Arrow-CSDN博客

原创 Python图像显示、保存和读取

Python图像显示、保存和读取1. 简介2. 显示2D图像2.1 显示深度图像 (matplotlib)2.2 显示深度图像 (cv2)2.3 显示彩色图像3. 显示散点图4. 显示3D图像1. 简介2. 显示2D图像2.1 显示深度图像 (matplotlib)plt.imshow：显示2D图像，即图像有且只有2个维度，元素可为U8或floatimport scipy.io as scioimport open3d as o3dimport numpy as npimport cv2

2020-11-18 13:48:07 2087

原创 PyTorch 1.x Visulalization (可视化)

1. 简介2. TorchSummary示例代码import torchimport torchvision.models as modelsfrom torchsummary import summaryimport tensorwatch as twprint(torch.__version__)device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')# device = 'cpu'vgg = m

2020-11-16 11:10:28 1358

原创 PyTorch 1.x 常用API

PyTorch 1.x API1. 简介1.1 ResNet模型2. 卷积层(Convolution Layers)API2.1 nn.Conv1d2.2 nn.Conv2d2.3 nn.Conv3d2.4 nn.ConvTranspose1d2.5 nn.ConvTranspose2d2.6 nn.ConvTranspose3d1. 简介1.1 ResNet模型2. 卷积层(Convolution Layers)API2.1 nn.Conv1d功能：在由多个输入平面组成的输入信号上应用一维卷

2020-10-23 13:44:34 1176

原创数据集文件格式

数据集文件格式1. 简介2. HDF52.1 HDF5(.h5)文件结构2.2 API2.2.1 打开或创建h5py文件2.2.2 创建dataset数据集2.2.3 创建group组（类似于文件夹）1. 简介2. HDF5HDF5定义：H5文件是层次数据格式第5代的版本（Hierarchical Data Format，HDF5）支持n维数据集，且数据集中的每个元素可以是一个复杂对象以key-value的方式组织数据的一个容器开发者它是由美国超级计算与应用中心研发的文件格式，

2020-10-21 15:11:49 5766

原创基于深度图的位姿估计(2018至今)

基于深度图的位姿估计[2018至今]1. 简介2. A2J回归网络2.1 历史总结2.1.1 先进的非深度学习方案2.1.2 2D深度学习方案2.1.3 3D深度学习方案2.1.3.1 基于3D-CNN1. 简介2. A2J回归网络论文：A2J: Anchor-to-Joint Regression Network for 3D Articulated Pose Estimation from a Single Depth Image （2019）核心思想本着整体学习以增强泛化能力的精神，通过

2020-10-14 16:05:11 3749

原创 TensorFlow 2.x 算法基础

TensorFlow 2.x 算法基础1. 简介2. 目标检测中的Anchor1. 简介2. 目标检测中的AnchorAnchor概念Anchor字面意思是锚，指固定船的东东，anchor在计算机视觉中有锚点或锚框，目标检测中常出现的anchor box是锚框，表示固定的参考框目标检测目标检测是"在哪里有什么"的任务，在这个任务中，目标的类别不确定、数量不确定、位置不确定、尺度不确定传统方法传统非深度学习方法如VJ和DPM，和早期深度学习方法如OverFeat，都要金字塔多尺

2020-10-14 10:08:22 1075

原创 PyTorch 1.x 常用知识

Pytorch常用知识1. 简介1.1 基本概念1.2 检查GPU是否可用1.3 测量GPU的计算速度1. 简介1.1 基本概念1.2 检查GPU是否可用示例import torchimport timeprint(torch.__version__)print(torch.cuda.is_available())flag = torch.cuda.is_available()if flag: print("CUDA可使用")else: print("CUDA不

