CCS中corrupt member header

"Corrupt member header" 是 CCS（Code Composer Studio）中的一个错误消息，通常表示您的代码中存在某种类型的语法错误或其他问题，导致无法将代码编译为可执行文件。这可能是由于您的代码中存在语法错误、缺少头文件、使用了不支持的数据类型或未定义的变量等问题引起的。建议您检查您的代码并修复任何错误，以解决此问题。您也可以尝试重新安装 CCS 或更新到最新版本以解决该问题。

相关问题

mmdetection第二代中Corrupt如何使用

在mmdetection第二代中，Corrupt是一种数据增强方法，用于生成破损图像数据。它可以通过在图像中加入随机的像素点、线段、矩形和椭圆等来模拟图像破损的情况，从而提高模型的鲁棒性。

要使用Corrupt，你需要在训练配置文件中添加以下配置：

train_pipeline = [
    # ...
    dict(type='Corrupt', severity=1, severity_prob=0.5),
    # ...
]

其中，`severity`表示破损的强度，取值范围为1-5，数字越大表示破损越严重；`severity_prob`表示对一个batch中的图像进行破损的概率，取值范围为0-1。

这样，训练时就会对一部分图像进行Corrupt操作，从而增加数据集的多样性。

mmdetection第二代中Corrupt应该添加在train_pipeline还是test_pipeline

在 mmdetection 第二代中，Corrupt应该添加在train_pipeline中。这是因为Corrupt是一种数据增强技术，可以增加模型训练的鲁棒性和泛化能力，从而提高模型的准确率。在训练期间，我们希望模型可以看到更多种类的数据，以便更好地学习不同种类的图像特征。因此，将Corrupt应用于训练数据可以帮助模型更好地适应各种数据。

另一方面，test_pipeline是用于测试过程的数据处理管道，用于处理模型预测输出的数据。因此，我们不希望在测试过程中修改原始图像数据，以避免对模型的性能造成影响。因此，Corrupt不应添加到test_pipeline中。