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RSS订阅原创 ffmpeg 错误，ImportError: libopenh264.so.5: cannot open shared object file: No such file or directory
ImportError: libopenh264.so.5: cannot open shared object file: No such file or directoryImportError: libopenh264.so.5: cannot open shared object file: No such file or directorycp ~/anaconda3/envs/你的环境的名字/lib/libopenh264.so.6 ~/anaconda3/envs/你的环境的名字/lib/
2021-07-13 20:48:37
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原创 迁移学习是什么？包含什么？
大白话迁移学习在机器学习领域中，一个机器模型将其他领域（源域）学习的知识迁移到当前任务（目标域）的学习方式成为迁移学习。类比于人类：应用先前的经验知识进行推理和学习，比如你学会了骑自行车，那么学习骑摩托车就比较容易。迁移学习的定义在上面我们提到了两个关键的词：源域和目标域；源域（Source Domain）是已有的知识领域；目标域（Target Domain）是要进行学习的领域。Ds,DtD_s, D_tDs,Dt 分别表示源域和目标域，Xs,XtX_s, X_tXs,Xt 分别是源域和目标
2021-07-12 16:01:13
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原创 Transformer在点云上的应用
快速浏览了这两篇文章，方法都比较简单，一些思想都在前面的工作中或多或少都出现过。值不值的读，能不能中不好说。第二篇文章的方法还是很涨点的。1 PCT: Point Cloud Transformer2 Point Transformer...
2020-12-24 20:38:04
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原创 论文泛读：Distribution aligning refinery of pseudo-label for imbalanced semi-supervised learning
论文泛读：Distribution aligning refinery of pseudo-label for imbalanced semi-supervised learning
2020-12-16 21:48:26
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转载 MixMatch、UDA、ReMixMatch、FixMatch
本文转自：【半监督学习】MixMatch、UDA、ReMixMatch、FixMatch半监督学习（Semi-Supervised Learning，SSL）的 SOTA 一次次被 Google 刷新，从 MixMatch 开始，到同期的 UDA、ReMixMatch，再到 2020 年的 FixMatch。目录Consistency Regularization Entropy Minimization 结合 Consistency Regularization 和 Entropy Min
2020-12-16 21:37:13
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原创 3D 论文阅读SDF-SRN: Learning Signed Distance 3D Object Reconstruction from Static Images
浏览SDF-SRN: Learning Signed Distance 3D Object Reconstruction from Static Images在解决什么问题？面临的困难本文的方法Signed distance functionsRendering Implicit 3D Surfaces（I donot care）在解决什么问题？如何从单幅图像（仅仅利用轮廓）学习3D形状。已有的全监督的方法需要成对的注释（每个图像都有对应的3D模型），显然这很费劲；还有一些方法是用多视角的轮廓，多视角能
2020-11-28 12:57:48
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原创 点云语义分割：论文阅读简记 -Spatial Transformer Point Convolution
点云语义分割：Spatial Transformer Point Convolution论文阅读你好！ 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Markdown编辑器, 可以仔细阅读这篇文章，了解一下Markdown的基本语法知识。新的改变我们对Markdown编辑器进行了一些功能拓展与语法支持，除了标准的Markdown编辑器功能，我们增加了如下几点新功能，帮助你用它写博客：全新的界面设计 ，将会带来全新的写作体验；在创作中心设置你喜爱的代码高亮样式，M
2020-10-26 10:37:41
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原创 几个偶尔会用到又记不住的指令
几个偶尔会用到又记不住的指令更换pip源安装显卡驱动Conda创建环境服务器之间复制文件nohup更换pip源pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pip -U\pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple安装显卡驱动sudo chmod a+x NVIDIA-Linux-x86_64-384.130.runsudo ./
2020-08-19 17:33:37
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原创 3D 论文阅读 PointContrast: Unsupervised Pre-training for 3D Point Cloud Understanding简记
PointContrast: Unsupervised Pre-training for3D Point Cloud Understanding摘要PointContrast Pre-training3D Point Cloud Understanding)摘要简单记一下Charles R. Qi的新作 PointContrast: Unsupervised Pre-training for3D Point Cloud Understanding。点云的无监督的对比学习作为预训练以提升下游任务的性
2020-07-28 07:52:39
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原创 Few-shot 3D Point Cloud Semantic Segmentation 论文简记
已有的点云语义分割方法需要大量的标签，点云逐点标记是困难的，另外对新的类别较差的泛化性。因此本文提出一个显著感知的多-原型转化few-shot 分割方法。具体地，每个类可以表示为多个原型来建模复杂分布地点云数据。然后，设计一个标签传播方法，来探索标注的多原型和未标记点的亲和度，以及未标注点之间的亲和度。最后，显著感知的多尺度特征学习网络建模点之间的语义相关性和几何相关性。
2020-07-16 11:10:55
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原创 Self Supervised Learning部分相关论文简介（上）
Self Supervised部分相关论文简介摘要：自监督论文阅读#1 "Context Encoders: Feature Learning by Inpainting" [CVPR 16]摘要：这篇博文将记录我在接下来一周阅读自己收集的多篇自监督论文，它们大部分来自计算机视觉和机器学习相关的顶会，发表时间从2016年到2020年。在此仅记录文章大致内容和方法，部分论文会加入一些简单评论，以方便后续查阅文献。自监督论文阅读#1 “Context Encoders: Feature Learning
2020-07-05 22:32:12
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原创 3D点云论阅读：ShellNet:Efficient Point Cloud Convolutional Neural Networks using Concentric Shells Statics
论文：http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Zhang_ShellNet_Efficient_Point_Cloud_Convolutional_Neural_Networks_Using_Concentric_Shells_ICCV_2019_paper.pdf源码：https://github.com/hkust-vgd...
