1.加载数据集,并对数据集进行增强,类型转换官网cifar10数据集附链接:https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html读取数据过程中,可以改变batch_size和num_workers来加快训练速度 transform=transforms.Compose([ #图像增强 transforms.Resi
参考视频:莫烦python https://mofanpy.com/tutorials/machine-learning/torch/torch-numpy/ 0.Pytorch 安装 官方网站安装链接:https://pytorch.org/get-started/locally/ 选择合适的选项,比如想要有 gpu 加速,就选择对应的 cuda 版本。查看自己的 cuda 版本用 nv
深度学习Pytorch框架学习之Mnist数据识别简单程序 代码 平台notebooks #!/usr/bin/env python # coding: utf-8 # In[31]: import numpy as np from torch import nn,optim from torch.autograd import Variable from torch
搜罗了网上一些关于如何在python中实现海康威视相机的连接与画面播放的资料,最直接的方式是通过rtsp流来实现。 海康的rtsp协议格式如下(参考:海康相机使用RTSP): rtsp://[username]:[passwd]@[ip]:[port]/[codec]/[channel]/[subtype]/av_stream 主码流:rtsp://admin:12345@192.168.1
Tensorflow官方文档中文版学习纪要 上篇MNIST的正确率只有91%,本篇文章用卷积神经网络来改善效果。准确率预计99.2%; 参考:http://blog.csdn.net/smf0504/article/details/56666229 # coding=utf-8 import tensorflow as tf # import data
参考视频:莫烦python https://mofanpy.com/tutorials/python-basic/threading/why/ 1.多线程简单介绍 # -*- coding: utf-8 -*- import threading def main(): print(threading.active_count()) #运行的线程个数 print(t
LeViT是FAIR团队发表在ICCV2021上的成果,是轻量级ViT模型中的标杆,文章对ViT中多个部件进行的改进,如加速策略等,对很多工程化铺设ViT系列模型都是很有借鉴意义的。按说,近期出现的优质模型非常多,各种冲击SOTA的,详情可戳我整理的小综述《盘点2021-2022年出现的CV神经网络模型》。但我为何会单独对LeViT拿出来进行详细剖析呢?原因很简单:LeViT非常工程实用,是一款足
(我是用的是Linux的Ubuntu进行桌面应用开发) 1.新建等基本命令 1.√桌面点击右键 选择 Open Terminal 打开终端 √pwd 打印当前在哪个目录 √ls 列出当前路径下的文件和目录 √mkdir 目录名 新建目录 √cd 目录名 进到指定目录 √python 运行 Python 解释器 √print “Hello World” 代码
论文地址:https://arxiv.org/pdf/2102.03725v2.pdf Introduction Challenge:由于不同的手部姿势和严重的遮挡,目前方法的结果缺乏准确性和保真度。 Main Contribution:提出了一个I2UV-HandNet模型,用于精确的手部姿态和形状估计,以及三维手部超分辨率重建。 具体来说,(1)提出了第一个基于UV的三维手部的形状表示
SegICP: Integrated Deep Semantic Segmentation and Pose Estimation 代码地址:在公众号「计算机视觉工坊」,后台回复「SegICP」,即可直接下载。 尽管机器人的相关技术近年快速发展,但机器人如何在复杂、真实的场景中实现快速、可靠地感知与任务相关的物体仍然是一项十分具有挑战性的工作。为了提高机器人系统的感知速度和鲁棒性,作者提出了
