03 2023 档案
conda创建的虚拟环境
摘要:为什么写这个笔记 我虽然创建了不同的conda环境,在a环境中安装的torch, 当我打开b的虚拟环境时候,发现这个torch的版本也变了。 所以这虚拟环境创建了个啥? pip有全局和局部之分 创建虚拟环境之后,在conda install pip 2. 创建了虚拟环境,在miniconda的env
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torch和cuda 的关系
摘要:他们一定要匹配吗? 我认为是的(错)。没关系。版本不匹配换就完了 都给报错了 False 但是,我cuda11.1 torch1.6.0 也是可以运行没问题 虽然不同版本的CUDA和PyTorch有可能会出现兼容性问题,但并不是每个版本都会出现不兼容的情况。在有些情况下,即使版本不对应,也可以运行。
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cuda多版本共存
摘要:torch 一会要这个版本,一会要那个版本,还要和cuda对应上。避免不了要下载多个cuda 参考文档:https://blog.csdn.net/ytusdc/article/details/85173258 1. 下载cuda 2. 安装(失败,runfile) 一直按回车 说什么未知原因 3.
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python训练自己数据集(官)
摘要:参考文档:https://zhuanlan.zhihu.com/p/64605565 官网:https://github.com/facebookresearch/maskrcnn-benchmark/blob/main/INSTALL.md 最好还是看官网,帖子作为参考 创建一个空的虚拟环境吧 c
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pytorch 训练自己的数据集(废)
摘要:参考文档:https://blog.csdn.net/weixin_58577392/article/details/124828281 创建一个空的虚拟环境吧 1. 环境: pytorch :根据自己cuda的环境 ninja yacs cython matplotlib tqdm opencv-
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conda和pip
摘要:pip是来自anaconda下面的,为什么pip install 下载到了c盘,不是anaconda/Lib/site-packages? 默认地址 所以要修改它: 1. 查看最初的配置 USER_BASE 和USER_SITE其实就是用户自定义的启用Python脚本和依赖安装包安装的基础路径 2.
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训练集 测试集
摘要:定义 训练集(Training Set): 训练集是用来训练机器学习模型的数据集。 模型通过训练集中的样本学习关联模式、特征,以便能够对新数据进行预测或分类。 训练集的质量和数量对模型性能有着重要的影响。 测试集(Test Set): 测试集用于最终评估模型的性能,检查模型对未见过的数据的泛化能力。
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labelme 标注结果 转coco数据集
摘要:coco数据集 官网: https://github.com/wkentaro/labelme.git1. git clone https://github.com/wkentaro/labelme.git 2. 放原始图片 3. 先运行一次,生成训练集的json python labelme2co
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maskRCNN
摘要:Mask R-CNN其实是将物体检测和语义分割结合起来,从而达到了实例分割的效果 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1703.06870.pdf 参考文档:https://blog.csdn.net/qq_38737428/article/details/124797544 就是
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fasterRCNN
摘要:参考文档:https://zhuanlan.zhihu.com/p/31426458 改进: 对于提取候选框最常用的 SelectiveSearch 方法,提取一副图像大概需要 2s 的时间,改进的 EdgeBoxes 算法将效率提高到了 0.2s,但是这还不够。 本文发现候选框提取不一定要在原图上
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快速入门
摘要:论文:https://arxiv.org/abs/1504.08083 github:https://github.com/rbgirshick/fast-rcnn 参考文档:https://blog.csdn.net/qq_45848817/article/details/127965649 快速
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离线安装第三方库
摘要:参考文档:www.manongjc.com/detail/41-poopitbfamsxoxp.html 1.生成requirements.txt pip freeze > requirements.txt 在当前路径下生成一个requirements.txt文件,该文件中则会记录当前python环
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pip 将第三方库,变成离线包
摘要:参考文档:https://zhuanlan.zhihu.com/p/351494670 下载 pip download -d ./path pyinstaller -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/<-d ./path>的意思是将下载的文件存放到当
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CSV
摘要:import pandas as pddf = pd.read_csv('nba.csv') read_csv( FilePath: 文件路径 sep: 指定的分隔符,默认是逗号 delimiter: str | None = ..., header: int 将第几行作为表头,前面的行,就会被消除
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class
摘要:1. __init__ 这里面写类的属性。 有了属性,所以在创建类的时候,就要传入参数 2. self self代表类的实例化对象 什么时候,需要用到self 3. args合kw *args是可变参数,args接收的是一个tuple,**kw是关键字参数,kw接收的是一个dict)。
