1.cv方向的训练训练步态识别在gethub的gaitset源码怎么跑通呀,卡了两
2.“OSSD”指什么？
3.比yolo-fastest更快！更强！计划计划全新设计的源码源码超实时Anchor-free目标检测算法
4.OpenLAM | 深度势能预训练大模型DPA-2发布
5.一小时实践入门 stable-baselines3
6.Nuplan源码中Pytorch Lightning详解

cv方向的步态识别在gethub的gaitset源码怎么跑通呀,卡了两

       本篇文章聚焦于对GaitSet源码在GitHub上的测试流程解析。首先，训练训练深入探讨了测试部分的计划计划架构，从初始化阶段开始，源码源码货车帮app源码测试代码与训练部分紧密相连，训练训练但存在关键差异。计划计划

       在测试阶段，源码源码重点关注的训练训练是test.py文件中的测试函数，这里与训练过程中在initialization.py的计划计划初始化环节相呼应。测试函数通过改变DataLoader中的源码源码sampler和collate_fn参数，确保测试样本的训练训练采样方式符合特定需求。具体而言，计划计划当训练阶段设置self.sample_type='all'时，源码源码测试阶段的采样策略也相应地采取全采样策略。

       测试流程继续，样本通过网络处理后，生成特征维度被记录。接下来，通过返回m变量，进入evaluation阶段，具体为evaluator.py文件。这一部分涉及到探针集（probe set）和画廊集（gallery set）的概念，详细解释可参考相关文章。最终，通过计算acc（准确率），测试阶段对rank-1准确度（包含相同视角）和rank-1准确度（不包含相同视角）进行了评估。电话真伪查询源码

       至此，测试部分解析完成。对于GaitSet源码的代码开源计划已在GitHub上启动，对于入门步态识别领域的人来说，GaitSet提供了一个相当不错的起点。然而，后续将不再深入探讨GaitSet的代码细节，转而关注最新的步态识别框架OpenGait。如果在阅读GaitSet代码过程中遇到问题，鼓励通过私聊或评论方式与作者交流，作者将及时提供回复。

       若文章内容对读者有所帮助，请考虑进行一键三连操作，表达支持。感谢大家的阅读与关注！

“OSSD”指什么？

       OSSD，全称为 "Open Source Sports Directory"，中文直译为 "开源体育目录"。这个缩写词在体育领域中广泛使用，它代表了一个开放源代码的体育资源指南。OSSD的英文单词原意是公开源代码的体育目录，强调了资源的透明度和可访问性。

       在英语中，OSSD的流行度达到了惊人的,次，显示出其在相关领域的广泛认知度。这个缩写词主要分类于体育领域，但具体应用范围可能涉及到体育信息平台、php授权网源码赛事管理、体育教育资源等多个方面。例如，它可能被用于创建一个在线平台，收集和分享开源的体育训练计划、规则解释或赛事数据。

       OSSD作为一个术语，其含义和用途主要依赖于上下文，它在网络上的使用是为了方便知识的传播和共享，但请注意，使用时应确保信息的准确性和合法性。请读者自行甄别并合理利用，以避免可能的风险。

比yolo-fastest更快！更强！全新设计的超实时Anchor-free目标检测算法

       由qiuqiuqiu@知乎（已授权）撰写的文章分享：

       在最新的研究中，我们开发了一种全新的超实时Anchor-free目标检测算法，名为FastestDet。相较于yolo-fastest，FastestDet在性能上实现了显著提升。在NCNN测试平台上，使用RK ARM-CPU，FastestDet的单核运行时间比yolo-fastest减少了%，而且在mAP0.5的指标上，相较于yolo-fastestv2，有接近1个点的提升。

       起初，织梦源码删除我们计划对yolo-fastestV2进行重构，但随着优化的深入，算法的设计与yolo系列渐行渐远，因此我们决定以全新的面貌发布，命名为FastestDet。这个算法的雏形虽早在半年前完成，但由于是业余爱好，工作并非专注于此类算法，所以进度拖延，直到最近才完成并发布。期间，我在下班之余进行实验和研究，优化算法（期间游戏占据了一些时间）。

       FastestDet的目标是替代yolo-fastest系列，它定位在计算资源有限的ARM设备上，特别注重单核性能。在实际应用中，如在树莓派、RK或RK等设备上进行实时目标检测，FastestDet是理想选择，或者对于移动端，它能有效减少CPU资源占用，即使在低功耗状态下也能运行。它的设计旨在提供高效的单核推理。

       FastestDet的关键特性包括：单轻量化检测头，采用类似YOLOF的5x5并行结构；Anchor-Free，无需预先设定先验宽高，txt加相册源码简化后处理；跨网格多候选目标，扩大正样本范围；动态正负样本分配，实时调整训练过程中的样本分配策略；以及简单的数据增强，仅使用随机平移和缩放，避免复杂增强导致学习困难。

       为了让大家更直观地了解，我们已提供了项目源代码和测试效果图。更多详情可在GitHub上查看：github.com/dog-qiuqiu/F...

