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原来还可以用数组切数组，我算是长见识了。不多说了，直接上代码应该可以明白 import numpy as np xyz = np.arange(36).reshape(3, 4, 3) B, N, C = xyz.shape farthest = np.random.randint(0, N, si 阅读全文
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#1 浅浅记录一下model的复现，之后做好完整的工程放到github上 PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation #2 import torch.nn as nn import torc 阅读全文
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#1 用visual studio做OpenCV的一些图像处理。不得不说，用起C++就怀念python，不止一次想放弃然后用python写，或许用g++和CMake会好点。 在遍历cv::Mat中会使用mat.at<type>(index)这种方法，不过最坑的就是，不同mat里面的type并不相同， 阅读全文
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#1 环境介绍：windows10, visual studio2019, CMake, OPENCV4.5.5 出现问题 IPPICV: Download: ippicv_2020_win_intel64_20191018_general.zip Try 1 failed CMake Warnin 阅读全文
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#仅作记录 一共六十种颜色的RGB label_colours = [(148, 65, 137), (255, 116, 69), (86, 156, 137), (202, 179, 158), (155, 99, 235), (161, 107, 108), (133, 160, 103), 阅读全文
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#1 直接上结论，需要归一化，尤其是对sigmoid之前的特征，其他的过程特征不归一化也无所谓。先看sigmoid函数 看到了吧，这玩意儿在极小的时候是0，极大的时候是1。 以通道注意力机制为例，获得的1D的attentionmap代表着对每个通道（也就是特征）的筛选与强调，如果不归一化会导致大量的 阅读全文
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#仅作记录 Resnet骨架的搭建与参数加载 import torch.nn as nn import torch.utils.model_zoo as model_zoo # Imagenet resnet model_urls = { 'resnet18': 'https://download. 阅读全文
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#1 就直接上我的代码吧，主要是对max函数与lambda函数的学习。 其中max函数的说明[1] 是一个最大值函数，返回输入数据（可迭代的，如列表字典等等）的最大值，同时可以通过key属性（输入为函数），输出需要的数据最大值 lambda函数的说明[2] 是一种轻量级的函数定义方法，刚好可以巧妙地 阅读全文
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#问题 重新加载训练的时候出现了这样的问题。我的训练步骤是加载resnet，然后冻结resnet参数，解冻resnet中的bn层（为什么解冻我前面有博客），保存模型。之后再重新加载 #解决 根据pytorch论坛上的一个帖子[1]，然后根据他的说法是，optimizer的定义放在了参数冻结之前，导致 阅读全文
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#问题 训练网络往往需要加载预训练模型，主流的就是ResNet一类的预训练好的参数 但我在加载了预训练模型，并冻结与训练参数后，进行训练时，发现了两个问题 ##1 在进行test中model.train()的准确率要远高于model.eval()差别大概在7个点左右。 其中model.eval() 阅读全文