摘要: pytorch/libtorch qq群2群:302984355 pytorch/libtorch qq群: 1041467052(一群满了) 其实pytorch的函数libtorch都有,只是写法上有些出入。 libtorch的官方文档链接 class tensor 只是官方文档只是类似与函数申明 阅读全文
posted @ 2020-05-16 18:14 无左无右 阅读(39085) 评论(1) 推荐(6) 编辑
摘要: [11:06:53.461] Creating bash subshell inside "bash" [11:06:53.560] > bash version: 4.4.20(1)-release [11:06:53.586] > bash version: 4.4.20(1)-release 阅读全文
posted @ 2024-10-31 11:25 无左无右 阅读(25) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 这个问题困扰1个多星期,修改了代码断点就失效了,变成灰色空心。 后来发现只要ctrl+s保存,断点就可以,原来重装了vscode, 文件->自动保存 没有勾选! 阅读全文
posted @ 2024-10-21 13:56 无左无右 阅读(11) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: kitti数据集中的相机坐标系转到激光雷达坐标系: 转自: https://github.com/open-mmlab/OpenMMLabCourse/blob/main/codes/MMDet3d_tutorials/3 KITTI点云数据读取和可视化.ipynb 阅读全文
posted @ 2024-10-09 21:37 无左无右 阅读(3) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 目录1. 网址2. kitti简介3. 采集车和传感器4.坐标系5. 数据文件介绍5.1 图像:5.2 点云:5.3 label文件6. 可视化代码open3d库显示可视化kitti数据集, https://zhuanlan.zhihu.com/p/691586674show_lidar_with_ 阅读全文
posted @ 2024-10-08 10:20 无左无右 阅读(56) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 看一下stack的直观解释,动词可以简单理解为:把……放成一堆、把……放成一摞。 torch.stack方法用于沿着一个新的维度 join(也可称为cat)一系列的张量(可以是2个张量或者是更多),它会插入一个新的维度,并让张量按照这个新的维度进行张量的cat操作。值得注意的是:张量序列中的张量必须 阅读全文
posted @ 2024-09-22 23:18 无左无右 阅读(30) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 配置文件launch.json修改justMycode:false { // 使用 IntelliSense 了解相关属性。 // 悬停以查看现有属性的描述。 // 欲了解更多信息,请访问: https://go.microsoft.com/fwlink/?linkid=830387 "versio 阅读全文
posted @ 2024-09-06 11:21 无左无右 阅读(13) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: from typing import Tuple from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont def box_intersection( b1: Tuple[int, int, int, int], b2: Tuple[int, int, int, int 阅读全文
posted @ 2024-08-09 15:22 无左无右 阅读(9) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: https://blog.csdn.net/ljjjjjjjjjjj/article/details/123261360 例如有3个任务ABC,要分配给甲乙丙三人分别去完成,每个人完成3个任务所耗费精力不同(因为每个人特长不同),此处也叫完成任务耗费的代价,合理分配任务,可以达到总效率最高的目标。 阅读全文
posted @ 2024-03-08 16:08 无左无右 阅读(50) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: zip() 函数是 Python 内置函数之一,它可以将多个序列(列表、元组、字典、集合、字符串以及 range() 区间构成的列表)“压缩”成一个 zip 对象。所谓“压缩”,其实就是将这些序列中对应位置的元素重新组合,生成一个个新的元组。 import numpy as np my_list = 阅读全文
posted @ 2024-03-05 17:43 无左无右 阅读(37) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: chatgpt回答: 要得到一个形状为 [7, 6, 49, 3] 的 NumPy 矩阵,你需要组合这两个原始的矩阵(假设为矩阵 A 和矩阵 B)。不过,由于这两个矩阵的形状分别是 [7, 49, 2] 和 [6],它们无法直接通过常规的广播规则来获得一个 [7, 6, 49, 3] 形状的矩阵。但 阅读全文
posted @ 2024-02-29 15:01 无左无右 阅读(2) 评论(0) 推荐(0) 编辑