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RSS订阅原创 三维目标检测之OpenPCDet环境配置及demo测试
记录了我所遇到的一些坑，希望能帮到你。详细的OpenPCDet框架环境搭建和demo测试过程。
2022-07-30 23:10:19
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原创 fatal error: cuda.h: 没有那个文件或目录（ pcdet/ops/iou3d_nms/src/iou3d_cpu.cpp:12:18: fatal error: cuda.h: ）
文章目录1、问题描述2、问题解决a.修改环境变量b.添加include_dirs3、还没能解决问题的话1、问题描述 我是编译pcdet的时候，执行命令python setup.py develop，出现了如下这样的问题：gcc -pthread -Wno-unused-result -Wsign-compare -DNDEBUG -g -fwrapv -O3 -Wall -fPIC -I/opt/python3.7/lib/python3.7/site-packages/torch/include
2021-12-14 18:04:31
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原创 深蓝学院-手写VIO作业-第一章
第10章作业一、VIO文献阅读阅读VIO 相关综述文献[a]，回答以下问题：视觉与IMU进行融合之后有何优势？视觉传感器在大多数纹理比较丰富的场景中效果较好，但是如果遇到白墙，或者纯色的一些特殊场景，基本上无法提取特征，也就无法工作；并且频率不能太高，15-60Hz居多。IMU存在漂移现象，随着时间的推移，误差累积越来越多，但在短时间内，IMU的精度很高，典型的6轴IMU频率大于或等于100Hz。我的理解是，因为视觉和IMU都有各自相应的优势和缺点，整合两个传感器的优势，取长补短。因此，
2021-12-13 16:22:53
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原创 视觉SLAM十四讲--第13讲 实践：设计SLAM系统（最详细的代码调试运行步骤）
最详细的代码调试运行避坑说明，也包含了我自己对代码的理解，如有理解错误的地方，欢迎指正交流。
2021-12-04 11:39:49
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原创 jetracer_pro_2GB AI Kit系统安装使用说明
目录使用Jetson Nano开发者套件1. 安装镜像准备工作将镜像写入microSD卡2. 安装和首次启动在连接显示器的情况下进行初始化设置首次启动未连接显示器进行初始化首次启动连接WIFI配置电源模式3. 相关资料整理使用Jetson Nano开发者套件如果使用JetsonRacer AI Kit的话，首先需要组装小车，组装小车这一步也比较简单，可以参照官网的小车组装pdf文档即可。链接地址：https://www.waveshare.net/w/upload/9/96/Jetracer_pr
2021-11-30 16:22:59
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原创 Jetson Nano 2GB Developer Kit 安装说明
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
2021-11-29 12:45:43
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原创 3D目标检测之数据集
先来列几个介绍数据集的论文和一些方便下载数据集的社区或者网站。论文：Deep Learning based Monocular Depth Prediction: Datasets, Methods and Applications（这篇论文里有讲单目深度估计领域常用的数据集，跟单目3D目标检测数据集很多是重合的）数据集网站：公开数据集下载 | 格物钛，非结构化数据平台，这个是国内地址，下载方便，甚至不用下载就能直接预览数据。Open Datasets - Scale，这个网址主要提供数.
2021-11-21 12:15:34
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原创 单目3D目标检测之入门
单目3D目标检测入门1. 单目3D目标检测的意义：3D目标检测领域有哪些任务和方法？为了更直观，我画了一个思维导图：https://www.mubucm.com/doc/i9QW47JQS3在3D目标检测领域，根据输入信息的不同，大致可分为三类方法。Point Cloud-based Methods （基于点云来做）Multimodal Fusion-based Methods（点云和图像的融合）Monocular/Stereo Image-based Methods（单目/立体图像的方法）
2021-11-19 23:15:34
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原创 深蓝学院-视觉SLAM十四讲-第七章作业
第七节课作业2. Bundle Adjustment2.1 文献阅读为何说Bundle Adjustment is slow 是不对的？在之前的文献中，BA一直被误认为是比较慢的，因为没有考虑到问题的结构和稀疏性。直接对HHH求逆来计算增量方程，会消耗很多计算资源，也就显得比较慢。实际上，由于HHH具有稀疏结构，是可以使用加速技巧进行求解的。而经过处理的BA，通常比其他新的方法更快，更有效。BA 中有哪些需要注意参数化的地⽅？Pose 和Point 各有哪些参数化⽅式？有何优缺点。3D
2021-11-16 17:52:10
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原创 深蓝学院-视觉SLAM十四讲-第六章作业
第六节课作业2. LK光流2.1 光流文献综述问题：按此文的分类，光流法可分为哪几类？算法分类应用例子复杂度可以应用的场景Forwards Additive(正向加性)Lucas-Kanade (1981)O(n2N+n3)O(n^2 N + n^3)O(n2N+n3)Any warpForwards Compositional（正向组合）Shum-Szeliski (2000)O(n2N+n3)O(n^2N + n^3)O(n2N+n3)Any se
