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RuntimeError: object没有属性nms：

RuntimeError: object没有属性nms

这个错误是指在运行时，一个对象没有名为"nms"的属性。这通常是由于代码中的逻辑错误或错误的对象引用导致的。

要解决这个错误，可以采取以下步骤：

检查代码逻辑：仔细检查代码，确保在使用对象之前，已经正确地定义和初始化了该对象。确保在使用对象的属性之前，已经正确地设置了这些属性。
检查对象引用：确保在引用对象时，使用了正确的对象名称。检查代码中是否存在拼写错误或者对象名称的误用。
检查属性存在性：如果代码中使用了某个对象的属性"nms"，则需要确保该属性在对象中存在。可以通过查看对象的定义或者文档来确认属性是否存在。

如果以上步骤都没有解决问题，可以尝试以下方法：

调试代码：使用调试工具或打印语句来跟踪代码执行过程，查找错误发生的具体位置。
查阅文档或寻求帮助：如果无法确定问题所在，可以查阅相关文档或寻求专家的帮助，以获取更多关于该错误的信息和解决方案。

关于云计算和IT互联网领域的名词词汇，以下是一些常见的概念和相关产品介绍：

云计算（Cloud Computing）：一种通过网络提供计算资源和服务的模式，包括基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）。
前端开发（Front-end Development）：负责开发和设计用户界面的技术和工作，包括HTML、CSS、JavaScript等。
后端开发（Back-end Development）：负责处理服务器端逻辑和数据存储的技术和工作，包括服务器端编程语言（如Python、Java、Node.js等）和数据库。
软件测试（Software Testing）：用于检测和评估软件质量的过程，包括功能测试、性能测试、安全测试等。
数据库（Database）：用于存储和管理数据的系统，常见的数据库包括MySQL、Oracle、MongoDB等。
服务器运维（Server Administration）：负责管理和维护服务器的工作，包括安装、配置、监控和故障排除等。
云原生（Cloud Native）：一种构建和运行在云环境中的应用程序的方法论，强调容器化、微服务架构和自动化管理。
网络通信（Network Communication）：涉及计算机网络中数据传输和通信的技术和协议，包括TCP/IP、HTTP、WebSocket等。
网络安全（Network Security）：保护计算机网络和系统免受未经授权的访问、攻击和数据泄露的措施和技术。
音视频（Audio/Video）：涉及音频和视频处理、编码、传输和播放的技术和应用。
多媒体处理（Multimedia Processing）：涉及图像、音频、视频等多媒体数据的处理和分析技术。
人工智能（Artificial Intelligence）：模拟和实现人类智能的技术和应用，包括机器学习、深度学习、自然语言处理等。
物联网（Internet of Things，IoT）：将物理设备和传感器与互联网连接，实现设备之间的通信和数据交换。
移动开发（Mobile Development）：开发移动应用程序的技术和工作，包括iOS和Android平台的开发。
存储（Storage）：用于存储和管理数据的技术和设备，包括云存储、分布式存储等。
区块链（Blockchain）：一种去中心化的分布式账本技术，用于记录和验证交易和数据。
元宇宙（Metaverse）：虚拟现实和增强现实技术的进一步发展，创造出一个虚拟的、与现实世界相似的数字空间。

请注意，以上只是一些常见的概念和相关产品介绍，具体的答案可能因具体问题而异。

相关搜索:Django: object没有属性'object‘AttributeError：'Object没有属性‘module‘object没有属性'SelectDateWidget’Volttron - object没有属性'vip‘AnsibleUndefinedVariable：“list object”没有属性 Django - Object没有属性'date‘QuerySet‘object没有'posts’属性 Python: AttributeError: object没有'method‘属性类型对象“UserProfile”没有属性“object”Python WebScraper - object没有属性'urlretrieve‘Ansible - 'dict object‘没有'key’属性失败！=> {"msg"："'dict object‘没有’stdout‘属性“}谷歌应用引擎: object没有ToMessage属性 Python django 'QueryDict‘object没有'subject’属性 Django测试:类型object没有'objects‘属性 numpy.ndarray‘object没有属性'append 管道‘object’没有属性'feature_importances_Django请求数据没有属性'object‘numpy.bool_‘object没有属性'parameters’没有这样的运算符torchvision::nms