前言CLIP带给我的震撼是超过transformer的,这是OpenAI的重要贡献之一。就如官网所描述的: CLIP: Connecting Text and Images 用对比学习(Contrastive Learning)来对齐约束图像模型和文本模型。用文本嵌入指导图像学习,图像嵌入指导文本学习。这样一来,图像分类进入了CLIP时代,不需像传统深度学习图像分类一样,先定义出类别范围,然后
RF-LIO: 面向高动态场景的紧耦合LiDAR惯导融合里程计 单位:西安交通大学 针对问题: 实际场景中动态因素的引入造成基于静态假设的LIO严重位姿漂移 提出方法: 提出基于自适应的多分辨率Range Image的动态点移除算法,并使用紧耦合的激光雷达惯导里程计,首先去除移动物体,然后将激光雷达扫描与子图相匹配,构建基于优先移除的面向高动态场景的LIO。 达到效果: 在不同动
Kmeans毫无疑问,好用又“便宜”的算法,经常在很多轻量化场景中实现。所谓的“聚类”(Clustering),就是通过欧氏距离找哪些点构成一个簇。假设我们空间中有一堆点,通过肉眼大概可以看出有两簇,思考:我们怎么决定哪些点属于哪一簇,以及每簇的中心分别是什么?那我们可以直接用sklearn的工具进行计算: import numpy as np from sklearn.cluster imp
这篇博文主要介绍多视角三维重建的实用工具COLMAP。为了让读者更快确定此文是否为自己想找的内容,我先用简单几句话来描述此文做的事情: 假设我们针对一个物体(人)采集了多个(假设60个)视角的照片,希望用COLMAP实现:(1)通过不同视角之间的特征匹配算出每个视角的相机位资(内外参);(2) 对物体进行初步的稀疏重建,完成多视角数据的可视化(详见图3)。参考链接:(官方)Github: http
随着Word Embedding在NLP很多领域取得不错的成果,人们开始考虑把这一思想推广到其他领域。从word2vec模型的实现原理可以看出,它主要依赖一条条语句,而每条语句就是一个序列。由此,只要有序列特征的场景应该都适合使用这种Embedding思想。下图表示了不同用户在一定时间内查询物品形成的序列图形,可以看出,物品形成的序列与词形成的序列(语句)有很多相似的地方,因此,人们把Word E
一、模型部署简介 近几年来,随着算力的不断提升和数据的不断增长,深度学习算法有了长足的发展。深度学习算法也越来越多的应用在各个领域中,比如图像处理在安防领域和自动驾驶领域的应用,再比如语音处理和自然语言处理,以及各种各样的推荐算法。如何让深度学习算法在不同的平台上跑的更快,这是深度学习模型部署所要研究的问题。 目前主流的深度学习部署平台包含GPU、CPU、ARM。模型部署框架则有英伟达推出的T
1、问题描述 问题是预测 Perrin Freres 标签(以法国的一个地区命名)的香槟月销量。该数据集提供了从 1964 年 1 月到 1972 年 9 月的香槟月销售量,或不到 10 年的数据。这些值是对数百万销售额的计数,有 105 个观察值。 链接:https://pan.baidu.com/s/1DyoZ_xFZeItCfrpX1RTG2g 提取码:1f2
在神经网络模型训练时,有时候我们需要共享不同模型之间的网络参数,下面我将以一个案例展示一下如何共享模型训练参数。 ⭐参数共享模块的模型结构必须完全一致才能实现参数共享 一. 指定共享某一模块 假设我们有以下两个模型: class ANN1(nn.Module): def __init__(self,features): super(ANN1, self).__i
假设我们需要一个查找表(Lookup Table),我们可以根据索引数字快速定位查找表中某个具体位置并读取出来。最简单的方法,可以通过一个二维数组或者二维list来实现。但如果我希望查找表的值可以通过梯度反向传播来修改,那么就需要用到nn.Embedding来实现了。 其实,我们需要用反向传播来修正表值的场景还是很多的,比如我们想存储数据的通用特征时,这个通用特征就可以用nn.Embedding
几乎可以下结论:3D Gaussian Splatting(3DGS)技术的出现,宣告了NeRF时代的结束。犹如transformer当年对CNN的打击。一个集高渲染质量、分钟级重建速度、实时渲染速度为一身的三维重建算法3DGS,毫无疑问开创了一个新的时代。本文不对3DGS的原理做太深入的解读,只做实验。 1. 准备自己的数据:我们规定一个路径(你自己任意命名),为方便为这里命名为folder_
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