随笔分类 - 计算机视觉&机器学习
摘要：https://www.bookstack.cn/read/paddlepaddle-tutorials/spilt.3.3d52d8126c99cb7b.md https://www.jianshu.com/p/2a5936c2a6dd https://mp.weixin.qq.com/s?__b
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摘要：1. Res-U-Net https://www.cnblogs.com/alex-bn-lee/p/15224922.html https://blog.csdn.net/BluErroR/article/details/134621879 2.Transformer https://zhuanl
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摘要：全部代码如下： import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import torch.nn.functional as F from torchvision import datasets, transforms #
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摘要：git clone --recurse-submodules https://github.com/cvg/DeepLSD.git 直接用 cd DeepLSDbash quickstart_install.shmkdir weightswget https://www.polybox.ethz.c
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摘要：下载源码：git clone --recurse-submodules https://github.com/graphdeco-inria/gaussian-splatting.git 利用conda创建虚拟环境：conda create -n gs python=3.8 切换虚拟环境：conda
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摘要：https://towardsdatascience.com/a-comprehensive-overview-of-gaussian-splatting-e7d570081362 3D Gaussian Splatting测试了一个精灵4无人机飞的MOV格式视频，重建效果如下： 对应的ply点云效
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摘要：深度学习中存在一些问题，包括但不限于以下几个方面： 贝叶斯理论与深度学习：深度学习模型的训练和推断方法通常基于概率论和统计学原理，但与贝叶斯推理理论的融合仍存在一些挑战和问题。 解释性和可解释性：深度学习模型往往被视为“黑匣子”，其决策过程不太可解释。如何提高深度学习模型的解释性，使其决策过程和结果
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摘要：Python 3.7 pip install d2l==0.14.4 pip install pandas==1.3.5 Matplotlib 的最新稳定版本为 3.4，但是在 Python 3.7 版本中，我们可以使用的 Matplotlib 版本是 3.3.4 pip install jobli
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摘要：1. 查看硬件： 主要是显卡型号，确认已装显卡驱动 。使用nvdia-smi查看支持的最高版本cuda toolkit.2. 安装cuda toolkit 3. 安装cudnn，将cudnn中的 bin include lib 在c-program files-GPU进行替换。4. 安装anacon
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摘要：torch-points-kernels安装：pip install torch-points-kernels -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple https://github.com/torch-points3d/torch-points-ker
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摘要：1.基于图元的CAD模型、三维点云、Mesh网格模型、体素化模型、八叉树表示、TSDF表示等 Naseer, M., S. H. Khan and F. Porikli "Indoor Scene Understanding in 2.5/3D for Autonomous Agents: A Su
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摘要：1. 近期目标，实现随机森林进行点云分类 1）学习阶段： 【干货】Kaggle 数据挖掘比赛经验分享 Kaggle Machine Learning Competition: Predicting Titanic Survivors Kaggle Titanic 生存预测 -- 详细流程吐血梳理 机
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摘要：1.特征值分解 2.奇异值分解 奇异值的物理意义是什么？ 奇异值分解(SVD)原理详解及推导 奇异值分解(SVD)原理与在降维中的应用 奇异值分解 SVD 的数学解释 3.高斯混合模型和EM 高斯混合模型（GMM）及其EM算法的理解 一文详解高斯混合模型原理 GMM的世界，你不懂？(上篇)
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摘要：参考资料： python机器学习库scikit-learn简明教程之：随机森林 http://nbviewer.jupyter.org/github/donnemartin/data-science-ipython-notebooks/blob/master/kaggle/titanic.ipynb
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摘要：Linux下安装scikit-learn sudo apt-get install python-pip sudo apt-get install python-pandas python-sympy python-nose sudo pip install scipy sudo pip insta
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摘要：OpenMVG 是一个不错的SFM开源算法库，可以实现基于多视图像的稀疏重建。 OpenMVG SfM pipelines run as a 4 step process:包含四个基本过程 1. Image listing 图片文件的整理 openMVG_main_SfMInit_ImageList
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摘要：来自知乎： SFM和vSLAM基本讨论的是同一问题，不过SFM是vision方向的叫法，而vSLAM是robotics方向的叫法。 vSLAM所谓的mapping，vision方向叫structure；vSLAM所谓的location，我们vision方向叫camera pose。 但是从出发点考虑
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摘要：OpenCV矩形检测 需求：提取图像中的矩形，图像存在污染现象，即矩形区域不是完全规则的矩形。 思路一：轮廓法 OpenCV里提取目标轮廓的函数是findContours，它的输入图像是一幅二值图像，输出的是每一个连通区域的轮廓点的集合：vector<vector<Point>>。外层vector的
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摘要：开发环境：Windows7, VS2010, OpenCV2.4.10 1.图像特征匹配 2.膨胀和侵蚀 形态学方法：读取图像，实现图像的膨胀和侵蚀操作。 3.图像二值化 4.图像边缘提取
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摘要：谁告诉我说KinectFusion不能直接在Kinect2上直接用。今天心血来潮看了一下Kinect for Windows SDK中的头文件，发现完全可以用啊。 于是用SDK自带的Demo测试了一下： 发现存在一些问题，首先重建人并不容易。转360度其实还是不容易的，转动稍微快一点，模型就出现变形
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