics 版本的 YOLOv3 进行讲解

FCOS： Fully Convolutional One-Stage Object Detection 文章链接：https://arxiv.org/pdf/1904.01355.pdf
FCOS 是一阶段网络&

深度学习论文: Remote Sensing Image Object Detection Based on Angle Classification Remote Sensing Image Object Detection Based on

一 Windows安装COCO-PythonAPI(pycocotools)
1 pip install cython
2 git clone https://github.com/cocodataset/cocoapi.git
3 cd