fo4rever-CSDN博客

原创图像超分辨率技术简介

超分辨率的含义很容易理解：将低分辨率的图像变成高分辨率的图像传统的超分辨率技术可以分成三方面的技术：基于插值基于重建基于学习（非深度学习）基于插值的方法是很常用的，包括我们在OpenCV中使用的resize函数底层就是插值的方法。常见的插值方法有：最临近双线性双三次基于深度学习的图像超分辨率方法本质上还是监督学习的过程, 有三幅图片构成...

2020-04-11 15:20:06 3671

原创车道线检测 Lane Detection

简介无人车感知中的一个子问题，即车辆在道路上行驶过程中需要正确识别到车道线，并沿着车道线方向行驶。通常会给出车辆在车道线中所处的偏移量以及车道线自身的曲率属性。传统车道线检测（一）传统的车道线识别大致的思路是在感兴趣区域中找到边缘像素然后用霍夫变换找到直线，直线可能有很多根因此用斜率过滤一些，之后将找到的直线分为左右两边的车道线，然后用多项式拟合直线的像素点。传统车道线检测（二...

2020-01-07 13:46:30 1954

原创 Robot Localization AMCL原理以及代码

先讲几个坐标系的关系吧，在机器人定位中很重要。base_link 一般指的是机器人自身的坐标系，随着机器人的移动而移动。 odom的原点是机器人刚启动时刻的位置，理论上这个odom坐标系是固定的不会变化的，但是odom是会随着时间发生漂移且存在累积误差，因此odom坐标系实际上会随着时间移动 map是地图的坐标系，当地图建立完成之后，map坐标系就固定下来了，不会随时间发生变化。一般我...

2019-10-04 20:59:52 3828

原创 Feature Pyramid Networks

构建特征金字塔，利用一次网络前向传播计算不同大小的feature map，在不同的feature map 上做prediction网络前向传播，feature map大小逐渐变小，特征从local到global变化。到最顶层之后用一个1*1的conv进行降维之后，开始predict。从上至下依次upsample并且连接之前从下到上提取的feature map，结合更多特征...

2019-09-11 19:47:07 615

原创 RetinaMask

IntroductionRetinaMask: one stage 的 instance segmentation网络架构Best Matching Policy按照先前的IOU阈值设置有些长宽比很大的框可能没有box和它匹配，降低对它的IOU的要求Self-Adjusting Smooth L1 Loss想法是想让batch里的数据自己决定什么时候用L1，什么时候用L2...

2019-09-10 11:20:11 1294

原创 Mask Scoring RCNN 解读

Introduction相比于Mask RCNN 多了一条head计算MaskIOUmask_head/loss.pyrle_for_fullarea 计算的是ground truth mask的面积rle_for_box_area 计算的是proposal cropped mask的面积 mask_ratio 算的是我predict的proposal 里面...

2019-09-08 22:00:26 399

原创比较好的Faster R-CNN 解读以及代码实现

解读：http://shartoo.github.io/RCNN-series/代码实现：https://github.com/jwyang/faster-rcnn.pytorch

2019-04-03 15:59:34 818

原创 Object Detection mAP计算

def voc_ap(rec, prec, use_07_metric=False): """Compute VOC AP given precision and recall. If use_07_metric is true, uses the VOC 07 11-point method (default:False). """ if use_07_me...

2019-03-13 15:56:45 400

原创比较好的Mask R-CNN解读以及代码实现

解读：https://blog.csdn.net/zziahgf/article/details/78730859https://blog.csdn.net/baobei0112/article/details/79130855https://zhuanlan.zhihu.com/p/37998710ROI Align 和 ROI Pooling 的区别：http://...

2019-02-23 14:06:02 4150

原创比较好的SSD解读以及代码实现

代码：https://github.com/lufficc/SSD解读：https://blog.csdn.net/qq_34784753/article/details/78889206 https://www.bbsmax.com/A/gGdX0Vepd4/ https://blog.csdn.net/u014380165/art...

