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RSS订阅原创 Debugger executable ‘/usr/local/bin/x86_64-elf-gdb‘ is not signed. && 在汇编文件中打断点
出现问题的原因：在vscode中使用gdb调试，出现“Debugger executable ‘/usr/local/bin/x86_64-elf-gdb’ is not signed. As a result, debugging may not work properly.”问题按照下面这个步骤即可：https://gcc.gnu.org/onlinedocs/gcc-4.8.1/gnat_ugn_unw/Codesigning-the-Debugger.html需要注意的是，创建证书在这里找
2022-05-14 15:41:54
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原创 安装pytorch3d
不知道为啥，按照官网的步骤一步一步来安装不上。在问答区找到了一个比较靠谱的：conda create --name quick_test_env python=3.8conda activate quick_test_envconda install numpy pillow matplotlibconda install -c conda-forge opencvconda install pytorch=1.10.0 torchvision torchaudio cudatoolkit=11
2022-03-25 14:30:31
6412
4
原创 bind 0.0.0.0
RFC：0.0.0.0/8 - Addresses in this block refer to source hosts on “this” network. Address 0.0.0.0/32 may be used as a source address for this host on this network; other addresses within 0.0.0.0/8 may be used to refer to specified hosts on this network ([R
2022-03-24 16:48:14
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1
原创 docker error: Exited (255)
问题：服务器上docker的路径被别人改了，导致我正在运行的docker镜像异常退出。导致的结果是没办法重启这个docker255只是意味着“有一个错误”,但并没有告诉具体是什么错误。改正方法：docker commit <container_id> my-broken-container docker run -it my-broken-container /bin/bash (对于我来说就是 sudo docker run --gpus all --shm-size 128G
2022-02-19 18:15:02
5405
原创 服务器配置《Accurate 3D Face Reconstruction with Weakly-Supervised Learning》pytorch环境
项目地址：https://github.com/sicxu/Deep3DFaceRecon_pytorch实时df -h 监控，发现有比较大的变动，立马用du -h -x --max-depth=1 查一下是哪个文件比较大由于根目录容量只有50G比较小，所以把conda和docker全都移到了我自己/kolla/lyy这个目录下修改Docker的存储路径修改Docker的存储路径首先需要停止Docker服务。systemctl stop docker.service将当前Docker存
2021-11-07 19:32:31
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原创 人脸重建环境配置时的坑
ERROR: Could not install packages due to an EnvironmentError: [Errno 28] No space left on device由于是docker环境所以把 /tmp目录下的文件清理一下，这个方法没用。。。。重新链接一个tmp的时候需要注意一下目录cd ~mkdir tmppwd #查看当前tmp的路径export TMPDIR=当前tmp的路径 #注意，这里有的写的是TMPDIR=$home/tmp 这需要根据你创建的tmp的目
2021-10-26 21:12:31
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原创 将代码转换成使用cpu训练（pytorch）
由于自己电脑没有GPU资源，有的时候想用自己电脑去测试，就需要将论文中使用CUDA的代码，改成使用cpu的pytorch版本device = 'cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu:0'#使用方法类似如下：# bfm = BFM('BFM/BFM_model_front.mat', device)# model = resnet50_use().to(device)...
2021-10-26 09:38:02
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转载 正交投影与弱透视投影
当我们假设焦距无限大时，我们在成像平面上会存在一个所谓的正交投影，这个正交投影可以保留平行关系。其每个投影线都是平行的。这个称之为正交投影(orthographic projection)。正交投影的尺度大小是和原始物体的大小一致的，当考虑的正交头像的尺度缩放时，就有了弱透视投影(weak perspective projection)。...
2021-09-30 10:20:33
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原创 判断一个点是否在三角形内部 以及重心计算
dot product 和 cross product 的区别A dot product of two vectors is also called the scalar product. It is the product of the magnitude of the two vectors and the cosine of the angle that they form with each other. (It is also called the inner product or the
2021-09-23 10:38:43
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原创 Chapter 11 —— Texture Mapping
真实世界任何物体都是有特征的，比如：人脸上的皱纹，塑料上的凹凸不平等等。这些现象在计算机领域被称为：spatially varying surface propertiesspatially varying surface properties :指那些表面属性在不同的地方变化，但并不真正以有意义的方式改变表面的形状。To allow for these effects, all kinds of modeling and rendering systems provide some means f.
