LegendBIT-优快云博客

在类中只要实现了 __getitem__()，则会自动生成 __iter__() 方法，所以凡是实现了__getitem__()方法的类也都称之为。凡是包含 yield 的函数都会自动生成一个包含 __iter__() 方法和 __next__() 方法的类，这个类称之为。，凡是实现了 __iter__() 方法和 __next__() 方法的类都称之为。凡是实现了__iter__() 方法的类都称之为。凡是实现了__iter__() 方法的类都称之为。

2024-05-13 21:34:20 363 1

原创对 Transformer 中位置编码 Position Encoding 的理解

位置编码 | PositionEncoding | Sinusoidal 位置编码 | RoPE 位置编码 | ALiBi 位置编码

2024-03-26 22:12:25 2026

原创深度学习常用代码总结(k-means, NMS)

因为图像中的目标是多种多样的形状、大小和长宽比，目标检测算法中为了更好的保障目标的召回率，通常会使用 SelectiveSearch、RPN (例如：Faster-RCNN)、Anchor (例如：YOLO) 等方式生成长宽不同、数量较多的候选边界框 (BBOX)。step5：将IOU与NMS预设阈值Thre进行比较，若某bbox与bbox1的IOU大于Thre，即视为bbox1的“邻域”，则在该类别边界框列表中移除该bbox，即去除冗余边界框；step8：输出列表即为想要输出的检测框，NMS流程结束。

2024-01-16 23:26:10 1881 1

原创图片双线性插值原理解析与代码 Python

图片插值是图片操作中最常用的操作之一。为了详细解析其原理，本文以 3×3 图片插值到 5×5 图片为例进行解析。

2024-01-11 23:05:27 1842

原创 leetcode滑动窗口问题总结 Python

滑动窗口是一类比较重要的解题思路，一般来说我们面对的都是非定长窗口，所以一般需要定义两个指针 left 和 right，分别用来限制窗口的左边界和右边界。在解题时一般需要设定两个嵌套的循环，外循环不设定条件，完全是遍历模式，驱动右指针的移动；内循环需要设定条件，在满足条件的情况下，驱动左指针的移动。整体实现滑动窗口的向右移动。外循环虽然没有设定条件，但其实存在隐藏的条件就是不满足内循环所设定的条件时运行。在这个框架下，我们可以增加对窗口长度和数据的记录，进而实现丰富的功能。

2024-01-09 15:15:24 1498

原创 leetcode动态规划问题总结 Python

如果第 i-1 数字为 1，那 dp[i] == dp[i-1] + dp[i-2]；本题采用二维 dp 作为中间存储数据结构，dp[i,j] 表示 s[i] 到 s[j] 是否为回文字符串，主对角线表示每个单独的字符均为长度 1 的回文字符，如果首尾两个元素相等，中间部分也是回文字符串，那当前字符串也为回文字符串，所以递推公式为 dp[i,j] = dp[i+1,j-1] and s[i]==s[j]，从递推公式可以得到遍历输出是 i 从大到小 j 从小到大，至此可以获取任意字符串是否为回文字符串。

2024-01-07 18:52:37 1597

原创 leetcode双指针问题总结 Python

这两个思路都需要解决同一个问题即怎么判断两个 node 是同一个 node，leetcode 原生代码是推荐使用 == 运算法直接判断，但是这样判断只能说明两个 node 的值相等，不能保证是同一个 node，所以还是推荐使用 id() 函数比较 node 的地址。合并结果是 [1,2,2,3,5,6] ，其中斜体加粗标注的为 nums1 中的元素。给你一个字符串 s，最多可以从中删除一个字符。输入：nums1 = [1,2,3,0,0,0], m = 3, nums2 = [2,5,6], n = 3。

