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RSS订阅原创 gcc7.5.0编译ceres-solver报错‘is_trivially_default_constructible’ is not a member of ‘std’
编译过程中使用的gcc版本竟然是4.8.0。但是我的gcc版本是7.5.0，不算太低。gcc版本太低时，升级gcc即可。通过在编译时指定gcc解决。通过编译时的打印信息发现。
2022-08-02 15:36:07
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原创 boost库源码编译安装 无root权限如何解决/usr/lib64/libstdc++.so.6: version `GLIBCXX_3.4.21‘ not found
在没有root权限的情况下，设置含有编译过程中缺少的动态库地址软链接到.bashrc里。linux中安装colmap编译过程中需要boost库，所以又去编译安装boost。，对上述报错文件夹地址有读写权限。
2022-08-01 21:58:44
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原创 import open3d:GLIBC_2.18 not found
问题描述项目需要在python中安装open3d，网上给出的安装方式是直接pip install open3d就会出现没有找到合适的包的error再试试用conda安装conda install open3d也是类似的error所以后面就想到采用离线安装的方式，把安装包下载到本地以后安装pip install open3d-0.15.1-cp39-cp39-manylinux2014_aarch64.whl格式不支持，后面试了其他版本还是会出现类似的问题再尝试一下用conda
2022-04-24 13:22:40
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原创 AssertionError: Invalid type ＜class ‘NoneType‘＞ for key WEIGHT_DECAY_BIAS
问题描述解决方法参考链接：AssertionError: Invalid type <class ‘NoneType’> for key WEIGHT_DECAY_BIAS #3649
2022-03-31 21:31:01
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原创 pytorch3d安装 Output in format: Requested package -＞ Available versionsThe following specifications
一、问题描述在pytorch3d的安装过程中，反复尝试不同版本cuda下的pytorch3d的安装，均显示环境冲突无法安装，而且报出相同的错误，如下：在对比github issue中他人的环境信息后发现gcc版本不对应，修改后即安装成功。UnsatisfiableError: The following specifications were found to be incompatible with each other:Output in format: Requested package ->
2022-03-21 10:15:00
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原创 ERROR conda.core.link:_execute(699): An error occurred while installing package ‘‘Rolling back trans
问题描述conda安装package时遇到的错误：ERROR conda.core.link:_execute(699): An error occurred while installing package ‘conda-forge::cudatoolkit-11.1.1-h6406543_8’. Rolling back transaction: done [Errno 12] Cannot allocate memory ()类似的错误在pip安装时也会遇到：SystemError: deall
2022-03-12 11:16:21
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原创 AttributeError: ‘Context‘ object has no attribute ‘user_preferences‘(blender python)
问题描述在blender渲染时使用gpubpy.context.scene.render.engine = 'CYCLES'bpy.context.scene.cycles.device = 'GPU'bpy.context.user_preferences.addons["cycles"].preferences.compute_device_type = 'CUDA'在调用bpy.content的user_preferences的属性时显示没有这个属性，怀疑时版本更新这个属性被替换或者删掉了
2022-02-17 17:21:08
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原创 calloc fails and returns NULL(Calloc returns null: len=4096 in Combined, total 1174460812)
问题描述在集群登录节点用blender渲染pix_3d的法线贴图时，突然出现这一错误。Calloc returns null: len=4096 in Combined, total 1174460812解决方法重开程序，从断点处继续渲染，相当于释放内存。换内存更大的计算节点，用gpu加速渲染。...
2022-02-17 14:48:14
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翻译 Face Normals & Vertex Normals(面法线跟顶点法线的区别)——翻译
因为要计算normal，了解这两种法线是必不可少的。在网上看到一篇讲这两种normals的文章，但是是纯英文写的：Face Normals & Vertex Normals(面法线跟顶点法线的区别)这里把它翻译一下，也算是学习的过程，方便阅读。正文什么是面法线？面法线是描述多边形所面对方向的向量（见图 1）图 1：表面的面法线什么是顶点法线？顶点法线与面法线有一定的关系，在“如何计算面法线和顶点法线？”中讨论会讨论二者的关系。 有时我们可以将顶点法线设置为与面法线相同，但是使用面法
2022-02-08 20:47:39
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原创 SyntaxError: non-default argument follows default argument
问题描述def shape_embedding_loss(img_region_features : 'BQC', rendered_view_features : 'BQVC', category_idx : 'BQ', shape_idx : 'BQ', C = 1.5, tau = 0.15,P = 32, N = 1024,images_patch,render_patch):SyntaxError: non-default argument follows default argument
2022-01-27 20:50:21
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原创 图像ROI区域如何映射到feature map—Mask R-CNN
问题描述某些情况下需要将卷积/池化层后的features map的某些patch映射回原图像，就需要features map怎么变过来的怎么回去。#read imageself.object_detector = torchvision.models.detection.maskrcnn_resnet50_fpn(pretrained = True, trainable_backbone_layers = 0)images_nested = torchvision.models.detection.
