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RSS订阅原创 论文阅读：Pseudo-LiDAR from Visual Depth Estimation
摘要： 3D目标检测在自动驾驶领域是一个至关重要的任务。在高精度的检测技术中，提供的精确的3D数据是从昂贵的激光上得到的。目前基于便宜的单目或者双目图像得到的深度估计都是低精度的，主要是由于深度估计方法的缺少。在本文中，我们是从数据的表现性而不是从数据质量上来讨论。考虑使用内部工作的卷积神经网络，我们提出了基于图像的深度图转换为伪激光雷达表示－本质上模仿激光雷达信号。通过这种表示我们可以应用不同的现有的基于lidar的检测算法。在流行的kitti数据集基准测试中，本文的方法在现有的基于图像的state
2021-08-10 14:14:24
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原创 论文阅读＋代码细节解释：Unsupervised Monocular Depth Estimation with Left-Right Consistency(CVPR 2017)
文献：《Unsupervised Monocular Depth Estimation with Left-Right Consistency》http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2017/papers/Godard_Unsupervised_Monocular_Depth_CVPR_2017_paper.pdf基于深度学习的深度估计基于监...
2020-04-13 15:40:24
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原创 回溯法详解
解决一个回溯问题，实际上就是一个决策树的遍历过程。需要思考 3 个问题：1、路径：也就是已经做出的选择。2、选择列表：也就是你当前可以做的选择。3、结束条件：也就是到达决策树底层，无法再做选择的条件。回溯法代码框架：result = []def trackback(路径， 选择列表)： if 满足结束条件： result.add(路径) return for 选择 in 选...
2020-04-08 21:10:48
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转载 ubuntu下缺失brightness设置，解决屏幕亮度调节的问题
cat: /sys/class/backlight/intel_backlight/brightness: 没有那个文件或目录。在这个方法失效后，使用如下方法设置： $ sudo add-apt-repository ppa:apandada1/brightness-controller $ sudo apt-get update $ sudo apt-get...
2019-12-26 14:47:13
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原创 论文阅读：Digging Into Self-Supervised Monocular Depth Estimation（ICCV 2019）
摘要因为像素级深度数据的groundtruth难以获取，监督学习条件十分受限，所以基于自监督学习或者无监督学习(使用内在几何，通常是多视图几何关系)的图像深度估计越来越受到重视和研究。自监督单目训练研究通常探索增加模型复杂度，损失函数和图像生成模型来帮助缩小与全监督模型的差距。已有研究表明仅使用双目图像对或者单目图像来训练单目深度估计模型是可行的，在使用单目图像训练深度估计时，同时还要训练时...
2019-11-22 15:46:48
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原创 论文阅读（详细）：ERFNet: Efficient Residual Factorized ConvNet for Real-Time Semantic Segmentation
ERFNET文章链接https://github.com/lilingge/ERF_net_tensorlfow由于该文成果被用于商业了，所以原始的基于pytorch实现的代码被作者隐藏了，所以复现了基于tensorflow的代码，上传在了github上，网络自己调参，预训练，微调，在cityscapes数据集上，1024x2048大小的图像在1080TI上做inference 大约在0....
2019-11-05 15:40:44
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原创 Tensorflow使用BN层，包括卷积,BN,Relu的融合使用（详细）
Tensorflow使用BN层，包括卷积BNRelu的融合使用（详细）BN:Batch Normalization简介：指在采用梯度下降算法训练深度神经网络时，对网络中每个mini-bacth的数据进行归一化，使其均值为0，方差为1.即 通过网络训练两个参数，。在神经网络训练开始前，都要对输入数据做一个归一化处理，那么具体为什么需要归一化呢？原因在于神经...
2019-09-27 15:31:42
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原创 语义分割中的参数设置及其意义
语义分割中的一些参数设置及其意义近期一直在研究深度学习中语义分割任务，现在想总结一下训练策略和参数的设置1.FCN在voc-fcn-alexnet中 train_net: "train.prototxt" test_net: "val.prototxt" test_iter: 736 # make test net, but d...
2019-07-14 16:03:48
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原创 Python笔记——赋值，浅拷贝，深拷贝
Python笔记——赋值，浅拷贝，深拷贝我们知道对于任何一种编程语言来说，赋值，浅拷贝，深拷贝问题作为程序员来说都是必须要注意的问题（容易出现隐藏bug），最近又重新看了一下关于python中深浅拷贝的问题，故打算总结一下。1.赋值在python中，变量的赋值即将一个变量的值赋给另一个变量，其实就是将这两个变量指向同一个内存地址。因此，如果这个变量的值变了，那么另一个变量的值也会跟...
2019-07-07 22:13:20
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原创 Tensorflow笔记——channel shuffle的实现
Tensorflow笔记——channel shuffle的实现Channel shuffle:因为groupconvolution会导致channel具有局部性,这样对模型的泛化能力有点弱,影响模型的准确率,因此加入channel shuffle,对groupconvolotion的卷积结果进行channel的shuffle,将输出的channel进行重新分组.具体演示如下：...
2019-07-02 19:14:05
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原创 Tensorflow笔记——断点恢复
断点恢复在做深度学习训练的时候，由于训练时间比较长，迭代次数比较多，经常会出现无法一次完成train的情况，那么这个时候我们需要用到tensorflow中的断点恢复。不多说直接上例子#step = int(ckpt.model_checkpoint_path.split('/')[-1].split('-')[-1])通过文件名得到模型保存时迭代的轮数#tf.train.get_c...
2019-07-01 22:50:08
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原创 Windows VS2015/VS2017 下安装Opencv 3.4.1的教程
之前一直想写一篇VS下安装Opencv的教程，趁着这次重新配置环境，顺带就写了第一部分：OpenCV3.4.1的下载OpenCV官方下载地址https://opencv.org/releases/根据自己的需求选择版本就好了，不过这是在Windows下的，自然选择Windows。下载完成后直接双击安装，注意不要安装在C盘，并且路径尽量使用英文不要带有中文字符第二部分配置系统...
2019-06-25 22:21:08
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原创 论文阅读：ShuffleNet V2 (ECCV 2018)
文章链接代码链接Pytorch目前大部分的神经网络结构设计考虑的计算复杂度都是依据间接度量标准FLOPs （float-point operations, the number of multiply-adds），注意与FLOPS（floating-point operations per second，每秒浮点运算次数）相区别。但是FLOPs并不能真正的等价速度。见图一：图一中（...
2019-06-24 21:08:56
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原创 论文阅读：MobileNet V2（CVPR 2018）
文章链接代码链接研究轻量级基础性网络对研究实时的语义分割或者目标检测任务都具有一定的启发。尤其当你需要将网络安置在一些嵌入式平台上时。例如我就一般需要放在NVIDIA TEGRA TX2(Jetson)上运行。paper的两个创新点在标题上说的已经很明白了 MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks1.Depthwi...
2019-06-05 00:05:26
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空空如也
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