2024-01-04 10:31:57 1152

原创 leetcode深度优先搜索和广度优先搜索总结 Python

访问完右分支后，退回到最初根节点的上一级节点，再访问右分支。迭代法的思路其实是以层作为粒度，弹出一层的所有节点，然后放进去下面一层的所有节点，这里需要在注意的是在 que 中我们是无法区分两个节点是否来自于同一层的，所以在编程时，需要实现获取一层的长度。递归法就是函数在函数实现中调用函数本身，但函数实现中还需要增加调用终止条件，在函数实现中可以先假定函数已经实现，所以在考虑一个根节点和两个子节点时，可以直接调用函数本身实现两个子节点的遍历，函数实现中仅仅考虑根节点的遍历和终止条件即可，编程思路一目了然。

2024-01-03 16:40:06 2000

原创 leetcode回溯问题总结 Python

每次分割都可以看做一个选择，所以本问题依然是不定数量的选择问题，所以本问题用回溯来实现分割，但与之前回溯不一样的是，本问题在调用回溯函数时，需要完成两个数值的选择，之前的应用都是仅仅完成一个数值的选择(其实本质上没有区别)。该问题看起来与有重复元素的子集问题极为相似，都是遍历的每个路径都需要保存，都是包含重复元素，都是需要去除重复子集，但是实际解法有些不同，原因是该问题不能首先排序，因为排序会打乱原有的顺序，而本问题需要提取非递减序列。回溯算法是在递归思想的基础上制定的算法框架，用于解决一类问题。

2024-01-02 16:17:30 1263 1

原创 CAN/CANFD总线简述

CAN总线是由德国博世公司在20世纪80年代专门为汽车行业开发的一种广播机制的串行通信总线。速率最高可达1Mbps，当信号传输距离达到10km时，CAN仍可提供高达50Kbps的数据传输速率。在没有CAN总线之前，不同车载ECU之间通过直连的方式进行通信，这会造成线束过多，连接点过多，可靠性不足的问题。

2023-11-19 16:59:50 587

原创 Github常用命令记录

Github 常用命令记录

2023-11-12 20:23:08 302 1

原创 markdown 教程与 Jupyter 教程

Jupyter notebook 源于 Fernando Perez 发起的 IPython 项目。IPython 是一种交互式 shell，与普通的 Python shell 相似，但具有一些更高级的功能，例如语法高亮显示和代码补全，还有一些 magic 操作，十分方便。Jupyter notebook 将 IPython 做成了一种 Web 应用，我们可以通过它的基本架构更清楚的了解。

2023-09-22 15:29:45 942

原创 bevfomer/maptr模型中时序对齐模块的改进

当前在自动驾驶感知领域，最流行的算法就是基于bev原理的检测算法，其中基于bev目标检测的典型算法是bevformer，基于bev建图的典型算法是maptr。为了提升模型性能，两者均使用了完全相同的bev时序对齐模块以实现bev时序检测。其bev时序对齐模块的原理比较难懂，本文主要对bev时序对齐模块的原理进行解释，并基于发现的问题做出了改进，同时附上了具体实现代码。

2023-05-26 17:13:01 3855 10

原创无人驾驶中常用坐标系及相互转换的数学原理介绍

在无人驾驶中存在多种传感器，例如相机camera，激光雷达lidar，毫米波雷达radar等。在每个传感器中都有自己的坐标系，所以在无人驾驶中存在诸多的坐标系转换问题。本文将会基于nusenes数据集介绍一下世界坐标系，自车坐标系，相机坐标系，像素坐标系，激光雷达坐标系，毫米波雷达坐标系，IMU坐标系，以及最近在无人驾驶领域最流行的bev检测方案中的bev坐标系和bev像素坐标系，之后会说明一下nusenes数据集与argoverse数据集的区别，最后会介绍相机内外参和不同坐标系之间的转换。

2023-05-26 09:45:59 8755 4

原创 torch中affine函数与grid_sample函数的注解

在深度学习算法开发中，尤其是在图片时序对齐部分中，经常会对原始图片进行旋转和平移，然后重新采样，在这个过程中，最常用的函数就是affine和grid_sample。affine函数是先旋转再平移，旋转部分是支持二维线性差值的，但是平移部分平移数值只能是整数，这会造成一定的取整误差，但是其使用方便，只需提供旋转和平移数值即可。grid_sample函数只是一个采样函数，支持二维线性差值，为了完成采样，需要自己基于旋转矩阵和平移矩阵，计算出采样位置，所以使用比较麻烦。