2021-09-22 10:23:04
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原创 Chapter 10 - Surface Shading (fundamentals-of-computer-graphics-4th)
To make objects appear to have more volume, it can help to use shading, i.e., the surface is “painted” with light. This chapter presents the most common heuristic shading methods.为了使物体看起来有更多的面，我们可以使用阴影。即：表面是用光“绘制”的。本章介绍最常见的启发式着色方法。Diffuse Shading世界上许多.
2021-09-20 11:24:14
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转载 三维人脸重建中光源部分的理解
球谐函数在光照估计中的应用参考文献：https://blog.csdn.net/tinyzhao/article/details/62419220光照估计就是从图片中获取光照信息，从而降低光照对纹理的影响。传统的光照估计依赖于光源方向和法线方向的估计，而光源方向和法线方向都是一种“估计”，本身就是不够精确的。使用不够精确的参数去估计目标值，就需要使用到一些高级的估计算法，这些算法一般都依赖于对象的统计特征。这样的光照模型过于复杂，其中的每一个过程都会影响最终的结果。在2001年，Basri和Jacob
2021-09-19 16:21:38
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原创 storage format
.ascasc拓展名：它可以表示任何格式，通常是纯文本，这意味着不能从.asc扩展名中假设它内部是什么样子的。它是一种交换格式，这意味着它(通常)不用作分析或主存储的输入，而是用于与其他程序的交换。.obj以下内容来自于这里(作者写的好有条理呀)OBJ是以纯文本的形式存储了模型的顶点、法线和纹理坐标和材质使用信息；在计算机图形学中，考虑到图形求交等计算的问题，这个面通常选择三角形，即模型的表面由若干三角面构成。一个模型文件需要记录的信息就是这些三角面的信息，进一步讲，一个三角面又需要有顶点、法线、
2021-09-19 10:55:12
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原创 macos安装MPI-IS / mesh遇到的坑
一步一步按照Readme教程来，在 brew install boost安装之后跳到mesh文件夹下，使用命令BOOST_INCLUDE_DIRS=/usr/local/Cellar/boost/1.76.0/include make all在此过程中，我遇到过报错openGL版本问题，重装其指定的版本之后，又报错OSError: (‘dlopen(OpenGL, 10): image not found‘, ‘OpenGL‘, None)按照这个博客的教程：https://blog.csdn.
2021-09-16 19:43:28
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2
转载 神经网络中的logits是什么意思
logit 在统计学上是一个数学函数，但是在神经网络中却有着不同的含义。说白了，logits 就是一个向量，下一步通常被投给 softmax 的向量。就是下图这个箭头所指的位置：
2021-09-10 11:12:37
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1
转载 RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for Net:unexpected key(s) in state_dict: XXX
加载模型时发生错误RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for Net:unexpected key(s) in state_dict: XXX解决方法：model.load_state_dict(torch.load('models/params.pt'),strict=False)在参数中加入strict=False此类错误一部分原因是pytorch环境不同导致的...
2021-09-09 20:36:37
2099
原创 论文阅读——Deep 3D Portrait from a Single Image（CVPR2020）
摘要In this paper, we present a learning-based approach for recovering the 3D geometry of human head from a single portrait image. Our method is learned in an unsupervised manner without any ground-truth 3D data. We represent the head geometry with a param
2021-08-07 11:26:37
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原创 Pytorch3d学习记录
Cameras照相机Camera Coordinate Systems 相机坐标系统世界坐标 （Y指向上方，X指向左方，Z指向里面） 相机视图坐标（相机坐标） Camera view coordinate system坐标系原点在向平面上。z轴垂直于图像平面。在PyTorch3D中，我们假设+X点向左，+Y点向上，+Z点指向图像平面。在应用旋转®和平移(T)之后，从世界坐标变成了相机坐标。NDC坐标（也叫view volume）NDC coordinate system这是将物体/场景的渲
2021-08-06 16:41:40
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原创 reconstruction_mesh.py代码阅读
三角形、平面法线、顶点法线在Direct3D中，三角形是构成实体的基本单位，因为一个三角形正好是一个平面，以三角形面为单位进行渲染效率最高。一个三角形由三个点构成，习惯上把这些点称为顶点（Vertex）。三角形平面有正反面之分，由顶点的排序决定：顶点按顺时针排列的表面是正面，如图。其中与三角形平面垂直、且指向正面的矢量称为该平面的法线（Normal）。在Direct3D中，为提高渲染效率，缺省条件下只有正面可见，顶点法线（Vertex Normal）是过顶点的一个矢量（法线是一个向量），用于在高
2021-08-02 13:36:59
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原创 计算机图形学零碎学习
MTCNN：Multi-task convolutional neural network（多任务卷积神经网络）将人脸区域检测与人脸关键点检测放在了一起，它的主题框架类似于cascade。总体可分为P-Net、R-Net、和O-Net三层网络结构。转载至https://blog.csdn.net/qq_36782182/article/details/83624357它是2016年中国科学院深圳研究院提出的用于人脸检测任务的多任务神经网络模型，该模型主要采用了三个级联的网络，采用候选框加分类器.