2021-11-16 17:48:55
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原创 深蓝学院-视觉SLAM十四讲-第五章作业
第五节课作业2. ORB特征点ORB(Oriented FAST and BRIEF) 特征是SLAM 中一种很常用的特征，由于其二进制特性，使得它可以非常快速地提取与计算。下面，你将按照本题的指导，自行书写ORB 的提取、描述子的计算以及匹配的代码。代码框架参照computeORB.cpp 文件，图像见1.png 文件和2.png。2.1 ORB提取本题Fast特征点提取部分使用的OpenCV自带的FAST提取算法，只用按照公式进行角度计算就可以了。根据课本上或者视频给的PPT上的计算公式进行计算
2021-11-12 20:59:29
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原创 深蓝学院-视觉SLAM十四讲-第四章作业
第四节课作业2.图像去畸变本题主要内容是根据提供的公式和参数来实现图像的去畸变。畸变前后坐标变化公式：{xdistorted=x(1+k1r2+k2r4)+2p1xy+p2(r2+2x2)ydistorted=y(1+k1r2+k2r4)+p1(r2+2y2)+2p2xy\begin{cases}x_{distorted} = x(1+k_1r^2+k_2r^4)+2p_1xy+p_2(r^2+2x^2)\\y_{distorted} = y(1+k_1r^2+k_2r^4)+p_1(r^2
2021-10-26 10:50:28
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原创 深蓝学院-视觉SLAM十四讲-第三章作业
第三节课习题2.群的性质课上我们讲解了什么是群。请根据群定义，求解以下问题：{Z,+}\{\mathbb{Z}, + \}{Z,+}是否为群？若是，验证其满足群定义；若不是，说明理由。根据群定义可知{Z,+}\{\mathbb{Z}, + \}{Z,+}是群。证明如下：封闭性：∀z1,z2∈Z, z1+z2∈Z.\forall z_1,z_2 \in \mathbb{Z},\space z_1 + z_2 \in \mathbb{Z}.∀z1,z2∈Z, z1+z2
2021-10-26 10:40:34
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原创 深蓝学院-视觉SLAM十四讲-第二章作业
第二节课习题2. 熟悉Eigen矩阵运算设线性方程Ax = b，在A 为方阵的前提下，请回答以下问题：在什么条件下，x 有解且唯一？ 方阵A满秩，且系数矩阵A的秩和增广矩阵Aˉ\bar AAˉ的秩相等，即r(A)=r(Aˉ)=nr(A) = r(\bar A) = nr(A)=r(Aˉ)=n .高斯消元法的原理是什么？ 通过初等行变换将增广矩阵转化为行阶梯型矩阵，最后再将得到的行阶梯型矩阵还原为线性方程组求出原方程组的解。从下边的例子可以看出方程组中每个方程含有的未知数的个数降到最低
2021-10-26 10:29:44
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原创 深蓝学院-视觉SLAM十四讲-第一章作业
第1章作业1. 熟悉Linux请描述apt-get 安装软件的整体步骤，说明Ubuntu 是如何管理软件依赖关系和软件版本的。注：阅读了鸟哥私房菜第23章的内容，该章主要讲述了RPM机制的软件安装方式。而ubuntu使用dpkg机制的软件安装方式，本人平时只是使用apt-get安装软件，并没有深入了解背后的安装原理，所以本题参考了ubuntu APT-GET工作原理 进行作答。使用apt-get安装软件主要分为四步：扫描本地存放的软件包更新列表（由“apt-get update”命令刷新
2021-10-26 10:10:57
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原创 gcc与g++的安装升级，版本不一致等问题的解决
gcc与g++的安装升级，版本不一致等问题的解决https://www.cnblogs.com/yujingxiang/p/14459599.html手动方式参考博客：https://blog.csdn.net/fpcc/article/details/99698783１．下载gcc高版本安装包从清华源的镜像中下载需要版本的gcchttps://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/gnu/gcc/２．解压tar zxvf gcc-x.x.x.tar.gz３．下载编译所
2021-10-19 17:58:50
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原创 Unknown: Failed to get convolution algorithm.
一般可能是因为cudnn的版本没有安装对，先用下边命令来检测一下，看一下你cudnn的版本对应的对不对？ cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2#此命令适用于Ubuntu系统，如果是Windows，那么百度搜一下怎么检查cudnn版本 你的显存暴炸了，也就是GPU没有分配好，在你使用的...
2020-04-10 17:42:17
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原创 TensorRT安装及使用
安装教程推荐这篇文章：https://blog.csdn.net/zong596568821xp/article/details/86077553模型推理等几天再更新
2020-03-19 23:45:51
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原创 Ubuntu1804安装cuda10和cudnn TensorRT
这篇文章主要是讲安装cuda和cudnn的，我会一步一步详细说明。Ubuntu安装Nvidia显卡驱动的操作，我这里就省略了。。。如果不知道如何装英伟达独显驱动，请评论区留言，留言超过十人，我会单独写一篇Ubuntu安装Nvidia显卡驱动的文章。我的环境：Ubuntu1804 显卡驱动:435.21 我要安装cuda10 cudnn10.0先分享一下我的资源cuda1...
