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原创 Megadepth 数据集及Megadepth 数据集下载

该数据集主要用于促进单眼深度预测技术的发展,特别是在自然环境中的应用。单眼深度预测是计算机视觉中的一个重要问题,涉及从一幅单一的图像中预测每个像素点的深度信息。总之,Megadepth 数据集通过提供大量的、具有挑战性的自然环境深度图,为单眼深度预测技术的研究提供了宝贵的资源。尽管深度图是自动生成的,但这些深度图的精确度和质量依赖于多视图几何技术的效果,这可能受到图像质量和拍摄条件的限制。深度图:为每个图像生成的深度图,表示图像中每个像素的深度值。元数据:包括图像的来源、拍摄地点、时间等信息。

2024-04-15 18:35:46 415

原创 Docker autoware安装详细指南

Autoware安装

2024-04-15 17:47:44 909

原创 Python小工具(3)-按照时间顺序将多个png整合成一个pdf

修改路径,安装对应的库,运行即可。

2024-04-15 17:26:35 154

原创 Python小工具(2)-批量将png合并成一个pdf

python小工具-多个png整合成一个pdf

2024-04-15 17:23:54 120

原创 Python小工具(1)-按照时间顺序将照片进行重命名

python小工具,图片名称的整理

2024-04-15 17:21:48 206

原创 计算机视觉项目基础交流分享(1)

1.任务(口罩检测)2.搜集数据集,标注数据集3.选择适合的网络,进行训练数据,优化模型的参数(精度和速度),得到最优模型4.模型的在相关平台(服务器,pc端,嵌入式端,端侧,边缘设备等)上部署。

2023-03-14 20:42:53 95

原创 2020-08-31

LeetCode (力扣)Python刷题记录3:第9题:回文数 难度:简单题目:Python解答:class Solution: def isPalindrome(self, x: int) -> bool: return str(x)==str(x)[::-1]提交记录:

2020-08-31 15:50:58 91

原创 2020-08-26

LeetCode (力扣)Python刷题记录第7题:整数反转 难度:简单题目:Python解答:class Solution: def reverse(self, x: int) -> int: s=str(abs(x))#将整数的绝对值转换成字符串,字符串的列表易进行反转操作 s=s[::-1]#翻转字符串,切片操作进行反转 if x <0:#如果输入整数是负数,增加负号 s ='-' + s

2020-08-26 11:07:09 130

原创 2020-08-26

LeetCode (力扣)Python刷题记录第1题:两数之和题目:python解答:class Solution: def twoSum(self,nums,target): n = len(nums) # 获取nums的长度,是4 for x in range(n): # 外层循环先取出下标0,对应着数组里的第一个数字 for y in range(x+1,n): # 内层循环取出下标1,对应着数组里的第二个数字 if nums[x] + nums[y] == targe

2020-08-26 10:57:00 156 1

原创 win10系统的深度学习环境搭建以win10+rtx2060+tensorflow为例/K210的win10系统的深度学习环境搭建/有无显卡均可安装

win10系统的深度学习环境搭建以win10+rtx2060+tensorflow为例K210的win10系统的深度学习环境搭建有无显卡均可安装一 软件准备1、Anaconda3软件介绍:Anaconda指的是一个开源的Python发行版本,其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。下载地址:https://www.anaconda.com/products/individual选择与自己32/64位windows系统相匹配的python3.x版本进行下载安装(python

2020-06-04 19:42:49 2005 1

原创 python2与python3共存,激活问题补充 win10环境下cpu版本caffe训练mnist数据集的心得 openmv机器学习卷积神经网络训练步骤四

python2与python3 共存激活问题解决办法cmd命令行输入python出现警告显示python环境没有激活问题解决办法关于python2与python3共存的问题首先,如果按照上一篇博文安装了anaconda3,有一个选项需要全部勾选,然后再anaconda3/envs目录下安装anaconda2,之前安装anaconda3全选的那个这次全不选。安装好之后打开i命令提示符,输入py...