2021-07-26 14:35:32
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原创 Datawhale 深度学习task03 ---梯度下降（P5-P8）
error来自于什么地方一个来自于bias，一个来自于variance你的estimator是不是biased，判断标准E[f∗]=f^E[f^*] = \hat fE[f∗]=f^ (有没有瞄准靶心????)这样你的f^\hat ff^与靶心之间就是有一个bias的每一个f∗f^*f∗与f^\hat ff^之间的距离就是一个variance比较简单的model就是bias比较大，variance比较小比较复杂的model就是bias比较小，variance比较大如果你的error来
2021-07-16 20:21:00
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原创 利用Tensorflow完成人脸识别小程序（一）
卷积神经网络深度学习感知器模型使得人工神经网络可以解决一些常见的分类回归任务，但是没办法很好的解决简单的异或(XOR)问题反向传播算法：随着网络的加深，BP算法容易出现梯度消失和梯度爆炸的问题 / 容易陷入局部最优卷积神经网络中每一种层都表示为一种运算方法感知器这里求和函数类似于隐藏层里的一个神经元，阶越函数相当于输出层深度学习就是包含多隐藏层的多层感知器神经元 -> 感知器 -> 神经网络 -> 深度学习 （多层感知器->神经网络 / 多隐藏层 ->
2021-07-16 18:10:11
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原创 python方法记录
import globglob是python自己带的一个文件操作相关模块，用它可以查找符合自己目的的文件，支持通配符操作, *代表0个或多个字符，?代表一个字符，[]匹配指定范围内的字符，如[0-9]匹配数字。glob模块的主要方法就是glob,该方法返回所有匹配的文件路径列表（list）在人脸重建中，一般在导入所需要的input图片使用，通过其将要训练/测试的图片路径放到一个list列表中。import globimg_list = glob.glob(image_path + '/' +
2021-07-16 17:43:23
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原创 《Accurate 3D Face Reconstruction with Weakly-Supervised Learning: From Single Image to Image Set》
论文+代码阅读摘要问题：具有真实地面数据的3D人脸模型是很罕见的提出的方法：1）对一个弱监督学习使用一个混合鲁棒的损失函数来训练，综合考虑了low-level & perception-level 。2）使用多张图片进行重建结果：对遮蔽和大姿态具有鲁棒性 / 在三个数据集上进行测试，并且比较了十五个深度学习的方法，都具有优越性。preliminaries：Models and Outputs3DMM模型* 使用 CNN来回归3DMM模型的参数，使用Res-Net来回归pose,li
2021-07-15 10:45:19
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原创 Datawhale 深度学习task02 --- 回归
回归可以做什么股票预测：输入是股票信息，输出的是明天的Dow Jones Industrial无人车驾驶：输入是各种tensor，输出是方向盘角度推荐系统：输入是使用者A和商品B，输出是购买的可能性机器学习的三个步骤Step1：Model假设是 y = b + w * xcpx_{cp}xcp 用其来代表这一系列function的集合那么这一系列的function就可以为：f1: y = 10.0 + 9.0 *xcpx_{cp}xcp 或 f2: y = 9.8 + 9.2 *x
2021-07-14 22:04:12
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原创 Datawhale 深度学习task01 ---机器学习简介
人类设定好的天生本能当你想要创建一个chat-bot，完成当输入的有"turn off"就关闭音乐但是当"don’t turn off"也会关闭，就显得不那么smart了。机器如果只能够按照人的规则来行动的话，人是很难考虑到所有的可能性的，他没有办法超过创造它的人类，所以他肯定也不会考虑到所有的可能性，就会更弱Machine Learning我们想要做的机器学习并不是一堆“IF”语句堆叠起来的程序而是Looking for a function from datatraining部
2021-07-12 21:11:02
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转载 tf.train.Saver()
