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原创 c# 加载和显示点云,并且鼠标旋转和键盘平移功能 --------opentk
0.学习大概1.学习opengl(0基础建议必须看看)2.opentk实例1.参考资料和学习资源学习OpenGLlinkOpentk案例link参考文章:https://www.cnblogs.com/MaFeng0213/p/7236784.html(理清逻辑)http://www.mamicode.com/info-detail-1485839.html(函数介绍)http://cowboy.1988.blog.163.com/blog/static/751057982010
2020-07-30 18:04:33 3016 3
原创 ubuntu 16.0.4 安装 cmake 3.17.2
参考:https://blog.csdn.net/king_700/article/details/1057520620.如果系统有cmake,版本过低,先卸载sudo apt remove cmake1.先在官网(https://cmake.org/download/)下载cmake源代码cmake-3.17.2.tar.gz,注意是linux版的,别下错了2.解压...
2020-04-30 15:26:39 26811
原创 图像分类 keras 训练自己的数据集
目录1.构建数据集 1.1数据增强参数解释:1.2根据batch_size构建训练集参数解释:2.构建模型2.1.不加载权重,从头训练参数解释2.2 加载imagenet训练好的权重,修改网络后几层。3.训练4.测试5.完整的代码5.1 train5.2 predict1.构建数据集 1.1数据增强train_datagen...
2019-11-07 12:00:50 3667 1
原创 vs c# 文件夹介绍& halcon 二维码& halcon 导入vs
参考:https://blog.csdn.net/luoweifu/article/details/48692267http://www.vkandian.cn/article/2418739/https://blog.csdn.net/bitezijie/article/details/8858638https://blog.csdn.net/dnruanjian/article/d...
2019-08-18 20:10:27 2635
原创 针对深度学习的图像分类的理解
参考:https://blog.csdn.net/mzpmzk/article/details/78636170#commentBox 一直在网上看到的都是关于深度学习是黑匣子,不需要理解它里面做了什么,只要给它一个输入,它就给你一个输出或者多个输出。中间的模型具体做了什么谁也说不清,也不需要说清楚。这里我们就拿图像分类举例:那么每个卷积层在做什么呢,在收集信息。每一个网络层...
2019-08-15 17:33:37 5657
原创 线性代数差积的通俗理解
https://www.bilibili.com/video/av6731067/?p=12懵懵懂懂,到豁然开朗,真是异常惊喜啊。我们已经知道矩阵代表了线性变换,是一个函数。通过点积的学习,我们知道了从空间到数轴的线性变化存在对偶性。就是可以找到一个向量,把这个向量转置一下,变成一维矩阵,这个矩阵代表空间到数轴的线性变换。现在假设存在一个函数变换,可以使得向量从三维变成数轴,也...
2019-08-08 11:53:09 6409
原创 R-CNN解读+代码梳理
代码参考https://blog.csdn.net/u014796085/article/details/83931150#_11下载的数据集使用matlab分割,自己写了一个17flowers 数据集分割python方法import osimport shutilpath = 'C:/Users/Administrator/Downloads/17flowers/jpg'f...
2019-08-02 12:35:48 5568
原创 keras vgg 训练自己数据小结
《1》.数据增强imagedatagenerator 增加数据集参数: 参考https://www.jianshu.com/p/d23b5994db64方法:1.flow_from_directory 是为了使用imagedatagenerator 而且根据文件夹的分类可以得到标签数据,一个文件夹一个类别 (1)参数: 参考https://blog.csdn.net/mi...
2019-04-30 10:54:11 1748
原创 open3d PlanarPatchDetection
这是关键,通过partition把点云数据分成8分,然后迭代在分,检测点云。通过kdtree 查找每个点云的邻居点 参数是通过设置,半径和最大数。min_plane_edge_length ,最小平面的长度。min_num_points ,最小平面的点数。通过partition把点云数据分成8分。
2024-04-22 15:54:15 232
原创 相机标定的原理
这个视频是建议有一定基础的去看,详细介绍了整个标定的过程。这个文章基础一点,可以先看这里用sick的visionary 相机的sdk做分析cxcy 就是图像坐标系下的原点在像素坐标系下的坐标,其中fx和fy表示每一列和每一行分别代表1mm多少个像素,即1mm=fx pixk1k2是径向畸变的参数f2c 是标定的z的起始位置,后面在介绍2.1 visionary-s 双目2.2 visionary-tmini tof3. 2D相机的手眼标定看了上面的案例 ,我们发现相机的sdk只做
2024-04-22 15:53:50 392
原创 书生·浦语大模型第二期实战营(6)笔记
2 启动并使用 Lagent Web Demo。1.使用 LMDeploy 部署。4.用 Lagent 自定义工具。
2024-04-22 14:45:47 217 1
原创 书生·浦语大模型第二期实战营(5)笔记