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windows 端口被占用
摘要:netstat -ano|findstr "8001" taskkill /t /f /pid 18024
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python tcp 发送图片
摘要:https://www.cnblogs.com/studyming/p/13664819.html TCP通信需要经过创建连接、数据传送、终止连接三个步骤 TCP只能发送字符串数据 TCP基础案例 图片 就是二进制的数据,在发送和接收的时候,多了一步处理 发送的时候,图片先编码成字符串。接收的时候,
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线程
摘要:https://www.cnblogs.com/lovefisho/p/16202006.html https://docs.python.org/3/library/multiprocessing.html?highlight=queue#module-multiprocessing 参考文档:h
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pytorch cnn 手写数字识别
摘要:结果 训练好的模型呢 训练过程中,不断变化 官网: 是https://github.com/pytorch/examples/blob/main/mnist/main.py test改个名字 如何使用训练好的模型,来识别我手写的 from __future__ import print_functi
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pointnet++ github
摘要:官网:https://github.com/charlesq34/pointnet2 简介这项工作是基于我们NIPS的17篇论文。你可以在这里找到arXiv版本的论文或检查项目网页的快速概述。 pointnet++是一个在PointNet基础上构建并扩展的后续项目。它是PointNet体系结构的2.
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MLP多层感知机、人工神经网络、前馈神经网络、最基本的网络模型
摘要:多层感知机(MLP,Multilayer Perceptron)也叫人工神经网络(ANN,Artificial Neural Network) MLP多层感知机,即原始神经网络。只用全连接层,没有卷积层,只接受向量(一维数组)作为输入,不接受矩阵(二维数组),丢失图像中的像素关系 包括输入层、输出层
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快速入门 giuhub
摘要:官网:https://github.com/charlesq34/pointnet 简介这项工作是基于我们的arXiv技术报告,该报告将出现在CVPR 2017。 我们为点云(作为无序点集)提出了一种新的深度网络架构。您也可以查看我们的项目网页,以获得更深入的介绍。 点云是一种重要的几何数据结构。由
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深度图,点云补全
摘要:背景: 主流的RGB-D相机有微软的Kinect系列...,但是受制于物理硬件的限制,目前深度相机输出的depth图还有很多问题,比如对于光滑物体表面反射、半/透明物体、深色物体、超出量程等都会造成深度图缺失。生成的点云也是有缺失值,结果就是空洞 补全缺失值 1. Deep Depth Comple
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点云格式
摘要:参考文档: https://blog.csdn.net/lemonxiaoxiao/article/details/112966329 ASCII和binary ASCII 文本格式 这个为主,后续的模型训练,重建等等,都用的是这种格式 binary 二进制格式 能看,不好用 转换: 1. 用代码
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nvidia-smi命令怎么看
摘要:nvidia-smi是nvidia 的系统管理界面 ,其中smi是System management interface的缩写 GPU:**本机中的GPU编号(有多块显卡的时候,从0开始编号)图上GPU的编号是:0 Fan:风扇转速(0%-100%),N/A表示没有风扇 Name:GPU类型,图上G
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如何使用
摘要:1. 改变中心 先点击,不要自动的选择中心 左键点击你想要的位置 右键在点击一下 2. 标注 参考文档:https://zhuanlan.zhihu.com/p/571620738 补充: 1. 每次分割,点击剪刀的时候,要先点击一下 总体的点云 2. 如果出现不能点 + ,那就是点云分割重复了。
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windows安装cuda、cudnn
摘要:我要在windows 运行pytorch 下载时候,需要cuda的版本 一、查看电脑上有没有cuda 二、下载cuda https://blog.csdn.net/qq_40968179/article/details/128996692 1. 打开英伟达控制面板 2. 帮助 3. 得到nvidia
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tof mkv获得点云
摘要:open3D也可以操作Azure kinect www.open3d.org/docs/latest/tutorial/sensor/azure_kinect.html?highlight=kinect pyk4a: 一个azure kinect sdk的一个封装, 直接使用python就能实现抓图
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windows连接ubuntu
摘要:参考文档:https://blog.csdn.net/hubing_hust/article/details/128162857 一、ubuntu下载openssh-server sudo apt install openssh-server 二、启动ssh service ssh start 三、
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雷达采集的点云,rviz中,保存成pcd文件。
摘要:我们在rviz中能看到点云的效果,说明rviz已经接收到了发布者(talker)发布的信息 所以,我们需要一个文件,来订阅消息,进行保存 方法一、不好用,有点软件打不开 一、获取点云,是bag rosbag /record 点云的话题 二、将bag变成pcd 三、查看 pcl_viewer ....