2020-03-02 09:54:53
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转载 3D点云实例分割
3D点云实例分割3D语义分割区分场景中各类对象，3D实例分割区分场景中各类别中的各种个体。近两年来，3D实例分割的关注度越来越高，相应的方法也被接连提出。众多方法的思想主要分为两类：基于候选区域的实例分割（proposal-based）和免候选区域的实例分割（proposal-free）。其中，proposal-based先获取场景中的感兴趣的候选区域，如：3D bounding boxes等...
2020-01-07 14:52:15
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转载 点云的实例分割和语义分割
SGPN [CVPR 2018]：点云的实例分割与物体检测。（SGPN: Similarity Group Proposal Network for 3D Point Cloud Instance Segmentation。RSNet [CVPR 2018]：点云的语义分割。（Recurrent Slice Networks for 3D Segmentation on Point Cloud...
2019-12-27 19:36:33
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原创 Break the Ceiling: Stronger Multi-scale Deep Graph Convolutional Networks
Break the Ceiling: Stronger Multi-scale Deep Graph Convolutional Networks（地基打得好，突破上限不会倒）闲来无事，找篇论文粗读一下：Break the Ceiling: Stronger Multi-scale Deep Graph Convolutional Networks。初看题目Break the Ceil...
2019-12-27 09:22:58
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原创 3D论文阅读：JSIS3D：Joint Semantic-Instance Segmentation...
论文地址：https://arxiv.org/abs/1904.00699代码（论文中有地址）环境： CUDA 10.0； Pytorch 1.0；Python 3.5+；Pytorch 0.4.0+之前知道有一篇联合训练的文章，一直没有看，最近粗略阅读并记录一下。。。...
2019-11-27 10:38:21
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原创 三维点云论文阅读：Graph Attention Convolution for Point Cloud Segmentation
本文是方法的概览，下文不包含可舍弃条件随机场的理论分析部分，请查阅原文。
2019-10-22 16:38:35
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原创 ICCV2019点云论文 ResGCN-Can GCNs Go as Deep as CNNs
ICCV 2019 Oral论文速读残差图卷积网络-Can GCNs Go as Deep as CNNsArxivpaper：https://arxiv.org/abs/1904.03751Github：https://github.com/lightaime/deep_gcns...
2019-08-03 10:48:19
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转载 【ICLR2019】Poster 论文汇总
【ICLR2019】Poster 论文汇总转自：https://blog.csdn.net/u014636245/article/details/88825615ICLR2019Poster 文章汇总, 共478 papersConvolutional Neural Networks on Non-uniform Geometrical Signals Using Eucli...
2019-06-05 20:53:35
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原创 三维目标检测论文阅读：VoxelNet: End-to-End Learning for Point Cloud Based 3D Object Detection
VoxelNet: End-to-End Learning for Point Cloud Based 3D Object Detection理解了PointPillars这篇文章后，看这篇文章就清晰多了，这个清晰表现在两个方面，1）PointPillars这篇文章具体是如何将点云变为伪图像过程变得清晰了，2）VoxelNet这篇文章多用公式表达并且很详细，读起来是比较容易懂的。建议先看本文再...