2019-02-21 10:53:30 2063

原创比较好的一些YOLO解读以及代码实现

YOLO V1解读：https://zhuanlan.zhihu.com/p/46691043非极大值抑制：https://blog.csdn.net/sinat_37011812/article/details/87613324YOLO V2解读：https://zhuanlan.zhihu.com/p/47575929Anchor kmeans 聚类：https://git...

2019-02-18 22:42:16 1572

原创 Non-maximum suppression python实现

# coding=utf-8import numpy as npimport cv2def nms(bboxs, thresh): # get all parameters x1, y1, x2, y2, scores = [bboxs[:, i] for i in range(len(bboxs[0]))] # calculate all areas o...

2019-02-18 13:10:52 548

原创 Pointnet系列（二）Pointnet++

简介作者在先前的研究中提出了Pointnet，此论文是Pointnet的改进版Pointnet++。提出改进的理由是因为Pointnet无法很好地捕捉由度量空间引起的局部结构问题，由此限制了网络对精细场景的识别以及对复杂场景的泛化能力。Pointnet的基本思想是对输入点云中的每一个点学习其对应的空间编码，之后再利用所有点的特征得到一个全局的点云特征。这里欠缺了对局部特征的提取及处理，比如...

2018-08-22 20:02:03 32152 4

原创 Pointnet系列（一）Pointnet

目录简介网络结构代码transform netspointnet classification运行References简介点云数据是3D视觉中最为常见的数据类型了，它包含了空间中点的xyz、rgb、normal、curvature等信息，然后实际上点云是一种不规则的表示形式，在研究中经常会将点云转换成3D voxel grids 或者图片的集合来表...

2018-08-20 19:25:13 9270 2

原创 Spatial Transformer Network

简介卷积神经网络缺少对输入数据空间变化的鲁棒性，简而言之同样的物体假设在不同图片中存在旋转、平移缩放等空间上的变化，也会对卷积神经网络的预测产生影响。在图像识别、物体定位、语义分割、动作识别等领域，增加对空间信息的鲁棒性都有助于提高最后的准确率。尽管引入池化操作可以赋予我们的网络一定程度上对空间变化的鲁棒性，但池化操作其实是一个不理想的操作，因为它对丢弃原有feature map上的信...

2018-08-20 09:51:52 789

原创双线性插值理解与Python实现

双线性插值公式就是这么推来的，主要就是在x方向和y方向上都进行线性插值，利用临近点进行计算在计算的时候利用了几何中心对齐来优化原来的直接缩放#!/usr/bin/python# -*- coding: utf-8 -*-__author__ = 'Alex Wang'import numpy as npimport cv2import time'''...

2018-08-19 22:32:49 8257 5

原创 UR 官方 Robotiq Gripper ROS 配置

最近实验室买了二指夹抓 Robotiq-140, 网上搜不到中文的相关资料，想着国内也没啥这些资料，就填个空白吧。环境：Ubuntu16.04 ROS Kinetic假设你已经有了一个新的Robotiq 系列的夹抓想要配置到ROS下，我们来看看要做些什么。1）物理安装夹抓并且安装URCap步骤都在这里把下载的URCap解压出来放到U盘里插到UR控制箱的USB口中，在示教板上进...

2018-04-16 21:15:44 4551 4

原创 Ubuntu 16.04 + GTX1060 + CUDA9.0 + CUDNN7.0 + TensorFlow 1.6 + Caffe + ROS Kinetic 环境配置

近期给实验室电脑配了显卡, 因此就把原来没有GPU配置的环境都配好了。记录一下配置过程及遇到的问题，希望能帮到大家。我是直接重装系统装的，因此显卡驱动什么都没装，屏幕分辨率很低，但没事，CUDA中有默认的显卡驱动。1）CUDA9.0上官网下载CUDA9.0 看了支持系统只有16.04和17.04 因此下载对应版本（14.04不支持）的runfile。Ctrl + Alt ...

2018-04-09 11:05:15 888

sinat_37011812的博客