随笔档案「2021年4月」 - 一抹烟霞

PyTorch——(8) 正则化、动量、学习率、Dropout、BatchNorm

摘要：@ 正则化 L-1正则化实现 PyTorch没有L-1正则化，所以用下面的方法自己实现 L-2正则化一般用L-2正则化 weight_decay 表示$\lambda$ 动量 moment参数设置上式中的$\beta$,表式上一时刻梯度所占的比例0~1之间学习率衰减当loss不在下降时的学习率阅读全文

posted @ 2021-04-28 18:47 一抹烟霞阅读(315) 评论(0) 推荐(0)

PyTorch——(7) MNIST手写数字识别实例

摘要：网络结构代码 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim from torchvision import datasets, transforms ba 阅读全文

posted @ 2021-04-26 22:01 一抹烟霞阅读(308) 评论(0) 推荐(0)

PyTorch——(6)2D函数优化实例

摘要：最小值点有4个 import numpy as np from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from matplotlib import pyplot as plt import torch def himmelblau(x): return (x[0] * 阅读全文

posted @ 2021-04-25 22:12 一抹烟霞阅读(121) 评论(0) 推荐(0)

PyTorch——(5)自动梯度计算

摘要：@ 声明需要进行自动梯度未申明的变量将无法进行自动梯度申明方法有两种 # 在创建完成后，申明自动梯度 x = torch.ones(1) x.requires_grad() # 在创建时，就申明自动梯度 w = torch.full([1],2,requires_grad=True) 进行自动梯阅读全文

posted @ 2021-04-25 21:24 一抹烟霞阅读(142) 评论(0) 推荐(0)

PyTorch——(4)where条件判断、gather查表

摘要：where() 条件判断 gather()查表 input ：待查的表 dim ：在input的哪个维度上查表 index：待查表的索引值阅读全文

posted @ 2021-04-25 21:01 一抹烟霞阅读(625) 评论(0) 推荐(0)

PyTorch——(3) tensor基本运算

摘要：@ 矩阵乘法只对2d矩阵有效，因为矩阵乘法是定义在2d矩阵上的 torch.mm(a,b) torch.matmul(a,b) a@b tensor的幂对tensor中的每一个元素都进行幂运算 exp()/log() 近似运算 clamp() 截断将小于10的都等于10 将大于10的都等于10 阅读全文

posted @ 2021-04-25 20:31 一抹烟霞阅读(567) 评论(0) 推荐(0)

PyTorch——(2) tensor基本操作

摘要：@ 维度变换 view()/reshape() 改变形状 view()/reshape()等价，参数为需要目标tensor的形状 unsqueeze()增加维度在指定位置增加一个维度，参数为增加后，被增加维度所在的位置索引 squeeze()压缩维度只能压缩长度为1的维度，参数为压缩前，被压缩维阅读全文

posted @ 2021-04-25 20:01 一抹烟霞阅读(210) 评论(0) 推荐(0)

pyTorch——(1)基本数据类型

摘要：@ torch.tensor() 直接使用数据构造张量 a = torch.tensor(5.5) # 构造dim=0的标量 a = torch.tensor([5.5]) # 构造dim=1 的向量 b = torch.tensor([5.5, 3]) torch.FloatTensor() # 阅读全文

posted @ 2021-04-25 16:59 一抹烟霞阅读(302) 评论(0) 推荐(0)

作业

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posted @ 2021-04-23 17:54 一抹烟霞阅读(0) 评论(0) 推荐(0)

已知sim3相似变换矩阵，如何求解出R, s, t ，从sim3相似变换矩阵中恢复和获得尺度、旋转、平移

摘要：转载自：https://blog.csdn.net/u011341856/article/details/106862508 如果已知如下这种sim3相似变换矩阵，如何求解出R, s, t ？首先我们知道sim3变换的矩阵具有形式如下：相似变换矩阵只是在旋转矩阵前面乘了一个常数 s 要从一个 4 阅读全文

posted @ 2021-04-21 23:56 一抹烟霞阅读(556) 评论(0) 推荐(0)

面试

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posted @ 2021-04-21 18:26 一抹烟霞阅读(0) 评论(0) 推荐(0)

优化计划

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posted @ 2021-04-16 23:06 一抹烟霞阅读(0) 评论(0) 推荐(0)

dynamic_cast用法总结

摘要：https://blog.csdn.net/weixin_44212574/article/details/89043854 阅读全文

posted @ 2021-04-16 22:09 一抹烟霞阅读(90) 评论(0) 推荐(0)

ORB_SLAM3原理源码解读系列（8）——局部地图跟踪TrackLocalMap

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posted @ 2021-04-14 22:48 一抹烟霞阅读(0) 评论(0) 推荐(0)

ORB_SLAM3原理源码解读系列（7）—— SLAM模式下的跟丢后重定位

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posted @ 2021-04-13 15:25 一抹烟霞阅读(0) 评论(0) 推荐(0)

ORB_SLAM3原理源码解读系列（6）—— SLAM模式下的tracking

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posted @ 2021-04-12 00:05 一抹烟霞阅读(0) 评论(0) 推荐(0)

ORB_SLAM3原理源码解读系列（4）——视觉词袋模型

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posted @ 2021-04-09 21:11 一抹烟霞阅读(0) 评论(0) 推荐(0)

ORB_SLAM3原理源码解读系列（3)——创建单目初始化地图

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posted @ 2021-04-09 00:38 一抹烟霞阅读(0) 评论(0) 推荐(0)

主流卡尔曼滤波推导——KF、EKF、IKF、UKF、ESKF

摘要：@目录一、高斯分布1.1 高斯概率密度函数1.2 联合高斯概率密度函数1.3 高斯随机变量的线性变换二、滤波器基本原理2.1 贝叶斯滤波三、卡尔曼滤波3.1 普通卡尔曼滤波器 (KF)3.2 扩展卡尔曼滤波(EKF)3.3 迭代扩展卡尔曼滤波(IEKF)3.4 无迹/无损卡尔曼滤波(UKF)3.5 阅读全文

posted @ 2021-04-07 10:43 一抹烟霞阅读(41) 评论(0) 推荐(0)

ORB_SLAM3原理源码解读系列（2)——单目初始化

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posted @ 2021-04-01 22:15 一抹烟霞阅读(0) 评论(0) 推荐(0)