2022-01-27 13:07:32
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原创 torchvision自动下载预训练模型后的保存路径—urllib.error.URLError: ＜urlopen error [Errno -2] Name or service not know
问题描述集群中计算节点无法联网，或者在某些网络不太好的情况下使用torchvision中预训练模型加载失败，这时候就需要我们离线下载模型pth文件后再迁移到服务器中正确的路径。解决方法这里以maskrcnn预训练模型为例，其他同理。1.获取预训练模型网址并下载：Anacondas/anaconda3/envs/envsname/lib/python3.7/site-packages/torchvision/models/detection/mask_rcnn.py代码中搜索关键字model_u
2022-01-13 21:47:34
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原创 Anaconda无法进行任何下载任务：CondaHTTPError: HTTP 000 CONNECTION FAILED for url＜＞Elapsed: - An HTTP error occ
这里写自定义目录标题欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入欢迎使用Markdown编辑器你好！ 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Mar
2022-01-12 14:40:39
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原创 ERROR conda.core.link:_execute(502): An error occurred while installing package ‘conda-forge::colora
问题描述ERROR conda.core.link:_execute(502): An error occurred while installing package ‘conda-forge::colorama-0.4.4-pyh9f0ad1d_0’.FileNotFoundError(2, “No such file or directory: ‘XXXX/bin/python3.7’”)Attempting to roll back.看别的帖子都是说environment.txt这个文件有中文
2021-12-30 18:28:30
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原创 AssertionError: Invalid type ＜class ‘NoneType‘＞ for key WEIGHT_DECAY_BIAS； valid types = {＜class ‘fl
。。。好恶心的报错问题描述报错代码定位：查阅资料（gayhub），看到很多人说yacs版本问题，要yacs>=1.8.0，conda list后：发现已经有满足条件的yacs了。。。解决方案先卸载此时的高版本yacspip uninstall yacs再conda list发现环境中还有一个低版本的yacs，看安装源是conda 默认源安装的！推测可能报错可能是因为环境中有多个版本的yacs，但是默认import了来自conda安装的低版本yacs所以这里把这个低版本的也
2021-12-29 14:56:37
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原创 ModuleNotFoundError: No module named ‘yaml‘
又是一个和opencv（opencv-python）类似的案例，安装包的名字和库名不相同…问题描述最开始导入yaml：检查已安装的packageconda list发现已经安装过了。。。解决方法conda install pyyaml验证成功！...
2021-12-29 13:44:25
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原创 bpy(python)无法安装 pip&conda都无法install linux系统（pip install bpy）
最近在服务器上需要使用Blender渲染图片，需要用到bpy这个库，安装的过程中遇到了一些问题，最终成功解决。首先尝试pip方式安装pip install bpy使用conda方式安装conda install bpy
2021-12-22 15:22:38
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原创 ModuleNotFoundError: No module named ‘antlr4‘
try:pip install antlr4-python3-runtimeor:python -m pip install antlr4-python3-runtime用pip安装一定注意和别的包之间的版本兼容。
2021-12-14 19:14:40
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原创 TypeError: Object of type Tensor is not JSON serializable
测试模型时，保存检测结果时出现这个错误：TypeError: Object of type Tensor is not JSON serializable网上提供了一种解决方案是这样的：#json.dump(detections.numpy, file_obj)json.dump(detections.numpy(), file_obj)引发的又是另一个错误：AttributeError: 'list' object has no attribute'numpy'Emmm…最终决定还是
2021-12-13 10:53:32
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原创 gayhub(github)上不去？一个小tip，比XX上网都快
github.com改成hub.fastgit.org就可以了！（原谅我水一篇，但是真的实用）
2021-12-07 11:14:53
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原创 ValueError: numpy.ndarray size changed, may indicate binary incompatibility. Expected 88 from C head
原因numpy版本问题，numpy版本过低解决方法升级numpy版本当前版本numpy 1.19.2升级后版本numpy 1.20.0 在stackoverflow上看了好多方案，大都是numpy升级到1.20以上问题就解决了，推测这可能是1.20以下的一个小bug吧。也不一定要升级到最新版本，还要和别的包适配才行...