主要提供模型本身的推理,一般来说可以和具体业务解耦,专注模型推理本身性能的优化。可以以模块、API等多种方式提供。可以理解为前端,与用户交互的地方。通过通过网页端/命令行去调用API接口,获取模型推理/服务。API Server。中间协议层,把后端推理/服务通过HTTP,gRPC或其他形式的接口,供前端调用。
2024-04-19 11:08:12 304
原创 书生·浦语大模型第二期实战营(4)作业
代码复制到 /root/ft/config/internlm2_1_8b_qlora_alpaca_e3_copy.py 文件中。
2024-04-18 18:30:12 222
原创 书生·浦语大模型第二期实战营(3)笔记
1.RAG、微调、提示工程1.创建环境2.激活环境3.下载基础文件# 创建模型文件夹# 复制BCE模型# 复制大模型参数(下面的模型,根据作业进度和任务进行**选择一个**就行)4.下载安装茴香豆# 安装 python 依赖## 因为 Intern Studio 不支持对系统文件的永久修改,在 Intern Studio 安装部署的同学不建议安装 Word 依赖,后续的操作和作业不会涉及 Word 解析。
2024-04-18 13:51:54 192
原创 书生·浦语大模型第二期实战营(1)笔记
详细介绍了书生葡语大模型的全链路开源体系的发展历程和特点。大模型已成为通用人工智能的重要途径,能够解决多种任务和多种模态。书生葡语大模型具有超长上下文能力,综合性能得到全面提升,能够实现结构化创作和可靠的数据分析。同时,模型还强化了内生计算能力和代码解释器,在多个能力维度上都取得了不错的评测结果。
2024-03-28 11:27:25 965
原创 pin脚的缺陷检测
客户有个需求(缺陷检测)+数据(4个图片)-BD需求(缺陷检测)+数据(4个图片)-技术?客户有个需求(缺陷检测)+数据(2T数据)-BD需求(缺陷检测)+数据(2T数据)-技术?使用了sahi,但是他们提供的代码,需要先使用labelme标注,然后转成coco格式。如果类比到我们常用的512*512的图片,大概就是0.65536。前提都是要分割图片,因为客户提供的是2000万像素的图片。一天天的净整些没用的。在网上找了很久,发现有个现成的缺陷检测的库。2.4个图片你确定是给我做测试,而不是让我写ppt?
2024-03-27 19:02:59 688
原创 open3d 点云法向量源码解析
首先使用kdtree搜索每个点的最近点,如果大于3个,那么就求这最近点的协方差。如果kdtree搜索最近的点小于3个 ,那么就默认是0,0,1。kdtreesearchparm 是用来搜索最近的点的。这个函数就是计算点云法向量的。
2023-11-23 10:52:56 156
原创 拟合平面再思考
之前思考了2种拟合平面的方式1。ransan 随机取样拟合平面2。特征值分解特征向量,最小特征值就是法向量其中方法一误差较小,毕竟随机采样的方式可以忽略误差点。而特征值分解的方式如果误差较大,那么得到的结果非常不好。
2023-10-04 18:42:48 593
原创 深度学习算法在工业视觉落地的思考
距离上次的栈板识别的思考已经过去3个月,中间根据客户的需求和自己的思考,对软件又重新做了调整。但是整体上还是不满意。
2023-09-30 00:31:02 309
原创 yolov5和yolov7部署的研究
onnx推理比torch快3倍, openvino比onnx快一丢丢。可以看到yolov7的 onnx是包括nms的。
2023-08-28 10:44:15 392 1
原创 ransac拟合平面,代替open3d的segment_plane
使用open3d拟合平面并且求平面的法向量,open3d打包大概1个g的大小。
2023-08-28 10:30:25 923
原创 栈板识别的思考
对于视觉的项目,要多积极的思考。没有一个万能的模型。我们可以通过数据,通过传统的机器视觉,通过统计学习。综合的思考才能完成项目byd 数字图像处理(冈萨雷斯)真是太棒了。
2023-07-03 12:08:38 634 8
原创 你应该了解的python socket
在上述代码中,由于使用了循环发送数据的方式,导致在短时间内连续发送多个数据包,这可能会引起TCP连接的流量控制机制,从而导致数据包的合并。在上述代码中,已经使用了消息边界标识符的方式,但是由于在连续发送数据时没有加入合适的间隔,导致数据包合并的问题仍然存在。在Socket编程中,使用非阻塞Socket操作可以提高程序的并发性和响应性能力,因为它可以使得一个线程或进程可以同时处理多个Socket连接,而不需要等待任何一个Socket操作完成。和使用多线程都是实现并发网络编程的方式,它们各有优缺点。
2023-05-09 13:57:06 256 1
原创 ubuntu安装 pyqt5 报错 xcb找不到 pyinstaller打包open3d报错
这个错误是因为缺少Qt平台插件“xcb”,导致应用程序无法初始化。您需要确保安装了所需的插件,并且应用程序配置为使用正确的插件。另外,您还可以尝试安装其他平台插件,例如“wayland”或“eglfs”,看看是否可以解决问题。在解决这些问题之后,如果应用程序仍然崩溃并显示“Aborted (core dumped)”消息,请检查应用程序日志以查找原因。这个错误可能是因为您试图将一个对象移到它不属于的线程中。为了解决这个问题,您需要确保对象在您想要移动它的线程中创建,或者使用信号和槽在线程之间通信。
2023-04-25 11:09:22 932 1
原创 一口一口吃掉yolov8(3)
第三部分,主要介绍一下网络输出的数据和我们标注的标签之间的怎么求loss,然后反向传播给到网络,去训练网络,但是我们要先研究loss到底需要什么数据。
2023-03-24 17:46:03 1142 2
深度学习目标检测综述-ppt
2022-11-29
Downloads.zip
2020-07-30
WindowsFormsApp3.zip
2020-07-30
xfeatures2d.zip
2020-05-09
keras vgg 代码实例
2019-04-30
空空如也
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