09 2023 档案
摘要：干活之前多用脑子，没有sift算法，可以用orb代替，今天浪费我一天时间。傻逼玩意，其实就是抄写SLAM十四讲，但是非要把人家orb算法改为sift算法。 例如双目相机的左相机与右相机进行时间同步，假定现在有imageLeft 1、2、3...1000，imageRight 1、2、3...1000
阅读全文
摘要：1 // 2 // Created by sry on 2021/7/6. 3 // 4 #include <glad/glad.h> 5 #include <GLFW/glfw3.h> 6 #include<iostream> 7 #include<cmath> 8 using namespace
阅读全文
摘要：参考：https://learnopengl-cn.github.io/01%20Getting%20started/04%20Hello%20Triangle/ 1、图形渲染管线 2、顶点渲染器 3、片段渲染器 4、生成着色器程序 5、 1、图形渲染管线 图形渲染管线分为几个阶段小任务，对于每一个
阅读全文
摘要：下面是openvino cpu、集成显卡、神经棒的性能： 使用openvino的时候，你的模型一般都是.pt等等格式，可以先转为onnx格式，再基于ModelOptimizer转为IR格式(xml +bin)； 另外，模型优化器还能优化网络结构(水平、垂直融合，添加、删除一个or 多个层) open
阅读全文
摘要：我这里仅显示道路和车道线 1 mask = np.zeros((hh, ww, 3), dtype=np.uint8) 2 mask[np.where(res > 0)] = (0, 255, 0) # 路面 3 mask[np.where(res > 1)] = (255, 0, 0) # 车道线
阅读全文
摘要：真值数据和raw data的对应部分真值的轨迹和raw data的轨迹相同，可以使用真值的数据进行轨迹评估。 （kitti总共有编号为00~20的21个数据集序列，其中只有00~10序列公开了真值，序列11~20仅用来做为算法评估使用）： Nr. Sequence name Start End 00
阅读全文
摘要：一、数据准备与处理 这里使用的是kitti数据集中：2011_10_03_drive_0047_sync.zip、2011_10_03_calib.zip。 直接在命令行解压上述两个压缩包： 1 unzip 2011_10_03_calib.zip 2 unzip 2011_10_03_drive_
阅读全文
摘要：下面是bin格式转pcd格式批量处理代码，其中品红色是需要改成你的实际情况的地方。 cpp：【note：代码中，pcd文件的路径改为你自己的】 1 #include <boost/program_options.hpp> 2 #include <pcl/point_types.h> 3 #inclu
阅读全文
摘要：一下内容来自官方手册；速腾官网：https://www.robosense.cn/resources 其中128线激光雷达对应文档为：《RS-Ruby 产品用户手册 中文》，翻到最下面就是。 一、安装官方最新驱动 我的环境：Ubuntu 18.04 - ROS melodic desktop-ful
阅读全文
摘要：一、工具AutoWare Tools 参考： https://www.bilibili.com/video/BV1C541157ST?p=5 https://www.bilibili.com/video/BV1C541157ST?p=7 官网：https://tools.tier4.jp/ 需要梯子
阅读全文
摘要：1、多BB一句，不想写代码，就去速腾的驱动中复制粘贴。 2、问别人的时候，应该问有没有128线速腾雷达数据帧格式资料（每个字段的意义），工具对应读取数据那一块源码能否给出来。 激光雷达每一帧的数据长度固定为1248字节，前42字节的前数据包标识、12组数据包、4字节时间戳和最后两字节雷达型号参数。其
阅读全文
摘要：1 #include <iostream> 2 #include <thread> 3 4 void fun1() 5 { 6 std::cout << "fuck" << std::endl; 7 } 8 9 int main() // 主线程 10 { 11 std::thread t1(fun
阅读全文
摘要：解决虚拟机和win10之间不能拖动文件，复制文件，共享剪切板问题； sudo apt-get autoremove open-vm-tools sudo apt-get install open-vm-tools sudo apt-get install open-vm-tools-desktop
阅读全文
