- 博客(18)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 ubuntu20.04 LTS docker快速使用
安装dockersudo apt install docker-compose查看版本docker version添加 NVIDIA Container Toolkit依赖项distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add -curl -s -L https://nvidia.gith
2022-03-28 19:19:08
974
原创 Faster RCNN中的anchor generator
anchor generatorimport numpy as npimport six def generate_anchor_base(base_size=16, ratios=[0.5, 1, 2], anchor_sacles=[8, 16, 32]): x_center = base_size / 2 y_center = base_size / 2 anchor_base = np.zeros(((len(ratios)*len(anchor_sac
2021-06-11 18:36:45
273
原创 kitti depth complement
代码运行环境：windows10open3d版本：0.12.0import cv2import numpy as npimport os import math import open3d as o3dbasic_path = "D:/dataset/kitti_depth/data_depth_selection/depth_selection/val_selection_cropped"image_path = "/image/2011_09_26_drive_0002_sync_i
2021-04-11 12:05:33
539
2
原创 Ubuntu18.04安装GPU显卡驱动，cuda以及cudnn（包括其他的全套）。
1.安装显卡驱动，如何是用.run的方法安装可能会因为系统的gcc版本过高而安装失败，而更改的系统的gcc版本也很麻烦，成功率较低。这个可以按照命令行的方式进行安装，博主写的很清晰，如下：https://blog.csdn.net/qq_43030766/article/details/913828682.安装cuda和cudnnhttps://zhuanlan.zhihu.com/p/124292857...
2020-09-10 22:44:08
448
原创 ubuntu18.04安装pyenv
git clone https://github.com/pyenv/pyenv.git ~/.pyenvecho 'export PYENV_ROOT="$HOME/.pyenv"' >> ~/.bashrcecho 'export PATH="$PYENV_ROOT/bin:$PATH"' >> ~/.bashrcecho -e 'if command -v pyenv 1>/dev/null 2>&1; then\n eval "$(pyenv in
2020-08-17 12:19:12
433
原创 Ubuntu18.04安装ROS Melodic
参考连接：https://blog.csdn.net/qq_44830040/article/details/106049992?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-2.channel_param&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-2
2020-08-11 18:46:09
393
原创 pointnet中的卷积操作tf.nn.conv2d
参考连接：https://blog.csdn.net/guyuezunting/article/details/106909751计算一个4维的输入与对应的filter即卷积核的二维卷积计算tf.nn.conv2d( input, filters, strides, padding, data_format='NHWC', dilations=None, name=None)在此工程中outputs = tf.nn.conv2d(inputs, kernel,
2020-08-11 09:01:34
690
原创 tf.variable() 和tf.get_variable()以及tf.name_scope()和tf.variable_scope()
前言：最近做一个实验，遇到TensorFlow变量作用域问题，对tf.name_scope()、tf.variable_scope()等进行了较为深刻的比较，记录相关笔记：tf.name_scope()、tf.variable_scope()是两个作用域函数，一般与两个创建/调用变量的函数tf.variable() 和tf.get_variable()搭配使用。常用于：1）变量共享；2）tensorboard画流程图进行可视化封装变量。通俗理解就是：tf.name_scope()、tf.variabl
2020-08-10 20:06:55
209
原创 BN（Batch Normalization）在TensorFlow的实现
