工科pai-CSDN博客

原创 python读取csv文件到数组，并获取文件中大于某个值的数据以及该数据在数组中的位置

读取csv文件到数组，并获取文件中大于某个值的数据以及该数据在数组中的位置

2023-07-12 23:42:43 273

原创 python读取csv文件然后转变成numpy格式

摘要：很多数据保存格式是csv但是python处理数据的工具一般是numpy，新手导入数据的过程中通常会出现各种错误。注：header=None默认第一行没有表头，index_col=0设置第一列为无用数据不读取。方法2：直接用numpy读取csv数据，这样处理起来很方便。然后默认数据就是python可以处理的格式，其实不然。想要转化成numpy可以读取的数据，需要添加一句。方法1：使用pandas读取后直接处理数据。a = [1]并不能输出第一行数据。

2023-07-12 23:16:18 1394

原创 win10+cuda+cudnn+anconda+pytorch+pycharm全家桶安装

win10+cuda+cudnn+anconda+pytorch+pycharm全家桶安装，包括安装中报错及解决方案

2022-09-21 09:12:53 1324 1

原创 ANSYS2021安装过程问题总结

1、安装完第一个后，ansys浏览文件夹找不到第二个ISO文件（镜像文件）2、安装破解完ansys后，workbench工具箱内没有缺少很多模块

2022-09-03 15:57:27 4798

原创 minc-2500材料分类数据集百度云

MINC-2500是一个patch分类数据集，每个类别有2500个样本(本文5.4节)。这是MINC的一个子MINC-2500是一个patch分类数据集，每个类别有2500个样本。这是MINC的一个子集，其中样本大小为362 x 362，每个类别的样本都是均匀的。不需要原始的分辨率图像，因为我们将提取的补丁包含在归档文件中。相关论文：Material Recognition in the Wild with the Materials in Context Database文章后附百...

2021-08-22 17:04:27 564

原创 DTD(Describable Textures Dataset)纹理识别数据集百度云分享

国内下载数据集会较慢，现在分享DTD纹理识别数据集。科研之路道阻且长，互行方便。DTD是一个纹理数据库[1]，由5640幅图像组成，根据人类感知的47个术语(类别)列表组织。每个类别有120张图片。图像大小在300x300和640x640之间，图像包含至少90%的表面表示类别属性。这些图片是从谷歌和Flickr收集的，通过输入我们建议的属性和相关的搜索查询。这些图像经过多次迭代使用Amazon Mechanical Turk进行注释。对于每个图像，我们提供关键属性(主要类别)和联合属性...

2021-08-22 16:56:50 3347 3

原创 FMD基于视觉的材料识别数据集

FMD材料识别数据集[1]，该数数据集包含塑料、金属、皮革、布料等十种物体的1000张图片,每种物体100张图片，改数据集可以用来训练视觉材料分类模型。相关论文：[1] M. Cimpoi, S. Maji, I. Kokkinos, S. Mohamed and A. Vedaldi. Describing Textures in the Wild[C]. 2014 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, C..

2021-08-22 16:35:53 959

原创 GraspCNN Real-Time Grasp Detection Using a New Oriented Diameter Circle Representation论文解读

文章亮点：1、提出了一种新的抓取表示方法——直径圆的表示方法2、提出了一种定向直径圆投影回六自由度抓取位姿方法3、将目标检测方法YOLO和抓取配置检测网络并联4、在康奈尔数据集上取得了最高的抓取检测准确率（作者改变了判定方法）文章总结：文章中作者提出了一种新的基于RGB的抓取检测CNN模型，之前的那篇一区用的只是深度相机的深度图,而且用的类似于图像分割的方法，所以通过对比发现这两篇文章用的是完全不同的两种方法。而且之前的那篇文章侧重于实验，通过大量实验验证了其模型，本文并没有...

2021-08-22 15:54:20 316 1

原创 Robotic grasping using visual and tactile sensing论文解读

文章亮点：1、将视觉与触觉集成到机械臂上，使得机械臂更接近于人，在抓取的过程中具有更多的感知，使得抓取成功率更高2、设计抓取检测模型，并让机械臂自主抓取，记录实验中抓取成功的抓取配置，包括视觉检测出的配置和触觉力3、通过实验探索了更适合机械臂的抓取位置，区别于人工标注的抓取位置4、在多次抓取试验后形成抓取成功数据集，将数据集重新训练抓取模型。数据集中包括，视觉配置和抓取力，经过重新训练的机械臂抓取成功率明显提升文章总结：1、文章创新型很足，但是实验数据集相对较小，2、在现在看来，

2021-08-22 15:52:37 287

原创 Control of the Final-Phase of Closed-Loop Visual Grasping using Image-Based Visual Servoing论文解读