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从 2006 年以来，在 Hilton、Bengio、LeChun 等人的引领下，大量深度神经网络的论文被发表，尤其是 2012 年，Hinton课题组首次参加 ImageNet图像识别比赛，其通过构建的 CNN 网络AlexNet[1]一举夺得冠军，从此神经网络开始受到广泛的关注。深度学习利用多层计算模型来学习抽象的数据表示，能够发现大数据中的复杂结构，目前，这项技术已成功地应用在包括计算机视觉领域在内的多种模式分类问题上。计算机视觉对于目标运动的分析可以大致分为三个层次:运动分割，目标检测；目标跟踪；动作识别，行为描述[2]。其中，目标检测既是计算机视觉领域要解决的基础任务之一，同时它也是视频监控技术的基本任务。由于视频中的目标具有不同姿态且经常出现遮挡、其运动具有不规则性，同时考虑到监控视频的景深、分辨率、天气、光照等条件和场景的多样性，而且目标检测算法的结果将直接影响后续的跟踪、动作识别和行为描述的效果。故即使在技术发展的今天，目标检测这一基本任务仍然是非常具有挑战性的课题，存在很大的提升潜力和空间。

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一文总结旋转目标检测全面综述：论文方法与代码

首先放上DOTA数据集官网（http://captain.whu.edu.cn/DOTAweb/index.html），官网提供水平和旋转目标提交接口，可以看到检测结果实时排行榜（http://captain.whu.edu.cn/DOTAweb/results.html），目前前五名分别来自武汉大学夏桂松团队、南京理工大学pca_lab、Cyber 公司、中科院电子所以及阿里idst。点开前面加号可以看到有的团队的方法介绍。

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地平线提出AFDet：首个Anchor free、NMS free的3D目标检测算法

在嵌入式系统上运行的高效点云3D目标检测对于许多机器人应用（包括自动驾驶）都非常重要。大多数以前的工作试图使用基于Anchor的检测方法来解决它，这有两个缺点：后处理相对复杂且计算量大；调整Anchor点参数非常棘手，并且是一个tricky。本文是第一个使用AFDet（ anchor free and Non-Maximum Suppression free one stage detector）来解决这些缺点的公司。借助简化的后处理环节可以在CNN加速器或GPU上高效地处理整个AFDet。并且，在KITTI验证集和Waymo Open Dataset验证集上，AFDet无需花哨的技巧，就可以与其他Anchor-based的3D目标检测方法竞争。

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论文实践学习 - Faster R-CNN 测试

Faster R-CNN 的 caffe-fast-rcnn 版本没有更新，导致新版的 cudnn 不能使用，Makefile.config 添加 cudnn:=1 时，编译无法通过. 对此，作以下修改：将 caffe-fast-rcnn 中的以下文件替换为 BAIR(BVLC) 的 caffe 的对应文件：

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python异常报错详解

这篇文章虽然篇幅有点长，但这不并是一篇关于Python异常的全面介绍的文章，只是在学习Python异常后的一篇笔记式的记录和平时写代码过程中遇到异常记录性的文章。

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Softer-NMS:CMU&旷视最新论文提出定位更加精确的目标检测算法

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深度学习-Faster RCNN论文笔记

在本文中，我们展示了算法的变化——用深度卷积神经网络计算区域提议——导致了一个优雅和有效的解决方案，其中在给定检测网络计算的情况下区域提议计算接近领成本。为此，我们引入了新的区域提议网络（RPN），它们共享state-of-the-art目标检测网络的卷积层。通过在测试时共享卷积，计算区域提议的边际成本很小（例如，每张图像10ms）。

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目标检测系列：目标检测(object detection)系列（一） R-CNN：CNN目标检测的开山之作目标检测(object detection)系列（二） SPP-Net：让卷积计算可以共享目标检测(object detection)系列（三） Fast R-CNN：end-to-end的愉快训练目标检测(object detection)系列（四） Faster R-CNN：有RPN的Fast R-CNN 目标检测(object detection)系列（五） YOLO：目标检测的另一种打开方式目标检测(object detection)系列（六） SSD：兼顾效率和准确性目标检测(object detection)系列（七） R-FCN：位置敏感的Faster R-CNN 目标检测(object detection)系列（八） YOLOv2：更好，更快，更强目标检测(object detection)系列（九） YOLOv3：取百家所长成一家之言目标检测(object detection)系列（十） FPN：用特征金字塔引入多尺度目标检测(object detection)系列（十一） RetinaNet：one-stage检测器巅峰之作目标检测(object detection)系列（十二） CornerNet：anchor free的开端目标检测(object detection)系列（十三） CenterNet：no Anchor，no NMS 目标检测(object detection)系列（十四） FCOS：用图像分割处理目标检测目标检测扩展系列：目标检测(object detection)扩展系列（一） Selective Search：选择性搜索算法目标检测(object detection)扩展系列（二） OHEM：在线难例挖掘目标检测(object detection)扩展系列（三） Faster R-CNN，YOLO，SSD，YOLOv2，YOLOv3在损失函数上的区别

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