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原创 AlphaPose代码笔记
在评估模式下,模型会关闭dropout和batch normalization等层的某些特定行为,这些行为在训练时是必要的,但在推理时可能会导致不一致的结果。函数的作用是对输入的图像帧和边界框进行预处理,以便为后续的图像处理、目标跟踪或检测任务准备数据。:YOLOv3模型预测的是边界框中心相对于网格的偏移量、边界框的宽高相对于整张图像的宽高的比例。用于临时禁用梯度计算。总的来说,这段代码的目的是将一组边界框从原始图像尺寸调整到新的图像尺寸,同时确保这些边界框在调整过程中不会超出新图像的边界。
2024-08-06 11:12:22
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原创 pytorch-openpose代码笔记
构建了用于调用ffprobe并获取媒体文件信息的命令数组。定义好之后,使用函数被用来执行ffprobe命令,并捕获其标准输出(stdout)和标准错误输出(stderr)。和参数告诉将输出和错误输出作为字节流捕获,然后可以通过和访问。
2024-07-25 18:44:30
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原创 PiMAE: Point Cloud and Image InteractiveMasked Autoencoders for 3D Object Detection
1,,全称是Mean Absolute Error,即平均绝对值误差,它表示预测值和观测值之间绝对误差的平均值2,模态,是反应结构自身的固有特性,包含频率和振型;由结构的质量和刚度矩阵决定。3,掩码图像建模 (MIM) 是一种新兴的自监督预训练方法,它的基本思想:输入图像的一部分被随机屏蔽,然后通过预训练任务重建。4,
2024-02-03 11:27:00
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原创 PTA图练习
有了一张自驾旅游路线图,你会知道城市间的高速公路长度、以及该公路要收取的过路费。现在需要你写一个程序,帮助前来咨询的游客找一条出发地和目的地之间的最短路径。如果有若干条路径都是最短的,那么需要输出最便宜的一条路径。输入格式:输入说明:输入数据的第1行给出4个正整数N、M、S、D,其中N(2≤N≤500)是城市的个数,顺便假设城市的编号为0~(N−1);M是高速公路的条数;S是出发地的城市编号;D是目的地的城市编号。
2023-12-28 20:04:06
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原创 PTA优先队列和并查集练习
消息队列是Windows系统的基础。对于每个进程,系统维护一个消息队列。如果在进程中有特定事件发生,如点击鼠标、文字改变等,系统将把这个消息加到队列当中。同时,如果队列不是空的,这一进程循环地从队列中按照优先级获取消息。请注意优先级值低意味着优先级高。请编辑程序模拟消息队列,将消息加到队列中以及从队列中获取消息。输入格式:输入首先给出正整数N(≤105),随后N行,每行给出一个指令——GET或PUT,分别表示从队列中取出消息或将消息添加到队列中。如果指令是PUT。
2023-11-26 15:24:26
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原创 PTA散列表练习
给定一系列由大写英文字母组成的字符串关键字和素数P,用移位法定义的散列函数H(Key)将关键字Key中的最后3个字符映射为整数,每个字符占5位;再用除留余数法将整数映射到长度为P的散列表中。例如将字符串AZDEG插入长度为1009的散列表中,我们首先将26个大写英文字母顺序映射到整数0~25;再通过移位将其映射为3×322+4×32+6=3206;然后根据表长得到3206%1009=179,即是该字符串的散列映射位置。发生冲突时请用平方探测法解决。
2023-11-26 15:20:00
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原创 PTA二叉搜索树练习
将给定的一系列数字插入初始为空的AVL树,请你输出最后生成的AVL树的根结点的值。输入格式:输入的第一行给出一个正整数N(≤20),随后一行给出N个不同的整数,其间以空格分隔。输出格式:在一行中输出顺序插入上述整数到一棵初始为空的AVL树后,该树的根结点的值。7088。
2023-11-26 15:16:37
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原创 PTA二叉树练习
给定两棵树T1和T2。如果T1可以通过若干次左右孩子互换就变成T2,则我们称两棵树是“同构”的。例如图1给出的两棵树就是同构的,因为我们把其中一棵树的结点A、B、G的左右孩子互换后,就得到另外一棵树。而图2就不是同构的。现给定两棵树,请你判断它们是否是同构的。输入格式:输入给出2棵二叉树树的信息。对于每棵树,首先在一行中给出一个非负整数N (≤10),即该树的结点数(此时假设结点从0到N−1编号);
2023-10-24 14:50:39
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原创 PTA排序练习