文章亮点：1、该文章的重点在于解决Learning robust, real-time, reactive robotic grasping论文中所存在的重大缺陷，即近距离抓取闭环控制由于深度相机失效导致控制失败。2、针对上述问题，文中作者将闭环抓取控制器做成一个可选择控制器，即闭环抓取前半段采用以前的QBVS（基于位置的视觉伺服）方法，当深度相机失效后采用IBVS（基于图像视觉伺服）方法。3、文章的重点是深度相机失效前最后一个输出的抓取位姿映射到平面图像的二维问题4、文章的另一个重点是抓取

2021-08-22 15:49:00 118

原创 Learning robust, real-time, reactive robotic grasping论文解读

文章亮点：1、克服了抓取检测的两个缺点：离散生成候选框的方法参数量巨大；参数数量巨大计算及运行速度慢不能实现闭环控制。文中使用了类似于语义分割的方法，使参数量小了好几个数量级，同时可以实现50hz的闭环抓取操作2、将单个抓取模型训练结果运用到杂乱环境中进行抓取操作依然可行3、对运动物体抓取检测闭环控制的质量4、针对杂乱物体相互遮挡问题采用螺旋路径多视点取样检测的方法5、文中进行了大量对比实验包括开环闭环抓取对比实验，单个物体和杂乱物体抓取对比实验，静止物体和运动物提抓取对比实验，以及通过

2021-08-22 15:44:58 537

原创机器人自主抓取领域必读论文总结分析

机器人自主抓取是近几年热门话题，在详细阅读近几年自主抓取论文后进行总结，并分析各论文的创新点，希望对大家有用。上一篇博客有康奈尔大学抓取数据集的百度云下载链接，永久有效，希望用到的小伙伴自行下载。科研之路道阻且长，互行方便。机器人自主抓取必读论文：Robotic grasping using visual and tactile sensing 视觉触觉自主抓取文章作者年份内容 Deep L...

2021-08-22 15:42:36 1099

原创 cornell grasp data 康奈尔大学抓取数据集百度云

国内下载较慢，康奈尔大学抓取数据集分享，给有用的人。科研之路道阻且长，互行方便。康奈尔大学抓取数据集是基于深度学习方法实现机器人自主抓取的必备数据集，直接推动了机器人自主抓取的发展。目前先进的基于视觉和机器人抓取方法都是在该数据集上训练过。该数据集共十组，每组100个物体，共计1000个物体，不仅包含物体的图像，还包含物体的抓取位姿。下载链接：链接：https://pan.baidu.com/s/1lgPBUT4NPKYXNbzKgBIzCQ提取码：1n7s...

2021-08-22 15:35:02 2711 1

原创 python计算AUC值

AUC简介AUC（Area Under Curve）被定义为ROC曲线下与坐标轴围成的面积，显然这个面积的数值不会大于1。AUC被广泛应用在多标签分类中衡量分类结果。尤其是样本分布不均时，一般采用AUC作为各标签分类结果的衡量标准。本文介绍了python实现AUC计算的方法。首先该方法使用sklearn中的roc_auc_score函数计算，因此需要事先安装sklearn,安装命令为pip install sklearn计算AUC的代码为：from sklearn.metrics import r

2021-05-19 16:56:47 4416

原创 python 提取文件夹下所有文件名提取为列表，并更改文件名后缀

在深度学习领域经常需要以文件名的方式检索文件，要想随机抽取某个文件就必须先提取文件夹下所有文件的文件名，然后将文件名以元素的形式做成一个列表。本文介绍了使用python提取文件名并制成列表的方法。此外本文介绍更换列表中每个元素后缀的方法。path = " '/home/g/Documents/ " #文件夹路径def traverse(f):# 将文件名放入列表 fs = os.listdir(f) fs.sort() return fsdef namechange(na

2021-05-13 21:55:57 3240

原创 origin绘图同时添加柱状图和折线图

在绘制数据图时，为了清晰反应不同数据之间的关系，往往需要在同一个图中同时添加柱状图和点线图。这时候需要左右两个纵坐标。下面介绍这种图的绘制方法1、首先绘制一个柱状图，具体绘制方法可以参考上一篇博客：origin绘图软件安装包及入门使用2在图的右侧插入刻度线，插入顺序如下图所示，点击图-->新图层（轴）-->右Y轴3、添加完后双击右侧刻度线修改刻度的起始值和要插入的点线图数值范围对应4、插入折线图，选择图->添加点线图，从book中选择要绘制点线图的数据导入到右侧

2021-04-30 11:17:45 85346 2

原创 origin绘图软件安装包及入门使用

1、安装包（2018版）origin是大多被数科研人员选择的数据绘图软件，功能齐全，简单易用，百度云：链接：https://pan.baidu.com/s/1fQRtfwczwye8MfPDi6BmrQ提取码：y72a安装过程及破解方法比较简单自行搜索2、软件界面介绍打开软件如下图所示，1、book用来存放实验数据，如果有多个Y值可以点击工具栏中“列” 来添加更多的列值。表格中的数据可以直接从excle中复制进来，简单易用。2、绘图：在book中加入数据后，选中数据选择左下...