2023-05-23 18:44:48 1214

原创【python】关于import相关知识总结

为了理解mmcv中的模块导入过程，首先需要理解python中的相对路径/绝对路径，以及__init__.py文件在import中的作用，然后再学习mmcv关于Register类和build的相关知识。

2023-05-19 23:25:47 6709 2

转载 [转载]卡尔曼滤波（kalman filter）和均值滤波有什么关系？

看了一篇文章《傻瓜也能懂的卡尔曼滤波器（翻译自外网博客）》，发现评论里很多人说看不懂，决定写一篇真傻瓜也能懂的卡尔曼滤波。文章先从简单的平均值开始，问题从简单到复杂，最后引入卡尔曼滤波。...

2022-07-31 21:22:40 702

原创 CenterNet目标检测模型及CenterFusion融合目标检测模型

CenterNet是一种基于free-anchor的目标检测模型，其继承自CornerNet目标检测模型，可以很容易迁移到例如3D目标检测和人体关键点检测等任务。CenterFusion是一种通过融合毫米波雷达数据和可见光相机数据进行3D目标检测模型，该模型属于中端融合模型..........................................

2022-07-12 23:57:53 5808 1

原创 DLA模型(分类模型+改进版分割模型) + 可变形卷积

Deep Layer Aggregation (DLA) 是一种网络特征融合方法，发表于CVPR 2018。相比传统串联的卷积网络，其典型特点是实现了不同层级的深度融合，相比目标检测中的FPN和PAN结构，相比Desnet的密集连接，其连接方式更复杂更综合。论文中包含两个网络，一个是DLA的特征提取模型，可用作分类模型和检测模型的backbone，第二个网络是在DLA的基础上加入一个decoder模块，组成一个分割模型，相当于把DLA看做encoder。...........................

2022-06-25 23:00:32 10650 1

原创轻量级实时语义分割：ENet & ERFNet

ENet: A Deep Neural Network Architecture for Real-Time Semantic Segmentation 发表在CVPR2016。ERFNet: Efficient Residual Factorized ConvNet for Real-Time Semantic Segmentation 发表在2018年1月的IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems。两者任务均为轻量级实时性语义分割。.

2022-06-07 18:51:34 2861

原创 ConvNeXt的网络结构和实现代码总结(torch)

ConvNext是在ResNet50模型的基础上，仿照Swin Transformer的结构进行改进而得到的纯卷积模型，当然原生模型是一个分类模型，但是其可以作为backbone被应用到任何其它模型中。ConvNext模型可以被称之为2022年cv算法工程师抄作业必备手册，手把手教你改模型，把ResNet50从76.1一步步干到82.0。

2022-04-17 22:45:24 10241 7

原创 densenet的网络结构和实现代码总结(torch)

densenet网络是CVPR 2017 (Best Paper Award)，这篇论文是在Stochastic Depth的启发下提出的。densenet和Stochastic Depth都是清华的黄高博士提出的。DenseNet（密集卷积网络）的核心思想是密集连接，即某层的输入除了包含前一层的输出外还包含前面所有层的输出。

2022-04-17 22:44:15 9145 1

原创深度学习模型计算量评价指标FLOPs, MACs, MAdds关系

在评价深度学习模型的大小和计算量时，经常使用的参数有：parameters, FLOPs, MACs, MAdds。除此以外，我们还经常见到FLOPS, GFLOPS, TFLOPS，这三个参数其实并非用来评价模型的计算量，而是用来评价计算机硬件的计算能力。

2022-03-28 20:58:30 17926 1

原创 shufflenet v1/v2的网络结构和实现代码总结(torch)

# 根据torch官方代码修改的shufflenetv2的网络模型 https://github.com/pytorch/vision/blob/main/torchvision/models/shufflenetv2.py# 权重文件下载 download url: https://download.pytorch.org/models/shufflenetv2_x0.5-f707e7126e.pth# 权重文件下载 download url: https://download.pytorch....

2022-03-09 20:35:51 10289 3

空空如也

空空如也