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CH16雷达 在ros中使用
摘要:1. 建立工作空间 mkdir -p ~/leishen_ws/src 2.解压ros驱动 解压的文件,放在src目录下 3. 编译 cd ~/leishen_ws catkin_make 报错1:应该和driver没关系。 下次安装的时候可以试试 2. 报错2,和上一次的变了 这次是直接解压的驱动
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文件系统
摘要:一、介绍 WorkSpace 自定义的工作空间 | build:编译空间,用于存放CMake和catkin的缓存信息、配置信息和其他中间文件。 | devel:用于存放编译后生成的目标文件,包括头文件、动态&静态链接库、可执行文件等。 | src: 源码 |-- package:功能包(ROS基本单
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ifconfig:网卡and ip
摘要:ifconfig: eth0:网线以太网接口卡【有线网卡】 网卡:网阔接口控制器,让计算机可以通信的硬件,其拥有MAC地址 配置网卡ip: ifconfig 网卡名 ip 无线网卡:也是一个硬件,能让硬件连接到无线网上 虚拟网卡: ip:网际互连协议,Internet Protocol的缩写 无线网
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虚拟机安装ubuntu
摘要:1. VMware Tools是必须要用到的 安装Tools 不能直接点击‘安装Tools’ 先关机, 开机,重新下载 下载好了之后,打开上面的文件,双击就行,然后将文件复制到/home,然后解压 然后按照它的提示,sudo ./vmware-install.pl 你还想继续安装吗? 肯定啊yes
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如何使用
摘要:windows上 看官网,也不是很明白。就只要这几个问题。 1. 怎么导入点云 上面那两个就是,导入和导出的路径 3.怎么设置分类 在setting.json中修改类别 最初的文件中,三个name代表啥意思? 标注类别 右键按住不动,圈一块区域 点击‘创建物体’ 然后点击类别 就分类好了 4.剩下就
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安装
摘要:从来没在windows见过这么难安装的东西 官网:https://github.com/JerryHaoshijie/semantic-segmentation-editor 就按照官网安装 总结: node14版本,meteor最新版本,安装过程可能奇奇怪怪,不行卸载,删了SSE重新来 说是证书过
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模型相关概念
摘要:我发现这种数学问题,国内的教材,就会给你整的罗里吧嗦,说不清楚,让人非常难理解 激活函数:是调整模型的,也就是σ。来调整模型的权重,使需要的神经元高亮, 损失函数(loss function)或代价函数(cost function):用来评价模型好坏的,在epoch每次迭代的时候展示 梯度下降法(g
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FCN简介及入门
摘要:FCN的全称是Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation,即语义分割的全卷积网络,是一个框架 CNN的全称是Convolutional Neural Networks,即卷积神经网络 诞生的背景: 对于一般的分类CNN网络,如VGG和
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卷积神经网络,卷积是什么?神经网络是什么?
摘要:神经网络 神经网络。只用全连接层,没有卷积层,只接受向量(一维数组)作为输入,不接受矩阵(二维数组) 反复观看这个视频!!! https://www.bilibili.com/video/BV1bx411M7Zx/?spm_id_from=333.999.0.0 概念:Neural Networks
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