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原创 linux间windows系统共享文件夹

3、新建并设置共享文件夹(如果你没安装samba这里会提示你安装,如果安装了没运行服务,windows端也找不到)3、从windos参看是否共享成功(文件路径输入\\localhost进入)5、linux挂载windows的共享文件夹。在图形化界面右键点新建文件夹进行设置(如图)1、开启服务(可以跳过,后面会询问是否打开)4、windos系统映射文件夹。4、linux系统安装挂载包。2、新建文件夹并设置共享。

2023-08-21 15:04:44 588 1

原创 (win10)CUDA cudnn Pycuda Python pytorch TensorRT 最新版本组合推荐(2023\8\17)

最新的pytorch2.0只支持到11.8,不建议安装最新的12.2。建议下载tar.gz压缩包,进入压缩包目录使用以下命令进行安装。pycuda2022.2至少需要python3.8的版本。或直接使用以下命令安装。

2023-08-17 15:22:00 807 1

原创 ROS (roslaunch turtle_tf turtle_tf_demo.launch)报错-已解决(利用CHAT-GPT修bug)

在使用古月居的ROS入门21讲时,使用turtle_tf包学习tf功能时出现报错,网上的报错都是由于python版本的问题,修改后而无法解决。1、检查“/home/cbq/.ros/rosdep/sources.cache/index”文件和目录的权限。2、尝试从“/home/cbq/.ros/rosdep/”中删除“sources.cache”目录或文件,然后尝试重新运行启动命令。1、检查“/home/cbq/.ros/rosdep/sources.cache/index”文件和目录的权限。

2023-04-25 11:41:39 598

原创 原GAN(DCGAN)缺陷

原始的GAN的G与D使用在其他任务时需要重新调整G与D的训练比例,保持G与D能循序渐进的共同训练,不然就会出现梯度消失或者爆炸导致无法对抗训练。由于使用的损失函数的原因,当模型训练到一定程度之后loss过小(过大)导致梯度消失,无法更新。当发现G生成图像与上一次相似时,给G一个惩罚(生成奇奇怪怪的照片,但判别器仍吧他当作真实图片。使用其他损失函数(LS-GAN、WGAN等)三、过生成(另一种模式崩塌)二、梯度消失(爆炸)

2022-09-30 10:37:39 689

原创 (HAR综述)Human Action Recognition from Various Data Modalities-A Review

论文链接由于这边论文参考文献有500+,这里之作论文编号记录,具体论文请查阅原文。摘要:人类动作识别(Human Action Recognition,HAR)的目标是识别人的行为并且给每个动作赋予一个标签。由于其广泛的用处,因此在计算机视觉领域受到广泛的研究。人的动作和可以用由许多表现方式来呈现,如RGB、骨架、深度、红外图、点云,甚至用流(stream)、音频、加速度、雷达或者wifi信号,通过对不同类型的信息进行编码提取出有用的信息,在不用的场景不同的数据类型都有其各自的优势。因此,如今大量的工作都在

2022-09-29 18:52:28 2268

原创 GAN改进-学习总结即资料分享

传统GAN学习资料很多,也很容易找到学习资料,但由于其性能往往不能符合使用的需求。因此这篇文章是总结对基于GAN改进的其他模型,会简单总结其特征以及分享我在学习过程中用到的网上教材及资料。

2022-09-27 15:37:40 794

原创 Diffusion Model 学习笔记

Diffusion Model 学习笔记

2022-09-27 11:30:22 1214 1

原创 特征匹配损失,GAN

首先,“特征匹配损失”不是指特征匹配任务的损失函数,而是用与GAN网络中的一种损失函数。特征匹配损失函数能有效的解决GAN中生产器与判别器不能相互对抗(比如说判别器loss很低,但生成器loss一直很高,两者训练无法产生对抗效果)。我正是在使用GAN结构是出现了上述的问题(早期行为预测,Hardnet网络中的G_rof_loss),发现DCGAN中的二分类交叉熵损失函数并不能使对抗结构有效运行,根据这篇文章提示GAN–提升GAN训练的技巧汇总.,使用特征匹配损失函数.

2022-09-14 16:15:43 1990

原创 ST-GCN 调试

原程序是在命令行界面运行,如果想要在程序内进行调试需要做以下修改。

2022-05-24 10:27:57 472

原创 注意力机制最新综述解读(last revised 12 Jul 2021)

注意力机制最新综述解读(last revised 12 Jul 2021)[论文链接]{ https://maifile.cn/pdf/a73320321734.pdf} [参考翻译]{沈子恒的博客-CSDN博客_注意力机制}1.介绍  注意力模型(AM)最早应用于机器翻译[1],现在神经网络领域应用广泛。注意力机制可以根据人的视觉机制进行解释,比如说驾车经过路口时驾驶员通常会更加关注路边的行人和其他车辆驾驶情况,而注意力机制能在计算中实现类似的效果。总地来说,注意力机制能动态地调整输入内容的权重,

2022-03-31 16:32:13 5715

原创 评估行人行动预测的基准——Benchmark for Evaluating Pedestrian Action Prediction

评估行人行动预测的基准——Benchmark for Evaluating Pedestrian Action PredictionDate of Conference: 3-8 Jan. 2021Date Added to IEEE *Xplore*: 14 June 2021DOI: 10.1109/WACV48630.2021.00130Authors:Iuliia Kotseruba,York University;Amir Rasouli,York University;John K. T

2022-03-25 15:52:42 3871 1

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