2021-04-20 14:31:36 39314

原创 LaTeX排版软件安装包及安装方法（texlive + TeXstudio）

软件下载首先使用镜像源下载texlive2021，大约4G下载链接：texlive2021下载TeXstudio 大约160M下载链接：TeXstudio安装1、双击texlive.iso中的install-tl-windows.bat文件安装texlive时间较长2、双击安装TeXstudio中的texstudio.exe文件软件设置打开texstudio1、设置编译器：Options → Configurar TeXstudio → Build → Defaul.

2021-04-15 15:07:04 1121

原创 python提取列表中非零元素的索引--多标签分类输出相应类别

在多标签分类学习中,神经网络的输出通常是以0,1,想要将预测结果翻译成真实标签就需要获取网络输出中"1"元素的索引值,然后相应的提取出标签.import numpy as nplabellist = ['a','b','c','d','e','f','g']# 输出为:outlist = [1,0,0,0,1,0,0]# 对应的输出标签应该是:['a','e']nozeroindex = []outlabelist = []for x in range(len(outlist)):.

2020-12-26 20:40:11 1202

原创 python可视化hdf5文件

对于一些复杂的hdf5文件,通过可视化的方法可以比较容易的了解文件的内部结构,下面介绍基于python的一个hdf5文件的安装使用方法1 安装vitables工具包命令 pip install vitables2 安装完成后在终端中使用命令:vitables 文件名.hdf5最终实现hdf5文件的可视化,方便直观就像一层层打开文件夹一样...

2020-12-19 21:19:27 7126 7

原创使用matlab对文件夹下的子文件批量重命名

clear;clc;path ='D:\文件路径\';%此处path是你需要重命名文件所在的完整路径。应当注意文件地址中不要出现空格，否则程序会报错Files= dir(strcat(path,'*.csv'));%利用dir函数读取相应路径下的特定文件名，文件名后缀可根据需要修改 for i=1:length(Files) x1=Files(i).name;%取出第一个文件的名称 num = sprintf('%02d',i);%类似‘01.

2020-12-19 14:00:30 691 2

原创 GAN网络--minst手写数据集 pytorch

代码本代码基于python编写 pytorch=1.3 IDE为pycharmimport osimport torchimport torchvisionimport torch.nn as nnfrom torchvision import transformsfrom torchvision.utils import save_imageimport matplotlib.pyplot as pltimport cv2# 设备配置torch.cuda.set_device(0)

2020-10-12 22:50:43 365

原创变分自编码器 pytorch实现

使用变分自编码器生成图像简介引入库设备配置在当前目录，创建不存在的目录ave_samples定义一些超参数下载MNIST训练集，这里因已下载，故download=False数据加载定义AVE模型开始训练模型简介使用minst手写数字数据集训练变分自编码器,使之能够在编码解码后能够自动生成手写数字具体原理图如下引入库import osimport torchimport torch.nn as nnimport torch.nn.functional as Fimport torchvis

2020-10-12 22:44:58 1386

原创梯子网络半监督学习简介（Introduction to Semi-Supervised Learning with Ladder Networks）

今天，深度学习主要是关于纯粹的监督学习。监督学习的一个主要缺点是，它需要大量的标记数据，而且收集这些数据是相当昂贵的。所以，未来的深度学习应该不受监督，更像人。"我们预计，从长远来看，无人监督的学习将变得更加重要。人类和动物的学习基本上是不受监督的：我们通过观察世界来发现它的结构，而不是通过被告知每个物体的名字来发现它。• 勒昆，本吉奥，欣顿，自然 2015半监督式学习半监督学习是一类受监督的学习任务和技术，它们也利用未标记的数据进行培训 - 通常是少量带标签的数据，以及大量未标记的

2020-09-13 09:50:58 1970 1

原创 ubunut安装anaconda后科学的管理Python版本

ubuntu自带2.7版本的Python，但是现在安装的都是Python3的版本，这也就造成了不同情况下Python版本会乱用的问题。例如ROS系统大部分还是停留在Python2.7的基础上，本人在学习运行小乌龟时就深受其害。下面来分析一下安装anaconda后ubuntu系统具体的Python版本组成.以我使用的ubuntu18.04为例，默认的是Python2.7，在没安装anaconda前终端输入Python，显示版本是2.7装好anaconda以后打开终端前边有个（base）字...