BN是Google inception系列模型里，从inception v2到inception v3的一个重要升级，在activation层之前，将卷积层的输出进行归一化，使activation的输入在[0,1]之间，避免梯度消失的问题。具体地，BN在TF中实现，涉及到两个方法：tf.nn.moments 和 tf.nn.batch_normalization。具体的方法说明请参考官方API文档。主要思路是moments计算数据的mean和variance，batch_normalization利用m
2020-08-09 21:17:13
615
原创 mmdetection2.0配置步骤
基本环境ubuntu18.04LSTcuda10.2cudnn7.5开始搭建配置mmdetection环境创建环境并激活环境conda create -n open-mmlab python=3.7 -yconda activate open-mmlab安装pytorch，这里使用清华源进行安装。conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/conda co
2020-07-20 09:12:56
811
1
原创 对齐次坐标系的理解（很清晰）
问题：两条平行线可以相交于一点在欧氏几何空间，同一平面的两条平行线不能相交，这是我们都熟悉的一种场景。然而，在透视空间里面，两条平行线可以相交，例如：火车轨道随着我们的视线越来越窄，最后两条平行线在无穷远处交于一点。欧氏空间（或者笛卡尔空间）描述2D/3D几何非常适合，但是这种方法却不适合处理透视空间的问题（实际上，欧氏几何是透视几何的一个子集合），2维笛卡尔坐标可以表示为（x,y）。如果一个点在无穷远处，这个点的坐标将会(∞,∞)，在欧氏空间，这变得没有意义。平行线在透视空间的无穷远处交于一点，但
2020-05-28 20:00:19
753
3
原创 激活函数介绍Sigmoid,tanh,Relu,softmax。
什么是激活函数?在神经元中，输入的 inputs 通过加权，求和后，还被作用了一个函数，这个函数就是激活函数 Activation Function。2.为什么引入非线性激励函数？若不使用激励函数，每一层的输出都是上层输入的线性函数，无论神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合，与没有隐藏层效果相当，这种情况就是最原始的感知机（perceptron）。非线性函数作为激励函数，这样深层...
2020-04-13 08:42:27
1786
原创 VoxelNet阅读笔记：基于点云的端到端3D物体检测网络
标题：VoxelNet: End-to-End Learning for Point Cloud Based 3D Object Detection作者：Yin Zhou, Oncel Tuzel来源：CVPR 2018摘要准确检测 3D 点云中的物体是许多应用中的核心问题，例如自主导航，管家机器人和 AR/VR。为了将高度稀疏的LiDAR点云与区域提议网络（RPN）连接起来，大多数现...
2020-04-13 08:21:04
1183
1
原创 对目标检测中mAP的深入理解
mAP(mean of Average Precision)平均精确度是object detection中模型性能的衡量标准。 object detection中，因为有物体定位框，分类中的accuracy并不适用，因此才提出了object detection独有的mAP指标，但这也导致mAP没有分类中的accuracy那么直观。但也没有那么复杂，本文将详细解释mAP的计算方法。首先，简单回顾几个...
2020-04-12 19:06:35
1461
1
原创 Nyquist-Shannon采样定理的理解
1.为何采样周期要小于整数周期的1/2用一个旋转轮来形象理解这个定理，这是一个各个轴之间间隔45度的轮子，每个轮子都被标上了标识。假设这个轮子以每秒45度来转动，那么每个轴返回原位需要8秒（采样周期）。那么如果我们每8,16,24秒来用相机拍照，是不是每次都可以拍摄到原图像静止不动？这是因为在采样周期内，车轮旋转的整数周期都会回到原位，不论旋转方向如何。那么就有了一个非常重要的结论：采样周期...
2020-03-26 20:52:31
2395
原创 像素值与灰度值的区别与关系
三原色： 红绿蓝RGB颜色模式表达方式： 每种颜色按亮度分为0~255共256个等级，0表示亮度为0%，255表示亮度为100%。这是我们首先要知道的，数值表示的是颜色的亮度。这些数值可以表示256256256=1678万种颜色，但为什么是255呢，这关于到色彩位数2^8=256,，表示这是8位色彩深度。色彩深度是计算机图形学领域表示在位图或者视频帧缓冲区中储存1像素的颜色所用的位数，位数越多，...
2020-03-26 14:10:46
18167
9
原创 C/C++main函数返回值以及return 0的作用
C/C++main函数返回值以及return 0的作用main函数的返回值main函数的返回值用于说明程序的退出状态。如果返回0，则代表程序正常退出。返回其它数字的含义则由系统决定。通常，返回非零代表程序异常退出。void main（）有一些书上的，都使用了void main( ) ，其实这是错误的。C/C++ 中从来没有定义过void main( ) 。C++ 之父 Bjarne St...
2019-03-19 10:43:53
16781
空空如也
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人