2020-10-12 09:06:34 1170

原创 TensorFlow 2.x 信息+熵+交叉熵

TensorFlow 2.x 信息+熵+交叉熵1. 信息（Information）1. 信息（Information）信息：量化单个事件的不确定性信息量：事件发生的概率越小，信息量越大。即当越不可能的事件发生了，我们获取到的信息量就越大事件发生的概率越大，信息量越小。即越可能发生的事件发生了，我们获取到的信息量就越小事件概率信息量(直观)信息量(数学)A: 硬币头朝上p(A)=0.51 bit (一点信息)-ln(B: 早上太阳升起p(B) =

2020-09-27 13:57:13 579

原创 TensorFlow 2.x 常用API

TensorFlow 2.x 常用API1. 简介2. tf.keras.modes.Model3. 网络层([tf.keras.layers](https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/layers))3.1 常用网络层3.2 tf.keras.Input (网络输入)3.3 tf.keras.layers.Dense(全连接层)3.4 f.keras.layers.Reshape3.5 tf.keras.layers.Flatten3.6 t

2020-09-25 16:54:10 1011

原创 TensorFlow2.x CNN

TensorFlow2.x CNN1. 基本概念1.1 神经网络的组成1.2 神经网络常用方法参考1. 基本概念1.1 神经网络的组成元素描述结构(Architecture)神经网络中的变量可以是神经元连接的权重激活函数(Activity Rule)大部分神经网络模型具有一个短时间尺度的动力学规则，来定义神经元如何根据其他神经元的活动来改变自己的激励值学习规则(Learning Rule)学习规则指定了网络中的权重如何随着时间的推移而调整（反向传播算法）1.

2020-09-24 11:28:20 529

原创 TensorFlow2.x 数据IO及预处理

1. 基本概论1.1 Datasettf.data 的核心是tf.data.Dataset 类，提供了对数据集的高层封装。tf.data.Dataset 由一系列的可迭代访问的元素（element）组成，每个元素包含一个或多个张量。比如说，对于一个由图像组成的数据集，每个元素可以是一个形状为长×宽×通道数的图片张量，也可以是由图片张量和图片标签张量组成的元组（Tuple）Dataset:表示元素序列集合，每个元素包含一个或者多个Tensor对象，每个元素是一个样本。创建Dataset的两种方式：

2020-09-21 15:03:29 857

原创点云处理（基于Open3D）

1. 算法1.1 RANSACRANSAC：RANdom SAmple Consensus（随机一致性采样）用途：主要解决样本中的局外点问题，最多可处理50%的局外点情况工作原理：从一组包含“局外点”的观测数据集中，通过迭代方式估计数学模型的参数是一种不确定的算法：它有一定的概率得出一个合理的结果；为了提高概率必须提高迭代次数基本假设：数据由“局内点”组成，例如：数据的分布可以用一些模型参数来解释“局外点”是不能适应该模型的数据除此之外的数据属于噪声基本思想通过反复选

2020-06-12 17:40:26 6174 1

原创基于深度图像的动作识别

1. 简介1.1 动作识别分类基于深度信息（相关论文）3d action recognition from novel viewpoints (2016)Global context-aware attention lstm networks for 3d action recognition (2017)Super normal vector for activity recognition using depth sequences. (2012)Joint angles simila

2020-05-19 11:37:34 2372

原创决策树和随机森林（Decision Trees and Random Forests）

1. 基本概念学习分类：基于树的算法被认为是最好的，最常用的监督学习方法之一优势：基于树的算法使预测模型具有较高的准确性，稳定性和易解释性与线性模型不同，它们很好地映射了非线性关系用途解决分类问题（classification：categorical variables ）解决回归问题（regression：continuous variables ）2. 决策树（...

2020-03-18 09:38:03 2377

原创移动和嵌入式人体姿态估计(Mobile and Embedded Human Pose Estimation)

1. 背景现有的大部分模型都是在PC(带有超级强大GPU）上进行的，所以在嵌入式设备上基本无法使用实现方案：优化模型：大大地减少参数使用ARM中的GPU2.优化模型2.1 MobileNet系列...