转载地址：https://blog.csdn.net/yz19930510/article/details/80324389tf.train.Saver() 保存和加载模型saver = tf.train.Saver()saver.save(sess, ‘路径 + 模型文件名’）在创建这个 Saver 对象的时候， max_to_keep 参数表示要保留的最近检查点文件的最大数量，创建新文件时，将删除旧文件，默认为 5（即保留最近的 5 个检查点文件），max_to_keep=5。saver =
2021-07-09 10:25:58
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转载 rm: cannot remove `name/current/.nfs00000000036a004e00000009‘: Device or resource busy
这个错误已经出现好几次了，遂记下来，方便以后查阅原文转载自：https://blog.csdn.net/lllzzh123321/article/details/53088503rm: cannot remove name/current/.nfs00000000036a004e00000009': Device or resource busy rm: cannot removename/.nfs00000000036a00320000000a’: Device or resource busy去网
2021-07-08 15:23:40
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原创 DECA代码阅读
demo_reconstruct.pysys.path.insert(0, os.path.abspath(os.path.join(os.path.dirname(__file__), '..')))sys.path.insert(0,"/path") 的用法：这样新添加的目录path会优先于其他目录被import检查os.path.abspath:获取文件绝对路径os.path.join()函数：连接两个或更多的路径名组件：1.如果各组件名首字母不包含’/’，则函数会自动加上2.如果有一
2021-07-08 09:45:40
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原创 可能与不可能的边界（P/NP问题趣史）
金劵划分的难题这个简短的难题抓住了 P/NP问题的本质:一个程序如果能解决这个难题 的复杂版本，那么它也能解出任意问题。手一只手有27块骨头，5根手指，包括最重要的拇 指。手具有结构复杂的神经、肌腱和肌肉，这些都 包裹在富有弹性的皮肤里。然而，这一不可思议的 装置，自然造物的杰作，却不能自己做事，而只能 执行人脑的指令。只要我们简单描述一项任务，马上就会有一个程序提供相应的功能;给计算机输入一段演示人如何打结的电影，然后它立刻就能用机械手重复打结的过程;把莎士比亚全集录入计算机，然后它就能创
2021-07-05 23:26:24
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原创 Pytorch学习（六）
利用PyTorch完成Cifar10图像分类分类网络的基本结构先加载数据，然后将这个数据进行重组，组合成我们神经网络所需要的数据的形式（数据预处理/数据增强）。我们将数据丢到一个CNN网络中进行特征的提取。在特征提取完之后我们会得到一个N维的向量，而这N个向量就表示我们想要分的N个类别。通过一个损失函数来计算网络当前的损失，通过这个损失对网络进行反向传播，从而对参数进行调整。在进行BP的时候我们就需要定义我们网络的优化器，如梯度下降法等来完成对网络参数的迭代。迭代到模型收敛的时候，即loss很小
2021-07-02 21:00:44
231
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原创 openCV学习（一）
颜色空间色彩空间变换人眼的色彩空间是RGB，OpenCV默认使用BGROpenCV最常用的是HSV(Hue, Saturation, Value 色调，饱和度，明度)色彩空间。视频为了节省存储，使用的是YUV做移动端开发时，适配问题就需要根据手机屏幕色彩空间的不同来进行调整。HSVHue色相，是360度的一个扇面，不同度数对应不同色彩。Value，明度，即是圆柱体的高，越靠近圆柱体底部，越暗呈现黑色，越往上，越明，呈现白色。Saturation饱和度，是指从中心到边缘，越边缘颜色越纯
2021-06-30 20:18:29
266
4
原创 三维重建（一）
从三维物体到二维成像损失了深度信息，因此直接处理三维数据理应得到更好的结果也是解决问题最直接最根本的方法特征点检测与匹配背景介绍三维模型重建流程：三维点云获取（这些点是没有结构的，但是可能有一些属性，如颜色和法向量） -> 几何结构恢复（由点云到网格表面重建） -> 场景绘制（渲染的过程）三维点云的获取方式：雷达获取 / Kinect / 单目多视角 / 双目立体视觉首先有大量图像（可以是无序的）然后进行运动恢复结构，进行稀疏点云的重建（对相机进行标定，得到相机的所有.