摘要：参考：https://blog.csdn.net/qq_15204179/article/details/118991205?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2~default~baidujs_title~default-1.no_s
阅读全文
摘要：launch文件中语法类似于XML文件，里面就是一堆脚本。 注：下面的参数 name：是指运行时节点名称，可以取代代码中 ros::init中设置的节点名。 output：是否将节点信息打印到终端。 respawn：如果节点挂了，控制该节点是否重启。 required：是否要求某个节点一定要启动。
阅读全文
摘要：对整体网络架构的解读，请集合博客末尾附录资料(两个网络架构图、配置文件)。 一、Focus 如下图是Focus模块，对应下面配置文件中的第三十行： [[-1, 1, Focus, [64, 3]], # 0-P1/2 在网络前面，Focus模块的用作是加速数据处理，但并不能提升网络速度。如下图，将左
阅读全文
摘要：YOLOV5.4，可能与之前版本不一样，但大同小异 general.py 1 # YOLOv5 general utils 2 3 import glob 4 import logging 5 import math 6 import os 7 import platform 8 import ra
阅读全文
摘要：一、迁移学习 深度学习中，迁移学习可以让小样本学习得更好，省时，方便。eg：我们采用YOLOV5训练识别动物（假定是简单得二分类），那么我们可以使用作者基于coco数据集训练得所得权重文件weight1；在此基础上，训练我们的数据，即：使用我们的数据对weight1接着调整，直到weight1适应于
阅读全文
摘要：例如：YOLOV5-3.0版本下载连接： https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v2.0/yolov5s.pt 可能需要梯子。 在conda命令行运行export.py，居然报错，说找不到utils.py模块，我日，我直接在p
阅读全文
摘要：目录 0、综述： SGD 1、mini-batch 2、指数平均加权 3、理解指数加权平均 4、指数加权平局的修正 5、动量梯度下降法 6、RMSprop 7、Adam优化算法 8、衰减率 9、局部最优 0、综述： 在VSLAM后端中有各种梯度下降优化算法，例如：最速下降法、牛顿法、高斯-牛顿法、L
阅读全文
摘要：参考：https://blog.csdn.net/ruyingcai666666/article/details/109670567 在目标检测算法中，当一个检测结果(detection)被认为是True Positive时，需要同时满足下面三个条件： 1，Confidence Score > Co
阅读全文
摘要：目录： 一、SSD 二、基于SSD的极速人脸检测 三、VGG 一、SSD SSD主干网络结构（SSD是一个多级分类网络） 图1 ssd主干网络结构图 ssd中的vgg-19网络： SSD采用的主干网络是VGG网络，关于VGG的介绍大家可以看我的另外一篇博客https://blog.csdn.net/
阅读全文
摘要：一、mobileV1 MobileNet模型是Google针对手机等嵌入式设备提出的一种轻量级的深层神经网络，其使用的核心思想便是depthwise separable convolution（深度可分离卷积块）能够有效降低参数量。 对于常规卷积：假设有一个3×3大小的卷积层，其输入通道为16、输出
阅读全文
摘要：Faster R-CNN的发展史 Selective Search（2012） RCNN（2014） SPPNet(2014) Fast R-CNN（2015） Faster R-CNN（2015） 总结 补充：Mask RCNN 7.1、FPN 7.2、RPN 7.3、ProposalLayer层
阅读全文
摘要：UNET: 左边编码下采样，右边编码上采样。 改进版本认为原始版本融合特征跨度太远，改为就近融合 下面有4个损失函数，如果前面三个效果就很好，第四个可以丢掉(剪枝) 数据增强包：albumentations 链接：https://github.com/albumentations-team/albu
阅读全文
摘要：Focal交叉熵： 上面式子是一个交叉熵的改进版本，多了一个权重系数pos_weight，表示图像中，正例、负例的比例，那个越少，就越重视哪一个。好好感受下，loss|y_pred = 0.8 loss|y_pred = 0.2应该是“相等”的，这是上面式子设计的初衷！ 下面是Focal loss的
阅读全文
摘要：libfacedetection是基于SSD进行魔改，而DBFace是基于MobileNetV3进行改进。 一、libfacedetection 二、DBFace 三、libfacedetection网络结构图 一、libfacedetection 链接：https://github.com/Shi