2020-03-15 09:49:52 2962 1

原创 2D/3D人体姿态估计（2D/3D Human Pose Estimation）

1. 基本概念2. 发展现状

2020-02-29 20:59:41 14904 2

原创 Win10+Anaconda3+TF2.0+PT1.3.1x

1.Anaconda3:运行: 开始菜单->Anaconda3—>Anaconda Prompt增加清华镜像 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels https://mirro...

2019-09-29 15:47:17 800

原创 TensorFlow2.x 常用知识

1. 学习入门资源官方教程实验环境Google云盘2. 比赛天池大赛

2019-02-18 08:39:39 1443

原创嵌入式常用工具

1.在设备上Mount nfs在PC机上配置nfs/home/test/nfs *(rw,sync,no_root_squash,no_subtree_check)把PC机上的目录【/home/test/nfs】挂载到设备的【/test】目录上mount -t nfs -o nolock -o tcp -o rsize=32768,wsize=32768 pcip:/home/t...

2018-12-05 10:24:13 1089

原创 Google C++编码规范

随着经济的发展和科技的快速进步，智能机器人正逐步进入我们的生活中。而室内服务机器人作为新兴发展起来的产业，逐渐成为目前行业的风口浪尖，从最早的扫地机器人开始，家庭陪伴机器人、送餐机器人等陆续进入公众视线。不管什么类型的机器人，只要自主移动，就需要在家庭或其他环境中进行定位导航。要实现真正的自主定位导航与自由行走,关键在以下两方面：首先，机器人需要构建周围环境的地图，精确定位自己在地图中的位置，...

2018-11-03 14:00:33 571

原创机器人-数学工具

1. 基本概念LIDAR（LIght Detection And Ranging）：光探测和测距LADAR（LAser Detection And Ranging）：激光探测和测距均值、方差、标准差均值、方差、标准差\color{red}{均值、方差、标准差}：用于描述一维随机变量 (即一维随机变量X=(x)X=(x)X=(x)，多个样本)协方差、相关系数、协方差矩阵协方差、相关系数、...

2018-05-12 18:48:21 3362

翻译视觉惯性单目SLAM （五）矩阵微积分

1. 基本概念矩阵微积分：Matrix Calculus微积分的核心思想：局部线性化\color {red}{微积分的核心思想：局部线性化}矩阵函数（包括向量函数）对标量的导数：等于它的各个元素对标量的导数，且是同阶的矩阵张量积（ Kronecker product of matrices ⊗ ; a.k.a, tensor product.） A∈Rm×n,B∈Rp×qA \in R^{

2017-02-24 10:59:14 6672 1

原创矩阵分解 (特征值/奇异值分解+SVD+解齐次/非齐次线性方程组)

，#1. 用途#1.1 应用领域最优化问题：最小二乘问题 (求取最小二乘解的方法一般使用SVD)统计分析：信号与图像处理求解线性方程组：Ax=0或Ax=bAx = 0 或 Ax =b 奇异值分解：可以降维，同时可以降低数据存储需求1.2 矩阵是什么矩阵是什么取决于应用场景矩阵可以是：只是一堆数：如果不对这堆数建立一些运算规则矩阵是一列列向量：如果每一列向量列举了对同一个客观事

2016-12-21 10:04:56 22471 3

原创线性代数知识汇总

1. 线性代数知识图谱线性代数是代数学的一个分支，主要处理线性关系问题。线性关系意即数学对象之间的关系是以一次形式来表达的。例如，在解析几何里，平面上直线的方程是二元一次方程；空间平面的方程是三元一次方程，而空间直线视为两个平面相交，由两个三元一次方程所组成的方程组来表示。含有 n个未知量的一次方程称为线性方程。变于关量是一次的函数称为线性函数。线性关系问题简称线性问题。解线性方程组的问题是...

2016-11-27 16:27:57 181910 82

原创机器学习常用缩略词

CVPR：Computer Vision and Pattern RecognitionECCV：European Conference on Computer VisionCOCO：Common Objects in ContextICCV：International Conference on Computer VisionIEEE：Institute of Electri

2016-07-11 14:14:42 2002 1