2021-06-30 09:45:49
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原创 python学习（一）
Python 中的 [:-1] 和 [::-1]在python中最后一个位置为-1，所以[:-1]指的是从位置0到位置-1之间的数（不包括位置-1上的数）[::-1]指的是将列表里面的元素倒叙输出例子import cv2import numpyimg_path = "test1.jpeg"orig_img = cv2.imread(img_path)print(orig_img)print("******************")orig_img = orig_img[:, :, ::
2021-06-30 08:40:33
161
原创 68点人脸关键点定位
人脸对齐/人脸关键点基本概念根据输入的人脸图像，自动定位出面部关键特征点，如眼睛，鼻尖，嘴角点，眉毛以及人脸各部件轮廓点等想要表示形状信息时，使用的是点的集合（向量）2D人脸：5 / 21 / 29 / 68 / 96 / 192等等3D人脸：1000 / 8000点评价人脸关键点性能的指标：NME：Normalized mean error (预测点和基准点之间的欧式距离)CED: Cumulative Errors Distribution (CED) curveNME的计算公
2021-06-29 22:24:36
8589
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原创 3DMM-Fitting_Pytorch代码阅读
convert_bfm_data.py(transfer original BFM09 to our face model)Scipy是世界上著名的Python开源科学计算库，建立在Numpy之上。它增加的功能包括数值积分、最优化、统计和一些专用函数。 SciPy函数库在NumPy库的基础上增加了众多的数学、科学以及工程计算中常用的库函数。例如线性代数、常微分方程数值求解、信号处理、图像处理、稀疏矩阵等等。BFM模型介绍官网01_MorphableModel.mat（数据主体）BFM模型由534
2021-06-28 21:38:14
3507
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原创 点云到网格的重建
三维模型的表述方式边界表述法——多面体表述法将物体表面表述成一组封闭物体空间的多边形，其中最常用的是三角形和四边形。 其中三角形表示物体的表面也叫做三角剖分。三角剖分具有以下特性：稳定性强（在进行渲染的时候，三角形投影永远是个三角形，而四面体就不一定，会存在两个顶点重叠的情况）有助于恢复模型的表面细节要求点云稠密且分布均匀最常用的三维模型表述方式——三角网格当你使用meshlab导入的时候，如果其为非流形的，你就需要通过一些手段将其变为流形的 存储面片顶点索引使用顺时针方向存
2021-06-25 11:31:30
1780
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原创 CS231A Course Notes 1: Camera Models
相机模型 + 对极几何（相机之间的约束）针孔相机模型 / 鱼眼相机模型（无人机使用）针孔相机模型三维空间的物体如何反应在图像上呢？世界坐标系 -> 相机坐标系（这个转换实际上就是一个刚体变换：旋转+平移）相机坐标系 - >世界坐标系 （刚体变换的逆变换）Xw世界坐标Xc相机坐标X_w 世界坐标 X_c 相机坐标Xw世界坐标Xc相机坐标 R是正交矩阵，正交矩阵的逆和它的转置是一样的世界坐标到相机坐标系有些场景里需要绘制相机，所以需要绘制相机位置和朝向。相机坐标系中的z
2021-06-23 19:49:59
360
原创 Learning to Regress 3D Face Shape and Expression from an Image without 3D Supervision
摘要从单一图像中估计三维人脸形状必须对光照、头部姿势、表情、面部毛发、化妆和遮挡的变化具有鲁棒性。RingNet利用一个人的多张图像，自动检测出2D面部特征提出的方法目标是从单一的人脸图像估计3D头和脸形状输入的是：2D landmarks 和 identity labelsDuring inference it uses only image pixels; 2D landmarks and identity labels are not used.关键思想：一个人的脸型是不变的，即使
2021-06-22 22:58:04
855
vector的bool类型赋值问题
2020-10-07
c++指针溢出问题 pointer overflow bugs
2020-03-09
java如何获取本地文件创建时间？
2017-12-05
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