2020-03-18 00:52:15
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原创 openslide安装（windows10）
安装openslide总是出错，不能import openslide。这里详细给出每一步，避免进坑。并分享了openslide的二进制文件，和ASAP这软件。
2020-02-25 22:21:35
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原创 Tensorflow,Keras环境下实现EfficientNet实例
EfficientNet号称最好的分类网络，本文记录了EfficientNet的环境安装，应用实例代码（注意是在keras、tensorflow环境下）。EfficientNet Keras (and TensorFlow Keras)，EfficientNet网络是2019年新出的一个网络，性能超过了之前的其他网络。本人亲测，一个四分类问题，准确率在5个epoch时就已经很高了，远超Xception、ResNet、VGG16、VGG19、DenseNet等。
2020-02-25 12:57:43
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原创 一次可预测多张图片
目前网上好多代码案例是预测一张图片，那么如何可以调用一次模型，预测很多图片呢。首先读取文件夹中的图片，设置batch_size，开始预测。最后对结果进行处理。
2020-02-21 12:42:17
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原创 Win10安装cuda10.1总是出错！别着急重装，看这篇文章
我安装的cuda10.1,tensorflow2.0,python3.6然后各种报错，搜了好多方法，但下边这个方法解决了我的问题，还好操作https://blog.csdn.net/qq_29391809/article/details/102642314今天运行了一个程序，发现上边链接中的方法治标不治本。运行代码可以调用gpu，但是一旦涉及卷积等复杂操作，就会程序莫名dead解决办法...
2020-02-05 12:10:04
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原创 Tensorflow入门基本概念-----张量
张量是TensorFlow最主要的数据结构，张量是数学领域的概念，具体到TensorFlow中，一个张量就是一个张量类的实例，是绑定了相关运算的一个特定类型的多维数组。1、张量的属性：所有张量都有一个静态的类型和动态的维数，也就是说你可以实时的改变一个张量的内部结构。 只有张量类型的对象才能在计算图的节点中传递。 张量的阶（rank）：表示张量的维度，但跟矩阵的秩又不太一样。它表示张量...
2019-12-19 12:18:40
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原创 爬虫入门程序（适合新手入门，爬取妹子图片）
我是在B站上看到的一个视频，视频不长就40分钟，对新手来说很好，简单易懂还能激发兴趣（当看到我的代码爬到了那么多妹子图时，我对爬虫的兴趣顿时暴涨了许多）。下边也分享了我的代码，代码不长有注释，很简单。视频链接如下，有兴趣的话可以看下https://www.bilibili.com/video/av75562300?from=search&seid=16725157051954348830。...
2019-12-06 22:48:10
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原创 Tensorlfow增加或者减小矩阵的维度的两个方法
感觉这个不常用，但用到了不会就很尴尬了！增加维度主要是用tf.expand_dims()这个方法，降低维度用的是tf.squeeze()这个方法。下面我放上这两个函数的源代码，其实自己稍微看一下就懂了。def expand_dims(input, axis=None, name=None, dim=None): """Inserts a dimension of 1 into a t...
2019-11-26 17:41:44
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原创 UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xff in position 0: invalid start byte
对图像进行解码时出现的问题
2019-11-26 16:48:07
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原创 经典卷积网络模型LeNet-5模型来解决MNIST数字识别问题（主要解决验证集正确率低的问题）
LeNet-5模型不是重点，重点是我当时遇到的问题，不知道你遇到了没？是不是发现你训练的正确率跟书本上或者正常情况下的相差甚远，尤其是在验证集上的正确率我当时才0.1，而我参考的那本书（《TensorFlow实战Google深度学习框架》）上的正确率是0.99！解决办法：当时网上查找原因，下面这篇博客https://blog.csdn.net/wangdong2017/article/deta...
2019-11-20 10:06:24
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原创 TensorFlow入门03——TensorBoard可视化
TensorBoard是TensorFlow的可视化工具，它可以通过TensorFlow程序运行过程中输出的日志文件可视化TensorFlow程序的运行状态。TensorBoard和TensorFlow程序跑在不同的进程中，TensorBoard会自动读取最新的TensorFlow日志文件，并呈现当前TensorFlow程序运行的最新状态。1、TensorBoard简单介绍：以下的简单代码...
2019-11-09 15:48:34
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原创 TensorBoard生成的网址打不开 的解决办法
目前我遇到的无法访问的问题有以下几种：检查一下有没有日志文件，如果代码中都没有写日志文件的部分（嘿嘿，先去写要写日志文件的代码）。如以下代码就是写日志文件的。日志文件的名字一般时event....，如图1所示。writer = tf.summary.FileWriter('log',tf.get_default_graph()) writer.close()图1 日志文件...
2019-11-09 11:39:06
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inception猫狗识别.ipynb
2020-02-20
EfficientNet_test.ipynb
2020-02-18
data-science-bowl-2018.zip
2020-02-14
cudnn-10.1-windows10-x64-v7.6.3.30.zip
2020-02-05
imagenet-vgg-verydeep-19.mat
2019-12-18
PowerDesigner的超详细的rtp模板(用于生成word文档) test.rtp
2019-06-10
空空如也
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