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2023年3月2日
maxpool3d修改成maxpool2d与maxpool1d方法
摘要: 有时候遇到不支持maxpool3d的硬件或算子时候,可将其改成maxpool2d加上maxpool1d组合方式表示,经验证与maxpool3d结果完全一致,其实现细节如下: 代码: import torch class MaxPool3d_modify(torch.nn.Module): def _
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posted @ 2023-03-02 11:23 tangjunjun
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2022年12月14日
xml数据转yolov5的txt代码
摘要: 通过labelimg标注的xml文件转换yolov5可训练的txt格式代码。包含读取xml文件代码,保存txt格式代码。 from lxml.etree import Element, SubElement, tostring, ElementTreefrom xml.dom.minidom imp
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posted @ 2022-12-14 17:05 tangjunjun
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2022年11月15日
点云数据(激光雷达)显示python代码
摘要: 点云数据显示是查看点云数据及感性认识必不可少的一个环节。因为在实际场景中,可能会涉及到很多的算法步骤,处理结果是不是我们自己想要的,就需要查看点云数据。 为此,我将以此博客记录如何使用python代码实现点云数据的显示,如下: 复制即可使用代码如下: import numpy as np impor
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posted @ 2022-11-15 15:18 tangjunjun
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2022年11月11日
Swin Transformer结构详解与代码运行
摘要: 最近一直再看感知相关算法,如LSS、pointnet、pointpillar等相关论文与代码,而当看到多相机检测方法bevfomer论文时候,发现其结构使用了self.attention与cross-attention的transformer方法。 介于此,我将原来沉浸几月的swin-tranfor
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posted @ 2022-11-11 22:19 tangjunjun
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2022年10月28日
ROS2时间同步(python)
摘要: 最近1周一直研究ROS2的时间同步,翻越很多博客,很少有人使用ROS2进行时间同步的代码,无奈不断尝试与源码阅读,终于将其搞定, 为此,本博客将介绍基于python的ROS2的时间同步方法。 本博客内容结构为话题发布代码,话题订阅与时间同步代码,代码文件夹结构及结果显示图片。本博客假设2个publi
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posted @ 2022-10-28 16:14 tangjunjun
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2022年10月17日
opencv读取rtsp流(python)
摘要: 使用opencv读取rtsp流方法,因其简单将不在解释: import cv2 def read_rtsp(): cap = cv2.VideoCapture('rtsp://admin:Vrc123456@192.168.2.226:554') fourcc = cv2.VideoWriter_f
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posted @ 2022-10-17 17:52 tangjunjun
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2022年10月16日
ROS2基本命令与简单列子(python与C++)
摘要: 初次学习ROS2机器操作系统,本博客将简单入门记录于此。 一. ros2安装: sudo apt-get install curl && curl http://fishros.com/tools/install/ros-foxy | bash 二.编译工具colcon安装: sudo apt-ge
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posted @ 2022-10-16 22:32 tangjunjun
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2022年10月8日
C语言读取json文件和C++语言读取json文件
摘要: 本博客主要记录基于C++语言json文件的读取,代码已在windows10平台visual studio2019运行,也在linux平台编译运行。 C语言读取json文件,仅在windows10上运行,未在linux运行(有点懒了)(添加:20221009)。 本代码链接: 链接:https://p
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posted @ 2022-10-08 21:14 tangjunjun
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2022年9月28日
torchvision.opt.nms/torchvision.ops.box_iou使用(计算nms与计算iou)
摘要: 本博客记录使用torchvision.opt.nms()函数求解nms用法及torchvision.ops.box_iou()函数求解iou用法。 torchvision.opt.nms()参数如下(来源源码): Parameters boxes : Tensor[N, 4]) boxes to p
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posted @ 2022-09-28 10:49 tangjunjun
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2022年9月26日
世界坐标系转换/相机标定/畸变矫正-Python
摘要: PnP(Perspective-n-Point)是求解3D到2D点的对应方法。不论是相机和雷达的标定还是相机和相机的标定都可以使用PNP来解决,即通过不同坐标系下相同的点对求解变换矩阵。 这里相机多用棋盘格中的角点来实现点的提取。流行方法为张正友标定法,至于详细原理可点击我的博客https://ww
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posted @ 2022-09-26 22:57 tangjunjun
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