0 前言 本文对深度神经网络超参数优化进行概要总结,适合有一定基础的人员查阅。 1 训练基础 深度神经网络选择超参数是一个迭代过程,即使经验丰富的工程师,在面对新的任务时也需要在不断尝试中找到好的网络参数。 1.1 训练集、验证集、测试集 比例: 在机器在学习时代,数据集往往不大,一般几百条到几万条,这种小规模数据集被分为:70%训练集、30%测试集(或着说60%训练集、20%验证集、
本人才疏学浅,内容难免有疏漏与不足,敬请您谅解与指正. 向量空间 1、概念 欧氏变换 1、坐标系 4、变换矩阵 5、特殊欧氏群
本文作者:王勇21633012 转载请保留此信息 原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_38275649/article/details/80945601 0.首先,声明一些相关的定义 所有坐标系均使用标准的右手笛卡尔坐标系(基的模为1,坐标轴两两正交). 下标"1","2"分别代表相机-深度坐标系、相机-色彩坐标系的量,世界坐标系下的量无下标,下标"21"
下面的代码通过两种方式生成了变换矩阵,并执行了变换及可视化。 #include <iostream> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/io/ply_io.h> #include <pcl/point_cloud.h> #include <pcl/console/parse.h> #
下面代码演示了如何从深度图中提取我们感兴趣的NARF关键点。 #include <iostream> #include <boost/thread/thread.hpp> #include <pcl/range_image/range_image.h> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/v
本篇将展示如何串联两个不同点云的点。此处强加的约束是两个数据集中的字段类型和数量必须相等。后面还将展示如何连接两个不同点云的字段 (例如, 维度)。此处强加的约束是两个数据集中的点数必须相等。 #include <iostream> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/point_types.h> int
PCL中的基本的数据类型是点云(PointCloud),是一个C++类。它包括以下成员: 1、width(int) 对于有组织的点云数据,它代表数据集的宽度; 对于无组织的点云数据,它代表该点云中所有点的个数。 有组织点云(organized point cloud),是类似图像矩阵的有组织的点云数据,被拆分为行列,它能够快速的根据空间关系进行近邻操作,加快运算速度,降
本篇主要演示使用KdTree查找特定点、位置的K近邻或最近邻,以及用户指定半径范围内查找所有近邻,并计算出距离。 KdTree是计算机科学中用来组织K维数据点集的数据结构。类似二叉树。在三位点云中主要用的是三维的KdTree,这种数据结构能提供快速的查找近邻算法。 代码: #include <pcl/point_cloud.h> #include <pcl/kdtree
1、读取PCD文件 #include <iostream> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/point_types.h> int main (int argc, char** argv) { // 定义一个 pcl::PointXYZ 类型的点云共享指针,并初始化 pcl::PointCloud&
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