阅读全文
摘要：基于深度学习人脸检测算法已经非常成熟。这里，我们采用WilderFace来验证各个模型性能，以下图表是6个轻量级的网络模型性能对比 什么是WilderFace？ 在人脸检测大赛中，百度的pyramidBox赢得当年冠军，他的成绩为：0.961 0.950 0.889，比下面最好的模型还要好。但是，类
阅读全文
摘要：基于resnet18的图像分类，1000个类别。 openvino工作机制： 下面是代码： 1 import cv2 as cv 2 import numpy as np 3 from openvino.inference_engine import IECore 4 5 6 ''' 7 1、读取模
阅读全文
摘要：模型下载： cd C:\OpenVINO\openvino_2020.4.287\deployment_tools\open_model_zoo\tools\downloader 执行： python downloader.py --name face-detection-0102 下载好的模型文件
阅读全文
摘要：模型下载： C:\OpenVINO\openvino_2020.4.287\deployment_tools\open_model_zoo\tools\downloader> python downloader.py --name age-gender-recognition-retail-0013
阅读全文
摘要：还是先检测人脸，然后检测人脸特征点，一共35个特征点，网络最后输出特征图为1*70，表示35个点，存储格式为:(x y x y x y......) prob_landmarks = em_res[em_out_blob] # (1, 70) 1 import time 2 3 import cv2
阅读全文
摘要：网络的输入、输出如下： Performance Inputs name: "data" , shape: [1x3x60x60] - An input image in [1xCxHxW] format. Expected color order is BGR. Outputs Output lay
阅读全文
摘要：openvino安装目录下给定了写好的脚本，支持例如onnx格式转换为IR格式，如下图： 调用格式： python mo_onnx.py --input_model xxxxx.onnx 结果就是生成IR格式(xml、bin文件)，所以转换流程为：xxx格式 -> onnx -> IR
阅读全文
摘要：YOLOV5.5-P5(640)部署到OpenVINO<一、环境安装与性能验证> YOLOV5.5-P6(1280)部署到OpenVINO<二、环境安装与性能验证> 环境： WIN10 &VS2019 openvino_2021.4.582(C++SDK，非py版，2021.11.19最新版) yo
阅读全文
摘要：这里安装的是WIN10版本OpenVINO，可能我的版本可你的不一致，但是流程一样。 版本：openvino2020.4 依赖 python3.8.9(勾上 add the path.....) Cmake3.18 vs2019 一、安装CPP版本(openvino2020.4) 二、pip安装op
阅读全文
摘要：YOLOV5.5-P5(640)部署到OpenVINO<一、环境安装与性能验证> YOLOV5.5-P6(1280)部署到OpenVINO<二、环境安装与性能验证> 步骤和上一节差不多。 1、在yolov5.5 export.py中将yolov5s6.pt转为onnx --weights yolov
阅读全文
摘要：EfficientDet 影响网络的性能(或者说规模)的三大因素：depth(layer的重复次数), width(特征图channels), resolution(特征图宽高)。 EfficientDet是以EfficientNet作为BackBone提取特征，以BiFPN作为加强特征提取网络。依
阅读全文
摘要：本文展示在pytorch框架下将 pth格式转为onnx格式，然后在openvino框架下部署，并进行效果展示对比。 U2-Net模型分为大小两种： U2NET 173.6 MB （参数量：4千万） U2NEP 4.7 MB （参数量：1 百万 上述两种模型结构是一样的，唯一不同的是：U2NET在编
阅读全文
摘要：源码链接： 链接：https://pan.baidu.com/s/1GkUM9WiGpzUHuFgBe1t2rA 提取码：57zr or https://github.com/VainF/DeepLabV3Plus-Pytorch 以上两个连接是一样的，只不过百度盘中的包含voc数据。 环境安装：
阅读全文
