周报_第三周
学习时间:2023.9.14-2023.9.20
一、完成内容
1.看代码,尝试把结果进行可视化,但是没成功。
2.更换训练的参数,复现论文中的实验结果。
3.看论文《Skeleton-Parted Graph Scattering Networks for 3D Human Motion Prediction》,代码还未运行成功。
二、 遇到的问题
1.复现论文中的结果时,精度离论文中的差距较大。
三、 下周计划
1.运行《Skeleton-Parted Graph Scattering Networks for 3D Human Motion Prediction》的代码,比较跟上一篇论文之间的不同之处,为什么acc会更高。
2.了解一下GRU对时间的处理。
3.找一些关于建模空间关系和时间预测的论文了解一下。
【推荐】国内首个AI IDE,深度理解中文开发场景,立即下载体验Trae
【推荐】编程新体验,更懂你的AI,立即体验豆包MarsCode编程助手
【推荐】抖音旗下AI助手豆包,你的智能百科全书,全免费不限次数
【推荐】轻量又高性能的 SSH 工具 IShell:AI 加持,快人一步
· 分享一个免费、快速、无限量使用的满血 DeepSeek R1 模型,支持深度思考和联网搜索!
· 基于 Docker 搭建 FRP 内网穿透开源项目(很简单哒)
· ollama系列01:轻松3步本地部署deepseek,普通电脑可用
· 25岁的心里话
· 按钮权限的设计及实现