11 2021 档案
摘要：不可能完全做到逆卷积，肯定有损失，所以叫做转置卷积。 在maxpooling时，记一下max值的位置，然后逆pooling的时候，就可以反回去，当然也有损失（不可能完全恢复）；
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摘要：由于受到计算机性能的影响，虽然LeNet在图像分类中取得了较好的成绩，但是并没有引起很多的关注。 知道2012年，Alex等人提出的AlexNet网络在ImageNet大赛上以远超第二名的成绩夺冠，卷积神经网络乃至深度学习重新引起了广泛的关注。 AlexNet特点 AlexNet是在LeNet的基础
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摘要：LeNet是卷积网络做识别的开山之作，虽然这篇论文的网络结构现在已经很少使用，但是它对后续卷积网络的发展起到了奠基作用，打下了很好的理论基础，所以这篇文章中我们看的不只是结构，而是卷积网络设计的思想。 1. 设计思想 所谓卷积网络设计的思想，一共有三方面： 1）局部感受野(local recepti
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摘要：1.图片分类的问题定义 图片分类定义：给定图片做输入，输出图片中所包含的物体类别； 图1 图像分类分为两种：single label （单分类）和multi label（多分类）； 左上图片：single label and single instance（个体或实例）； 左下：single lab
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摘要：1. vs2015+ZXing的环境配置 参考：https://blog.csdn.net/weixin_42975610/article/details/110165856 2. vs2015+ZBar 的环境配置 参考：https://www.it610.com/article/12915689
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摘要：1.统计滤波,去除离群点 #include <pcl\filters\\statistical_outlier_removal.h> #include <iostream> #include <pcl\io\pcd_io.h> #include <pcl\point_types.h> #includ
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摘要：点云数据的读取与显示： desk.pcd 数据百度链接： 链接：https://pan.baidu.com/s/1mYleYemNmizXZGLQbUC59A 提取码：atma #include <iostream> #include <pcl\io\pcd_io.h> #include <pcl\
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摘要：pcl_common中主要是包含了PCL库常用的公共数据结构和方法，比如PointCloud的类和许多用于表示点，曲面，法向量，特征描述等点的类型，用于计算距离，均值以及协方差，角度转换以及几何变化的函数。 common模块中的头文件 angles.h 定义了标准的C接口的角度计算函数 centri
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摘要：参考： https://blog.csdn.net/u013925378/article/details/83537844 https://github.com/MNewBie/PCL-Notes/blob/master/chapter4.md https://www.yuque.com/huang
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摘要：1. pcd转txt 1 #include <iostream> 2 #include <fstream> 3 #include <pcl/io/pcd_io.h> 4 5 int main(int argc, char *argv[]) 6 { 7 8 pcl::PointCloud<pcl::P
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摘要：pcd文件数据举例 # .PCD v.7 - Point Cloud Data file format VERSION .7 # 版本号 FIELDS x y z rgb # 指定一个点可以有的每一个维度和字段的名字 SIZE 4 4 4 4 # 用字节数指定每一个维度的大小。例如： TYPE F
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摘要：1. pcl1.8.1库百度链接： 链接：https://pan.baidu.com/s/1FdoHA5lGt43dEnLNQugw7g 提取码：c7m9 2. 安装配置参考： https://www.cnblogs.com/weiyouqing/p/8046387.html https://blo
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摘要：一个模型所能提供的信息一般来源于2个方面，一是训练数据中蕴含的信息，二是在模型的形成过程中（包括构造，学习，推理等），人们提供的先验信息。当训练数据不足时，说明模型从原始数据中获取的信息比较少，这种情况下要保证模型的效果，就需要更多的先验信息。先验信息可以作用在模型上，例如让模型采用特定的内在结构，
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