       如果你对轻量级目标检测技术感兴趣，不要错过FastestDet的实践应用和相关资源。

OpenLAM | 深度势能预训练大模型DPA-2发布

       深度势能预训练大模型DPA-2的发布标志着OpenLAM大原子模型计划的重要进展。该计划旨在通过开放源代码的微尺度大模型生态，推动微观科学研究基础设施的革新，特别是材料、能源和生物制药等领域微尺度设计的革新。

       由北京科学智能研究院、深势科技等家机构和位合作者合作，深度势能团队近日发布了DPA-2，它作为OpenLAM的核心载体，其微调和应用自动化流程已向社区开放。DPA-2的发布预示着模型在分子和材料模拟任务上实现了前所未有的通用性和效率提升，通过多任务训练策略，它能适应不同计算设置和标签类型的数据集，展现出强大的零样本迁移能力。

       DPA-2的发布不仅减少了下游任务所需数据量，而且通过蒸馏得到的更小型的深度势能模型保持了高精度和效率。与前一代DPA-1相比，DPA-2在模型架构上进行了重大改进，覆盖了半导体、钙钛矿等多个体系的数据集，为模型的广泛应用打下了坚实基础。

       OpenLAM计划通过开放模型评估系统，打破数据壁垒，鼓励共享和应用，计划在年持续进行模型更新和评估。社区成员可以通过Bohrium Notebook快速体验DPA-2，或通过DP Combo@Bohrium APP进行深入应用。

       DPA-2的成功在于其多任务预训练框架和优化的微调过程，它在保持模型性能的同时，大大减少了新体系训练所需的数据量，为通用大原子模型的实现迈出了实质性的一步。通过与行业内其他模型的对比，DPA-2展现出更广泛和稳定的性能优势。

一小时实践入门 stable-baselines3

       Stable Baselines3是一个基于PyTorch的强化学习库，旨在提供清晰、简单且高效的实现。其目的是让研究人员和开发者能轻松地在强化学习项目中使用现代的深度强化学习算法。一小时内掌握Stable Baselines3，通过以下步骤，可获得基本理解及实际应用。

       学习计划包含：环境配置、基本概念与结构、简单示例运行、代码解析、自定义与实验。

       环境配置需创建虚拟环境，安装所需依赖，确保项目依赖管理清晰。

       理解基本概念与结构，通过浏览库源代码，了解稳定基线3的组织结构与实现。

       运行一个简单示例，使用PPO算法训练CartPole环境，熟悉库使用。

       详细解析示例代码，了解模型创建、训练、测试等关键步骤及与其他强化学习代码的关联。

       尝试自定义与实验，修改代码使用不同算法、调整参数，探索对结果的影响。

       通过上述步骤，对Stable Baselines3有基本理解。保持实验心态，调整算法与参数，以优化结果。

       环境配置：创建虚拟环境，安装稳定基线3及其他依赖，确保项目开发环境独立。

       浏览源代码：理解稳定基线3结构，通过查看特定文件夹如common和算法文件夹，学习代码组织与实现。

       示例运行：使用PPO算法训练CartPole环境，直观了解库使用。

       代码解析：深入解析示例代码，理解关键组件如算法类、构造函数、学习方法等，与最佳实践对比。

       自定义实验：尝试不同算法，调整参数，观察结果，优化强化学习模型。

       通过一小时学习，掌握稳定基线3的使用，保持实验探索精神，优化强化学习项目。

Nuplan源码中Pytorch Lightning详解

       Nuplan源码解读系列中，我们已对Hydra进行了详尽解析。Pytorch Lightning，针对大型工程设计，模块独立，提供模板，简化开发。其应用主要分为四部分：数据加载、模型构建、模型使用、回调函数。在Nuplan中，数据加载与模型训练通过run_training.py执行，模型评估与可视化则在run_simulation.py和run_nuborad.py中进行。Pytorch Lightning提供了简洁实例教程，帮助快速上手。

       数据加载方面，Nuplan数据集通过自定义Dataset继承torch.utils.data.Dataset进行加载。数据预处理在compute_features函数中执行，提取map和agent的特征与目标信息。Trainer.fit()启动训练，每个batchsize自动调用getitem函数，执行数据提取。

       在数据管理上，LightningDataModule用于数据集划分，Nuplan使用setup、teardown、train_dataloader、val_dataloader、test_dataloader等函数。setup函数调用create_dataset划分数据集，随机选取样本作为训练集。

       模型准备阶段，通过LightningModule加载模型，关键方法包括training_step、validation_step、test_step与configure_optimizers。这些函数用于不同阶段的训练、验证、测试与设置优化器。详细流程包括数据准备、自动调用训练函数，以及在training_step中执行整个训练流程，包含特征与目标提取、前向传播、损失计算与指标评估。

       后续，我们计划继续探讨Pytorch Lightning的高级应用，以及在Nuplan项目中如何高效集成与优化。请注意，这里提供的代码示例基于在Pytorch Lightning框架上开发的plantf，而非Nuplan的原始代码，但主体框架与之相似，仅在模型内容上有所差异。期待进一步的分享与交流。