卷积神经网络(DenseNet)识别Fashion-MNIST数据集(Pytorch版) 1. 前言 1.1 案例介绍 1.2 环境配置 1.3 模块导入 2. 图像数据准备 2.1 训练验证集的准备 2.2 测试集的准备 3. 卷积神经网络的搭建 3.1 稠密块的创建 3.2
Double DQN算法 问题 DQN 算法通过贪婪法直接获得目标 Q 值,贪婪法通过最大化方式使 Q 值快速向可能的优化目标收敛,但易导致过估计Q 值的问题,使模型具有较大的偏差。即:对于DQN模型, 损失函数使用的Q(state) = reward + Q(nextState)maxQ(state)由训练网络生成, Q(nextState)max由目标网络生成 这种损失函数会存在问题,即
Vison Transformer学习笔记 1. 前言 2. 网络结构&设计原理 2.2.1 Layer Normalization 2.2.2 Multi-Head Attention 2.2.3 Dropout/DropPath 2.2.4 MLP Block 2.2.3.1 Dropout 2.2.3
参考视频:莫烦python https://mofanpy.com/tutorials/python-basic/multiprocessing/why/ 1.创建进程 # -*- coding: utf-8 -*- import multiprocessing as mp import threading as td def job(a,b): print(
用tensorflow将图片灰度化,很简单的一个问题,几句代码就OK了。但是这里边有很多坑,稍不留神,半天都不一定找得到原因。我下面说说我遇到的坑,希望看到这篇博客的你,别遇到。 先给代码,再介绍我遇到的坑: import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from keras_prep
win10似乎不太支持mujoco210+,但是如果直接命令行 pip install mujoco-py 就会安装上适配于mujoco210的mujoco-py,所以还是要手动装 参考链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/383655571 1.下载安装mujoco150 链接:https://www.roboti.us/index.html 下载mjpro15
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
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