2019-06-05 14:03:08
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原创 三维目标检测论文阅读：PointPillars: Fast Encoders for Object Detection from Point Clouds
PointPillars: Fast Encoders for Object Detection from Point Cloudscode ID： https://github.com/nutonomy/second.pytorch目录PointPillars: Fast Encoders for Object Detection from Point Clouds概...
2019-06-04 17:53:36
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原创 三维目标检测论文阅读：PIXOR: Real-time 3D Object Detection from Point Clouds
PIXOR: Real-time 3D Object Detection from Point Clouds论文链接：http://www.cs.toronto.edu/~wenjie/papers/cvpr18/pixor.pdf代码链接：https://github.com/Yachao-Zhang/PIXOR摘要：本文是18年CVPR，时间比较久了网上解读版本很多，本文只是记录一...
2019-05-07 13:52:46
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转载 三维目标检测论文：Deep Hough Voting for 3D Object Detection in Point Clouds
3D目标检测框架VoteNetCharles R. Qi，Or Litany，何恺明，Leonidas J. Guibas等当前主流的3D目标检测方法，很大层度上受2D检测器的影响。充分利用2D检测器提取3D建议框，或将3D点云转换为规则的网格或利用2D图像提取锥形区域可参阅（https://blog.csdn.net/u011507206/article/details/89106892...
2019-04-26 09:54:36
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原创 三维目标检测论文阅读：Frustum PointNets for 3D Object Detection from RGB-D Data
Frustum PointNets for 3D Object Detection from RGB-D Data（有代码，级联的方法）目录Frustum PointNets for 3D Object Detection from RGB-D Data简要说明Contributions（不对应原文）具体方案实验代码学习简要说明问题：通常的三维目标（用...
2019-04-08 20:45:11
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原创 系统环境已经安装过OpenCV,在conda环境中报错：No module named 'cv2'
系统环境已经安装过OpenCV,在conda环境中报错：No module named 'cv2Python 3.6.8 |Anaconda, Inc.| (default, Dec 30 2018, 01:22:34) [GCC 7.3.0] on linuxType "help", "copyright", "credits" or "license" for more inform...
2019-04-03 17:13:17
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原创 KITTI数据集3D目标检测数据下载并可视化简洁实用版
KITTI数据集3D目标检测部分下载使用简洁实用版1、下载数据使用Left Image和Velodyne点云数据下载地址：http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/eval_object.php?obj_benchmark=3d所需下载数据： left color images, Velodyne point clouds, camera calib...
2019-04-02 16:03:00
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原创 三维目标检测论文阅读：RoarNet: A Robust 3D Object Detection based on RegiOn Approximation Refinement
RoarNet: A Robust 3D Object Detection based on RegiOn Approximation Refinement （速读）论文地址：https://arxiv.org/pdf/1811.03818.pdf代码地址：https://github.com/Kiwoo/RoarNet官方介绍主页：https://sites.google.com/b...
2019-04-01 21:10:52
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原创 三维目标检测论文阅读：Deep Continuous Fusion for Multi-Sensor 3D Object Detection
题目：Deep Continuous Fusion for Multi-Sensor 3D Object Detection来自：Uber: Ming LiangNote: 没有代码，主要看思想吧，毕竟是第一篇使用RGB feature maps 融合到BEV特征中；KITTI 3D目标检测数据可视化参阅：https://blog.csdn.net/u011507206/article...
2019-03-30 10:52:40
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原创 如何实现MATLAB GUI到 EXE可执行软件的转换
如何实现MATLAB GUI到 EXE可执行软件的转换对于很多编程新手来说，自己需要一个小软件，但是网上又没有。C/C++语言又不熟悉如果你稍微熟悉MATLAB。不妨用它来写一个吧！第一步假设你已经完成了软件的界面设计和主要功能，文件如下：第二步：matlab 命令窗执行>> deploytool 弹出下图，请选择第一个；第三部：添加所需的m文件,f...
2019-03-22 20:10:08
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原创 如何实现python code到windows EXE可执行软件的转换
python 编程文件py文件到exe的转换，方法很多，这里提供两种：1、使用py2exe和cx_Freeze2、关于py2exe生成的EXE在没有配置环境的新机器上出现如下问题的解决办法 问题1、在已经安装玩Python的前提下安装py2exe使用：首先新建py文件:setup.py文件内容：from distutils.core import setupimpo...
2018-10-30 08:48:36
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原创 《Binary Multi-View Clustering》论文阅读
文章地址：https://ieeexplore.ieee.org/document/8387526出自：IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2018. 一、主要解决的问题1、多视角的大尺度的数据集聚类性能表现欠佳；2、实值聚类消耗较大的内存资源和计算资源；2、编码和聚类是独立的，不能相互作用。...