2020-07-18 20:44:57 392

原创 SyntaxError: Missing parentheses in call to ‘print‘. 正解

SyntaxError: Missing parentheses in call to 'print'. 报错是由于Python3和Python2版本不同，print函数语法也不同造成的。这样的原因很可能是用Python3跑了Python2 的程序。所以这种问题有两种方法解决。第一种：更换Python版本（默认ubuntu终端）首先输入Python查看Python版本，如果是Python3，则将语句改成Python2+执行的命令即可。以古月居的程序为例for a in range(5, 10):

2020-07-12 22:37:21 47215 2

原创 pytorch官网预训练模型百度云下载 VGG16,Densnet169，inception_v3

在深度学习领域采用预训练的模型参数进行迁移学习往往会得到事半功倍的效果。但是在使用pytorch加载预训练模型是往往会在下载模型时报错。VGG16报错：https://download.pytorch.org/models/vgg16-397923af.pth模型保存路径：/home/主机名/.cache/torch/checkpoints/vgg16-397923af.pth，inception_v3报错：https://download.pytorch.org/models/inception_

2020-06-29 11:36:45 7023 5

原创 ubuntu16.04、18.04、20.04安装包

Ubuntu16.04安装包，百度云链接：https://pan.baidu.com/s/1b9Z3u93lHkKB4OuHQkFGcg提取码：48poUbuntu18.04安装包，百度云链接：https://pan.baidu.com/s/1p6xxKLCKWbrFuONWn5-c2w提取码：mnojUbuntu20.04安装包，百度云链接：https://pan.baidu.com/s/1sqa0jKeCMJUvnrasdOd2pQ提取码：uc2n...

2020-06-18 10:46:34 1810 3

原创 WIN10双系统安装ubuntu18.04

试过win10用WSL子系统安装ubuntu18.04，效果并不太好，也试过ubuntu单系统，但是好多软件都不能安装，用playonlinux安装微信老实崩溃，最终选择安装双系统。第一步，下载Ubuntu18.04百度云下载https://pan.baidu.com/s/1uViwTC6whzIyjZ9-QCtG-w提取码：yki7第二部制作镜像U盘https://blog.csdn.net/zjx2014430/article/details/49303785第三步 win10预

2020-06-17 20:42:57 141

原创 ubuntu16.04升级内核版本并进入最新的内核

ubuntu16.04是一个比较老的版本，想安装目前最新的CUDA10.2只能将内核升级到4.4以上，试过各种方法安装内核后重启进入打依然是以前的内核，后来发现在ubuntu打进入界面选择ubuntu高级选项首先升级内核打方法参考：https://blog.csdn.net/weixin_40641735/article/details/890196572、在上面博客提供打网址中有好多版本，下载安装即可。3、安装后重启电脑，使用 uname -r 命令检查内核版本，如果仍然是旧版本，那么重启电脑

2020-05-31 16:28:11 2221

原创 matlab中MinGW的一键安装方法

1、首先进入官网下载相应的安装驱动官网下载地址：https://ww2.mathworks.cn/matlabcentral/fileexchange/52848-matlab-support-for-mingw-w64-c-c-compiler2、下载好驱动后放入相应的路径下，然后双击驱动就会弹出安装MinGW的界面，点击我接受即可3、卸载MinGW时候仍然有双击驱动，在附加驱动管理器里会有卸载选项...

2020-05-27 21:02:20 816 1

原创解决MATLAB安装MatConvNet安装MinGW后仍然安装失败问题

1、首先，安装方法参考：https://blog.csdn.net/hiudawn/article/details/803815032、当没有相应的编译器的时候系统会提示安装WinGW64，但是安装上之后仍然不能顺利的安装MatConvNet，提示没有cl.exe3、后来在网上找到解决方法，要复制一个文件过去参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/57132601，这时候编码成功，但是安装失败。如下图4、后来在网上发现MinGW并不能解决windows上的..

2020-05-27 20:45:53 638

原创 ubuntu安装pytorch，脱坑conda

和很多初次接触人工智能的小白一样，我一开始选择的是anaconda+pycharm的组合方法，这种组合在windows系统和ubuntu系统中都比较欢迎，但是我在使用的过程中也发现了很多弊端，例如anaconda中的安装包其实并不全面，我在安装opencv-python时就会报错，而且清华关闭了ananconda豆镜像，所以在使用conda安装时会造成各种不便。所以最后我选择了卸载anaconda直接用pip安装相应的插件，经过测试后发现真的好用。直接进入pytorch的官网然后https://py

2020-05-17 19:11:14 325 1

空空如也

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