2021-11-23 14:38:20
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原创 OSError(28, ‘No space left on device‘)
最近因为要适配代码的环境，pytorch包在conda环境中下载的有点多，数次下载后出现这个问题解决方法打开anaconda3/pkgs文件夹，会发现一堆安装包，只需要删掉几个不用的就可以了即使在环境中uninstall了以后，安装包还会缓存在这里面的，所以这个还是必要清理一下的！...
2021-11-17 17:19:02
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原创 RuntimeError: Non RGB images are not supported.
版本问题torchvision版本过低，io.read_image不支持灰度图
2021-11-17 12:37:26
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原创 AttributeError: module ‘torchvision.io‘ has no attribute ‘read_image‘
版本问题再现，最近在搬运gayhub上的一个代码，但是没给版本信息，导致报了很多错，正在不断尝试ing。。。You could update your torchvision library, as this method was introduced in 0.8.0 so I guess you are using an older version....
2021-11-17 12:24:25
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原创 python [m::n],[...,i]用法
在搬运别人代码时遇到了两个没见过的索引方式，自己试验之后，大概搞懂了1、[m::n]a = [1,2,3,4,5,6,7,8]>>>b=a[3::1]>[4,5,6,7,8]>>>b=a[3::2]>[4,6,8]这里我们就可以推断出，这是省略索引终值的一种列表索引方式，m为起点，n为步长，省略的终值就默认为列表末尾。2、[…,j]这种用法是在JitterBoxes的代码中第一次见到的，结合代码中的注释和个人测试...
2021-11-17 12:14:40
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原创 ImportError: cannot import name ‘tensorboard‘ from ‘torch.utils‘ (unknown location)
记录一个困扰我很久的问题。。。又是一个在网上找不到解决方案的问题。。。
2021-11-15 14:30:28
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原创 os.environ的keys用法补充
python之os.environ模块学习这篇文章已经介绍了很多个os.environ的keys，我在这里补充几个作者没有提到的。‘Rank’进程号rank理解：在多进程上下文中，我们通常假定rank 0是第一个进程或者主进程，其它进程分别具有0，1，2不同rank号，这样总共具有4个进程。‘LOCAL_RANK’进程内，GPU 编号，非显式参数，由 torch.distributed.launch 内部指定。比方说， rank = 3，local_rank = 0 表示第 3 个进程内的第
2021-11-07 15:50:26
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原创 Structure from Motion（附python代码）
SFM算法的前两步：特征点提取、匹配，可以看我的这篇文章：《sift、surf、orb 特征提取——三维重建》，这里主要详细介绍后三步。这个好像有点用，可以作为参考3. Construct 2D tracks from the matches当匹配关系建立后,需要生成track列表，指同名点的相片集合，比如第一幅图的13号点和第二幅的14号点及第五幅的115号点是同名点，则(1,13)、(2,14)、 (5,115)是属于一个track。据此可以生成一个track 集合,同时生成track的时
2021-11-03 15:48:48
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原创 FindFundamentalMat(python)函数解析——三维视觉
最近在入门三维视觉，在SFM算法的代码中看到了这个函数，没有找到满意的帖子，所以打算自己总结一下。原理层面什么是FundamentalMatrix？基础矩阵（Fundamental Matrix，F）表达点到直线的关系。在对极几何中，就是左视图上一点x1到右视图上极线L2的关系，如下公式： L2=Fx1根据对极几何原理，左视图上一点x1*在右视图上的匹配点 x2 一定在极线L2上，也就是：x2TL2= x2TFx1=0给定一组匹配好的特征点集 x1和 x2 ，计算其基础矩阵过程包括以下四步：坐
2021-11-01 21:46:45
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原创 sift、surf、orb 特征提取——三维重建
参考文章：[sift、surf、orb 特征提取及最优特征点匹配]最近刚刚入门三维重建，在SFM算法的代码中注意到了feature_type( feature extraction method)这个参数，想细致了解一下这几种特征提取算法,在这里做一下笔记。SIFT简介SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)——尺度不变特征变换，是一种计算机视觉的特征提取算法，用来侦测与描述图像中的局部特征。实质上，它是在不同的尺度空间上查找关键点(特征点)，并计算出关键点的
2021-10-31 17:41:26
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原创 K折交叉验证
在验证集上简单打分import numpy as npimport pandas as pdfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.tree import DecisionTreeRegressor#load datasetdata = pd.read_csv('train.csv')data = data.iloc[:,[1,3,4,80]]data = data.fillna(0)X_tra
2021-03-09 12:58:50
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