2018-10-22 21:12:20
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转载 新手LaTeX公式编辑：如何实现MathType公式直接转换LaTeX代码
转自：http://www.mathtype.cn/jiqiao/gongshi-daima.htmlMathType是一个强大的数学公式编辑器，普遍应用于教育教学、科研机构、工程学、论文写作、期刊排版、编辑理科试卷等领域。LaTeX是一种基于TeX的排版系统，在现代印刷行业得到广泛的应用，那么如何使两者完美结合，将MathType公式转换LaTeX代码呢？本教程向大家介绍将MathTyp...
2017-11-22 13:21:44
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原创 兰州骑行：黄河母亲地震博物馆天斧沙宫仁寿山湿地公园
兰州骑行：黄河母亲像地震博物馆天斧沙宫仁寿山湿地公园 从兰州理工大学出发，走南滨河路经黄河母亲像，转七里河黄河桥，进去安宁区到地震博物馆，然后沿着北环路，到天斧沙宫，继续前行绕到北滨河路，再到仁寿山，下山经过湿地公园返校。 路线不再赘述，下面“行者”截图就有，包括路书编号。黄河母亲像地震博物馆的林荫小道
2017-05-11 16:32:19
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转载 目标检测（转载）
Object Detection Published: 09 Oct 2015 Category: deep_learningJump to...LeaderboardPapersR-CNNMultiBoxSPP-NetDeepID-NetNoCFast R-CNNDeepBoxMR-CNNFaster R-CNNYOLOAttentionNetDenseBo
2017-05-10 15:13:33
1352
原创 Ubuntu与Windows局域网工具，文件快速交换
最简单的跨平台局域网文件传输工具安装iptux直接用 直接下载就可以了。sudo apt-get install iptux安装完成后直接运行会看到自己。windows安装 飞秋 软件，就可以看到你的window下的用户了传输速度大概在15M 左右。如果一个实验室用一个局域网，无论windows 还是linux都能互相发送文件和消息了，wi
2017-04-24 13:36:30
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转载 我见过最实用的中文排版指南
转载自：http://blog.csdn.net/googdev/article/details/62416783之前有不少人在我公众号留言，说看我的排版很舒服，求指导。我不是一个专业的写字人，我是程序员出身，在写代码的时候有点小洁癖，尽量会把每个细节做到更好，所以我在公众号写作的时候一样会注重每个细节，我认为排版是对写作最基本的要求，所以当我决定要在公众号写作的时候，就非常在意排版，
2017-04-11 20:29:40
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原创 YOLO中参数和函数说明
YOLO：you only look once中参数和函数说明1、画出的Box：为包围物体的ground truth。2、lable标签： x y w h,(x,y)是box的位置，w,h是为box的宽度和高度是图片的宽度，高度的比值。在生成的lable中是这样的
2017-04-01 21:12:20
12385
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转载 【YOLO学习】使用YOLO v2训练自己的数据
说明转自：http://blog.csdn.net/hysteric314/article/details/54097845这篇文章是训练YOLO v2过程中的经验总结，我使用YOLO v2训练一组自己的数据，训练后的model，在阈值为.25的情况下，Recall值是95.54%，Precision 是97.27%。需要注意的是，这一训练过程可能只对我自己的训练集有效，因为我是根
2017-04-01 15:32:36
1857
转载 SSD: Single Shot MultiBox Detector目标检测环境配置
SSD目标检测模型环境配置1、概要SSD是一种基于回归的目标检测模型，论文主要优势：在保证较高的检测速率，有较高检测精度。代码地址：https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd项目PPT地址：http://www.cs.unc.edu/~wliu/papers/ssd_eccv2016_slide.pdf上图片源自：https://github.com/we...
2017-03-29 21:05:09
1879
3
转载 VOC数据集的架构来构建自己的数据集训练yolov2
转自：http://blog.csdn.net/ch_liu23/article/details/53558549 YOLO本身使用的是VOC的数据集，所以可以按照VOC数据集的架构来构建自己的数据集。1.构建VOC数据集1.准备数据首先准备好自己的数据集，最好固定格式，此处以VOC为例，采用jpg格式的图像，在名字上最好使用像VOC一样类似000001.jpg、0000
2017-03-25 17:43:22
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KITTI数据集三维可视化代码
2019-04-02
三帧间实现视频中移动目标提取和追踪
2017-09-21
空空如也
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