Algorithm[60]
我还在学CUDA编程（四）——内存的层次结构
CUDA 内存模型 存储器的类型有两种： 可编程：显式控制哪些数据存放。 不可编程：不能决定数据存储位置。 在 CPU 层次结构中，一级缓存（L1 Cache）和二级缓存（L2 Cache）都是不可编程的。 可编程的存储器类型包括： 寄存器 共享内存 本地内存 常量内存 纹理内存 全局内存 下图为上
继续学CUDA编程（三） —— CUDA执行模型（下）
并行归约问题 先解释一下什么是 归约（Reduction），归约是将某个计算问题变换为另一个问题的过程。在 CUDA 运算中，在向量中执行满足交换律和结合律的运算，被称为归约问题。每次迭代计算方式都是相同的（归），从一组多个数据最后得到一个数（约）^{[1]}。比如当给定 N 个数值，求其 SUM/
单目相机的深度图，以及绝对深度和相对深度
深度图 深度图（Depth Image, Depth Map）会将图像中的每个像素编码为相机到场景中某个点的距离，从而提供图像中物体的空间信息。 需要注意的是，不同场景下深度的定义可能略有差异。有些传感器中，深度表示的是相机坐标系下沿光轴方向的 Z 值；有些场景中，深度也可能表示空间点到相机中心的欧
继续学CUDA编程（三）——CUDA执行模型（上）
这一部分是 CUDA 的核心部分，涉及到了硬件和程序的执行模型。 CUDA 的执行层级是 Grid → Block → Warp → Thread，而真正被硬件调度的基本单位其实是 Warp，而不是 Thread。 然后必须先记住 CUDA 的约定： threadIdx.x → 列（col） thr
“我还要学CUDA编程！”（二）——CUDA编程模型
CUDA 编程结构 在 GPU 上执行的函数称为 CUDA 核函数（Kernel Function），核函数会被 GPU 上多个线程执行。典型的 CUDA 程序遵循如下模式： 把数据从 CPU 内存（Host）拷贝至 GPU 内存（Device） 调用该 Kernel 函数，对 Device 中的数
”我要学CUDA编程!“ —— 来自一个废物的自白
写在前面（废话，请跳过） 本来自己的脑子里是不存在 CUDA 编程这个东西的，没错，就是压根儿没听说过。 之所以了解到这个东西，是因为最近开始做 AVM（Around View Monitor），或者说 SVS（Surrounding View System），利用 4 个广角相机，实现车辆周围的
车道线的多项式曲线拟合
离散点平滑 基于优化的离散点平滑 模型检测到的车道线，最终输出的是车道线的点坐标 \textstyle (x,y)，这些点能够大致描述车道线在画面中的位置。但如果想要拟合出车道线的高阶方程，可能还是不够平滑，一些离散点会影响拟合的效果。 优化变量：车道线点坐标 \textstyle (x_i,y_i
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车道线检测功能综述【深度学习方法】
深度学习方法 车道线检测常用数据集见 FunnyWii's Zone 车道线检测功能综述【传统方法】 基于分割的方法 基于分割的方法利用语义分割或实例分割来区分图像中的车道线、其他物体和背景。这类方法将车道线检测问题转化为像素级分类问题，会对场景图片中的像素进行分类，判断该像素是否属于车道线。 由于
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车道线检测功能综述【传统方法】
车道线检测技术 车道线检测技术是计算机视觉和自动驾驶领域中的关键技术之一，它能够帮助车辆在道路上识别和跟踪车道线，从而实现车道保持、辅助驾驶和自动驾驶等功能。 车道线检测方法总体上可以分为传统方法和基于深度学习的方法。 车道线数据集 数据集 数量 尺寸 场景 特点 TuSimple 72k 1280
mmyolo目标检测之边用边学（笨鸟快飞边学边更版）
写在前面 为什么不直接输出一堆内容，主要是因为自己太菜了。上学时的那些深度学习知识，已经差不多都还给老师了，而且工程应用又是另一码事。所以我就一边用 MMYOLO 框架训模型，一边从头学起。 快成炼丹师了，不过对如何调整 hyperparameters 还是一点头绪都没。以下提到的功能使用方式，都可