机器视觉与控制——轨迹(下) 前言 轨迹是具有特定时间属性的一条路劲,其中一个重要特征是要平滑(位置和姿态随时间流畅地变化),文章分俩篇将从一维扩展到多维,最后讨论如何生成分段性轨迹,使得机器人不间断地经过一系列中间点。 多段轨迹 对于多轴的情况,很可能在某个特定运动段其中一些轴要比其他轴需要移动更多距离,这时如果各个关节有不同的速度限制时,将会使轨迹生成变得
如果用Python初始化一个长度为n的一维list,很简单,只需: ls = [0] * n 初始化元素为n个0。但是对于二维,如果简单用这个方法扩展就很容易出错: ls = [[0] * n] * m 就会出现问题。把每个一维list当作元素,上面的代码只会把[[0] _ n]的引用复制m倍,并不会开辟m_n个单位的内存空间来。 这个时候,满足ls[0]的地址跟ls[1],…,
opengl安装 pip install -U pyopengl opengl显示bvh https://github.com/chenzhike110/BVH-visualizer opengl pyqt 显示2d骨骼 from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMainWindow, QOpenGLWidget from PyQt5.QtC
本文介绍信息抽取、情感分析、问答系统、机器翻译和对话系统等自然语言处理应用任务。这些任务可以直接或间接地以产品的形式为终端用户提供服务,是自然语言处理研究应用落地的主要技术。 信息抽取 信息抽取(Information Extraction,IE)是从非结构化的文本中自动提取结构化信息的过程,这种结构化的信息方便计算机进行后续的处理。另外,抽取的结果还可以作为新的知识加入知识库中。信息抽取一般
dropout是Hinton老爷子提出来的一个用于训练的trick。在pytorch中,除了原始的用法以外,还有数据增强的用法(后文提到)。 首先要知道,dropout是专门用于训练的。在推理阶段,则需要把dropout关掉,而model.eval()就会做这个事情。 原文链接: https://arxiv.org/abs/1207.0580 通常意义的dropout解释为:在训练过程的前向
Optical Flow,即光流是一种经典的传统视觉算法。在视频层次的其他任务上,如视频目标检测、跟踪和分割等等,有着很大用武之地。 实现效果: 1.先准备一个video,如果没有,可以用官方video: wget https://www.bogotobogo.com/python/OpenCV_Python/images/mean_shift_tracking/slow_traffic
torch.roll顾名思义,就是让张量滚动的意思。官方文档:https://pytorch.org/docs/master/generated/torch.roll.html形参形式: torch.roll(input, shifts, dims=None) → Tensor input为输入张量,shifts表示要滚动的方向。负数表示左上,正数表示右下。dims表示要滚动的维度。比如,
python中文分词方法之基于规则的中文分词 目录 常见中文分词方法 推荐中文分词工具 参考链接 一、四种常见的中文分词方法: 基于规则的中文分词 基于统计的中文分词 深度学习中文分词 混合分词方法 基于规则的中文分词 包括, 正向最大匹配法,逆向最大匹配法和双向最大匹配法。 最大匹配方法是最有代表性的一种基于词典和规则的方法,其缺点是严重依赖词典,无法很好地处理分
第零步,查看阿里最新的镜像源:https://cr.console.aliyun.com/cn-hangzhou/instances/mirrors第一步:在/etc/docker/daemon.json中添加镜像源 sudo mkdir -p /etc/docker sudo tee /etc/docker/daemon.json <<-'EOF' { "registry
Keras网络可视化方法 Keras模型可视化 Keras可视化依赖的两个包 参考链接 Keras模型可视化代码: from keras.utils import plot_model plot_model(model, to_file='model.png') plot_model接收两个可选参数: show_shapes:指定是否显示输出数据的形状,默认为Fal
众所周知,python的多线程提供的只是并发性,不会实际加快运行效率。而多进程则是用资源换取效率,可以实现真正的并行性。对于高阶Pythoner而言,掌握多进程非常有必要。 这篇文章主要想帮助大家理解Python多进程的运行机制和基本概念,并且提供一个较为通用的多线程启动模板。 先看一段使用多进程的代码: import time from multiprocessing import Pr
遇到一个需求:给了一个excel表,里面有很多网址图片,要把图片下载到本地。手动操作的话就是在浏览器里输入网址,再图片另存为保存。这篇文章介绍一下使用python代码批量实现 第一步操作就是实现从网上下图片,这个用到了urlretrieve,使用模板如下: from urllib.request import urlretrieve urlretrieve(web_path, save_p
想在Jetson AGX Orin创建一个虚拟环境,然后安装pytorch,过程中遇到了很多的坑,这篇文章主要用于记录过程~因为Orin本身是Arm架构,X86架构可以装Anaconda,对于ARM要装archiconda。 1.安装archiconda 1.1确定操作系统架构安装anaconda前,需要确定Ubuntu20.04操作系统的架构 Ubuntu版本信息: $ lsb_rele
本文作为自己阅读论文后的总结和思考,不涉及论文翻译和模型解读,适合大家阅读完论文后交流想法。 一. 全文总结 在MMoE的基础上改进,提出了全新的多任务学习框架Progressive Layered Extraction(PLE),通过分离Shared Experts和Task-Specific Experts,逐层提取深层信息,有利于解决多任务学习中的负迁移问题和跷跷板问题 二
本文作为自己阅读论文后的总结和思考,不涉及论文翻译和模型解读,适合大家阅读完论文后交流想法,关于论文翻译可以查看参考文献。论文地址:https://arxiv.org/abs/1704.04110 一. 全文总结 本文中提出了DeepAR,一种产生准确概率预测的方法,基于在大量相关时间序列上训练一个自回归递归网络模型。本文展示了如何通过将深度学习技术应用于概率预测,克服广泛使用的经典方
本文作为自己阅读论文后的总结和思考,不涉及论文翻译和模型解读,适合大家阅读完论文后交流想法。 一. 全文总结 提出了一种基于**多门混合专家(MMoE)**结构的多任务学习方法,验证了模型的有效性和可训练性。 二. 研究方法 构造了可以人为控制相关性的合成数据集,比较了Share-Bottom、OMoE、MMoE在不同相关系数任务下的训练精度。最后,对真实的基准数据和具有数亿用
一. 前言 在MMoE论文中,作者人工生成了可以控制不同任务之间相关系数的数据集,并观察不同模型在不同相关系数的多任务学习中的模型效果,如下所示: 文中作者给出了数据集生成的数学表达: 下面用程序实现以上过程。 二. 程序实现 from scipy.linalg import * import numpy as np from tqdm import * import ma
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
在研究语义通信的时候,发现解码端很多都是用GAN或基于GAN来完成的。带着对GAN的好奇,对GAN进行了一个初步学习。这篇文章介绍一下和GAN相关的一些常识吧~ 本文围绕以下几个内容展开: 1.什么是GAN? 2.为什么要研究GAN? 3.GAN具体的训练过程? 4.GAN的优缺点 5.GAN的应用 6.现有的开源GAN项目 一、什么是GAN? GAN全称
一、什么是多重离散动作空间? 多重离散动作空间是指一个环境中具有多个离散动作空间的情况。在传统的强化学习中,通常假设环境的动作空间是离散的,即代理可以选择的动作是有限且离散的。然而,在某些情况下,一个环境可能具有多个离散动作空间,每个动作空间对应于不同的维度。 举个例子,假设你有一个机器人控制问题,机器人可以在三个维度上采取动作:X轴方向、Y轴方向和Z轴方向。每个维度上的动作空间都是离散的,例如在
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