2019-08-23 10:06:04 263

原创 caffe的python接口安装,以及模型可视化 win10环境下cpu版本caffe训练mnist数据集的心得 openmv机器学习卷积神经网络训练步骤四

Windows下Anaconda2和Anaconda3共存假设我先安装Anaconda3,安装在F:\Anaconda3然后我再安装Anaconda2,需要安装在F:\Anaconda3\envs\py2安装完成之后,在命令提示符里面直接输入python会启动python3。如果想使用python2的话先执行activate py2,然后执行python就可以使用python2了。取消...

2019-08-22 11:20:26 598 1

原创 win10环境下cpu版本caffe训练mnist数据集文件详解的心得 openmv机器学习卷积神经网络训练步骤三

快速上手MNIST数据集分类:**1.MNIST数据集**http://yann.lecun.com/exdb/mnist/下载下来的数据集被分成两部分:60000张图片的训练数据集和10000张图片的测试数据集。每一张图片包含28*28个像素,图片里的每个像素都是8位的,也就是说每一个像素值的强度介于0-255之间。2.下载的原始数据集为二进制文件,需要转换为LEVELDB或L...

2019-08-22 10:36:42 648

原创 win10环境下cpu版本caffe训练mnist数据集的心得 openmv机器学习卷积神经网络训练步骤二

win10环境下cpu版本caffe训练mnist数据集的心得 openmv机器学习卷积神经网络训练步骤二Caffe快速上手 mnist数据集分类1.下载数据集yann.lecun.com/exdb/mnist/ (网络要求高,另附以下下载方式)链接:https://pan.baidu.com/s/1ADDhMGx5QBYydY84G7dshw提取码:4f74将所下载的4个(压缩...

2019-08-21 16:22:12 1453 2

原创 ## win10环境下配置cpu版本caffe的心得(一) openmv机器学习卷积神经网络训练步骤一

win10环境下配置cpu版本caffe的心得(一)近期需要用caffe做自己的模型,然后自己在arm芯片openmv模块进行调用,本人对linux系统ubuntu系列不熟悉所以一直在找cpu版本win10系统情况下做这件事的方法,目前量化还没做出来,虽然网上一位老哥写的教程很好但是对于我这样的小白还是有点难度,按照教程做不出来,我是一只纯小白,啥都不懂,分享一下我在win10系统下安装cpu版...

2019-08-16 13:23:12 2820 1

图像匹配 Megadepth数据集下载

单视图深度预测是计算机视觉中的一个基本问题。最近,深度学习方法取得了重大进展,但此类方法受到可用训练数据的限制。当前基于 3D 传感器的数据集具有关键局限性,包括仅限室内图像 (NYU)、少量训练示例 (Make3D) 和稀疏采样 (KITTI)。我们建议使用多视图互联网照片集(几乎无限的数据源)通过现代运动结构和多视图立体(MVS)方法生成训练数据,并基于此想法提出一个名为 MegaDepth 的大型深度数据集。从 MVS 导出的数据也有其自身的挑战,包括噪声和不可重构的对象。我们通过新的数据清理方法来解决这些挑战,并通过使用语义分割生成的序数深度关系自动增强我们的数据。我们通过证明在 MegaDepth 上训练的模型表现出很强的泛化能力来验证大量互联网数据的使用——不仅对新颖的场景,而且对其他不同的数据集(包括 Make3D、KITTI 和 DIW),即使这些数据集中没有图像训练时可见

2024-04-15

普中stmf4xx开发攻略

普中科技配套的资料 学习本开发攻略主要参考的文档有《STM32F4xx中文参考手册》和《CortexM3与M4权威指南》,这两本都是ST官方手册,尤其是《STM32F4xx 中文参考手册》,里面包含了STM32F4内部所有外设介绍,非常详细。大家在学习STM32F4的时候经常要参考这个文档,特别是涉及到外设寄存器部分。对于M4内核的介绍就需要参考《Cortex M3与M4权威指南》文档了。在后面具体的章节中也会提到所要参考的文档等提示信息。 本攻略编写风格是: (1)外设介绍,包括外设内部结构框图等(2)外设配置步骤(使用库函数操作)(3)硬件讲解(4)软件分析 通过上述几大块的介绍让您彻底掌握STM32F4。: 本开发攻略配套的实验平台为:普中科技PZ6808L-F4开发板,学习的时候如果配套该硬件平台做实验,必会达到事半功倍的效果,可以省去中间移植时遇道德问题

2019-01-08

空空如也

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