本题要求将给定的n个整数从大到小排序后输出。输入格式:输入第一行给出一个不超过10的正整数n。第二行给出n个整数,其间以空格分隔。输出格式:在一行中输出从大到小有序的数列,相邻数字间有一个空格,行末不得有多余空格。
2023-10-24 14:45:55
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原创 PTA队列练习
设某银行有A、B两个业务窗口,且处理业务的速度不一样,其中A窗口处理速度是B窗口的2倍 —— 即当A窗口每处理完2个顾客时,B窗口处理完1个顾客。给定到达银行的顾客序列,请按业务完成的顺序输出顾客序列。假定不考虑顾客先后到达的时间间隔,并且当不同窗口同时处理完2个顾客时,A窗口顾客优先输出。输入格式:输入为一行正整数,其中第1个数字N(≤1000)为顾客总数,后面跟着N位顾客的编号。编号为奇数的顾客需要到A窗口办理业务,为偶数的顾客则去B窗口。数字间以空格分隔。
2023-10-24 14:41:14
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原创 PTA栈练习
借助堆栈以非递归(循环)方式求解汉诺塔的问题(n, a, b, c),即将N个盘子从起始柱(标记为“a”)通过借助柱(标记为“b”)移动到目标柱(标记为“c”),并保证每个移动符合汉诺塔问题的要求。输入格式:输入为一个正整数N,即起始柱上的盘数。输出格式:每个操作(移动)占一行,按柱1 -> 柱2的格式输出。3。
2023-10-24 14:37:04
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原创 PTA表练习
7-1 重排链表给定一个单链表 L1→L2→⋯→Ln−1→Ln,请编写程序将链表重新排列为 Ln→L1→Ln−1→L2→⋯。例如:给定L为1→2→3→4→5→6,则输出应该为6→1→5→2→4→3。
2023-10-24 14:32:57
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原创 SphereFormer-master
func: 需要被扩展的函数,返回的函数其实是一个类 func 的函数*args: 需要被固定的位置参数**kwargs: 需要被固定的关键字参数# 如果在原来的函数 func 中关键字不存在,将会扩展,如果存在,则会覆盖# 打印位置参数print(n)# 打印关键字参数# 暂不做返回,只看下参数效果,理解 partial 用法# 普通调用"""123v1:10v2:20"""# partial"""10123k1:10k2:20k3:20"""
2023-10-09 09:19:14
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原创 Spherical Transformer for LiDAR-based 3D Recognition训练环境配置
配置训练环境必须严格按照github文章上所需要的软件版本安装,否则可能造成版本不对应,高版本的更新可能简化了低版本,造成无法正确读取等问题。
2023-08-21 10:53:52
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原创 三维点云处理论文笔记
1,是在二维彩色图像的基础上又多了一个维度,即深度(Depth,D),三维图像 = 普通的 RGB 三通道彩色图像 + Depth Map。2,是广泛使用的 3D 格式,其图像每个像素都有四个属性:即红(R)、绿(G)、蓝(B)和深度(D)。3,(voxel),是(volumepixel)的简称,是数字数据于三维空间分割上的最小单位4,(Voxelization)是将物体的几何形式表示转换成最接近该物体的体素表示形式,产生体数据集,包含模型的表面信息和内部属性。5,
2023-08-10 15:10:44
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原创 OpenCV基础函数及其应用
13,图像平滑处理(ksize:高斯内核大小,必须为正数和奇数;L2gradient:是否使用L2范数计算梯度大小,可选值为 True 和 False,默认值为 False。5,裁剪图像[y0:y1, x0:x1],裁剪y0到y1和x0到x1之间的图像,其中原点为图像左上角。11,内置翻转flip,参数可以设置为1,0,-1,分别对应着水平翻转、垂直翻转、水平垂直翻转。apertureSize:Sobel 算子的大小,可选值为 3、5、7,默认值为 3;img.shape[1]:图像的水平尺寸(宽度)
2023-08-10 10:45:03
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原创 目标检测论文笔记
SSD: Single Shot MultiBox Detector,Fast R-CNN,YOLOv3: An Incremental Improvement
2023-08-05 15:17:18
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空空如也
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