Train 3D ConvNet

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#caffe

本文详细介绍了如何使用3D卷积网络来学习视频中的时空特征，并通过创建体积均值、训练UCF101数据集以及测试网络性能的脚本来实现这一目标。该方法涉及网络结构设计、参数配置和关键步骤执行，旨在提高视频分类任务的准确性。

Learning Spatiotemporal Features with 3D Convolutional Networks-2015-ICCV


1. create_volume_mean.sh

GLOG_logtostderr=1 ../../build/tools/compute_volume_mean_from_list.bin ../c3d_finetuning/train_01.lst 16 128 171 1 ucf101_train_mean.binaryproto 10
2. train_ucf101.sh 

GLOG_logtostderr=1 ../../build/tools/train_net.bin conv3d_ucf101_solver.prototxt

3. test_ucf101.sh

GLOG_logtostderr=1 ../../build/tools/test_net.bin conv3d_ucf101_test.prototxt conv3d_ucf101_iter_60000 1396 GPU 0


a. conv3d_ucf101_solver.prototxt

train_net: "conv3d_ucf101_train.prototxt"
test_net: "conv3d_ucf101_test.prototxt"
test_iter: 100
test_interval: 1000
base_lr: 0.003
momentum: 0.9
weight_decay: 0.005
lr_policy: "step"
gamma: 0.1
stepsize: 20000
# Display every 20 iterations
display: 20
# The maximum number of iterations
max_iter: 60000
# snapshot intermediate results
snapshot: 1000
snapshot_prefix: "conv3d_ucf101"
# solver mode: CPU or GPU
solver_mode: GPU
device_id: 0

b. conv3d_ucf101_train.prototxt 

name: "deep_c3d_ucf101"
layers {
  name: "data"
  type: VIDEO_DATA
  top: "data"
  top: "label"
  image_data_param {
    source: "../c3d_finetuning/train_01.lst"
    use_image: true
    mean_file: "ucf101_train_mean.binaryproto"
    batch_size: 30
    crop_size: 112
    mirror: true
    show_data: 0
    new_height: 128
    new_width: 171
    new_length: 16
    shuffle: true
  }
}
# ----------- 1st layer group ---------------
layers {
  name: "conv1a"
  type: CONVOLUTION3D
  bottom: "data"
  top: "conv1a"
  blobs_lr: 1
  blobs_lr: 2
  weight_decay: 1
  weight_decay: 0
  convolution_param {
    num_output: 64
    kernel_size: 3
    kernel_depth: 3
    pad: 1
    temporal_pad: 1
    stride: 1
    weight_filler {
      type: "gaussian"
      std: 0.01
    }
    bias_filler {
      type: "constant"
      value: 0
    }
  }
}
layers {
  name: "relu1a"
  type: RELU
  bottom: "conv1a"
  top: "conv1a"
}
layers {
  name: "pool1"
  type: POOLING3D
  bottom: "conv1a"
  top: "pool1"
  pooling_param {
    pool: MAX
    kernel_size: 2
    kernel_depth: 1
    stride: 2
    temporal_stride: 1
  }
}
# ------------- 2nd layer group --------------
layers {
  name: "conv2a"
  type: CONVOLUTION3D
  bottom: "pool1"
  top: "conv2a"
  blobs_lr: 1
  blobs_lr: 2
  weight_decay: 1
  weight_decay: 0
  convolution_param {
    num_output: 128
    kernel_size: 3
    kernel_depth: 3
    pad: 1
    temporal_pad: 1
    weight_filler {
      type: "gaussian"
      std: 0.01
    }
    bias_filler {
      type: "constant"
      value: 1
    }
  }
}
layers {
  name: "relu2a"
  type: RELU
  bottom: "conv2a"
  top: "conv2a"
}
layers {
  name: "pool2"
  type: POOLING3D
  bottom: "conv2a"
  top: "pool2"
  pooling_param {
    pool: MAX
    kernel_size: 2
    kernel_depth: 2
    stride: 2
    temporal_stride: 2
  }
}
# ----------------- 3rd layer group --------------
layers {
  name: "conv3a"
  type: CONVOLUTION3D
  bottom: "pool2"
  top: "conv3a"
  blobs_lr: 1
  blobs_lr: 2
  weight_decay: 1
  weight_decay: 0
  convolution_param {
    num_output: 256
    kernel_size: 3
    kernel_depth: 3
    pad: 1
    temporal_pad: 1
    weight_filler {
      type: "gaussian"
      std: 0.01
    }
    bias_filler {
      type: "constant"
      value: 1
    }
  }
}
layers {
  name: "relu3a"
  type: RELU
  bottom: "conv3a"
  top: "conv3a"
}
layers {
  name: "pool3"
  type: POOLING3D
  bottom: "conv3a"
  top: "pool3"
  pooling_param {
    pool: MAX
    kernel_size: 2
    kernel_depth: 2
    stride: 2
    temporal_stride: 2
  }
}

# --------- 4th layer group
layers {
  name: "conv4a"
  type: CONVOLUTION3D
  bottom: "pool3"
  top: "conv4a"
  blobs_lr: 1
  blobs_lr: 2
  weight_decay: 1
  weight_decay: 0
  convolution_param {
    num_output: 256
    kernel_size: 3
    kernel_depth: 3
    pad: 1
    temporal_pad: 1
    weight_filler {
      type: "gaussian"
      std: 0.01
    }
    bias_filler {
      type: "constant"
      value: 1
    }
  }
}
layers {
  name: "relu4a"
  type: RELU
  bottom: "conv4a"
  top: "conv4a"
}
layers {
  name: "pool4"
  type: POOLING3D
  bottom: "conv4a"
  top: "pool4"
  pooling_param {
    pool: MAX
    kernel_size: 2
    kernel_depth: 2
    stride: 2
    temporal_stride: 2
  }
}

# --------------- 5th layer group --------
layers {
  name: "conv5a"
  type: CONVOLUTION3D
  bottom: "pool4"
  top: "conv5a"
  blobs_lr: 1
  blobs_lr: 2
  weight_decay: 1
  weight_decay: 0
  convolution_param {
    num_output: 256
    kernel_size: 3
    kernel_depth: 3
    pad: 1
    temporal_pad: 1
    weight_filler {
      type: "gaussian"
      std: 0.01
    }
    bias_filler {
      type: "constant"
      value: 1
    }
  }
}
layers {
  name: "relu5a"
  type: RELU
  bottom: "conv5a"
  top: "conv5a"
}
layers {
  name: "pool5"
  type: POOLING3D
  bottom: "conv5a"
  top: "pool5"
  pooling_param {
    pool: MAX
    kernel_size: 2
    kernel_depth: 2
    stride: 2
    temporal_stride: 2
  }
}
# ---------------- fc layers -------------
layers {
  name: "fc6"
  type: INNER_PRODUCT
  bottom: "pool5"
  top: "fc6"
  blobs_lr: 1
  blobs_lr: 2
  weight_decay: 1
  weight_decay: 0
  inner_product_param {
    num_output: 2048
    weight_filler {
      type: "gaussian"
      std: 0.005
    }
    bias_filler {
      type: "constant"
      value: 1
    }
  }
}
layers {
  name: "relu6"
  type: RELU
  bottom: "fc6"
  top: "fc6"
}
layers {
  name: "drop6"
  type: DROPOUT
  bottom: "fc6"
  top: "fc6"
  dropout_param {
    dropout_ratio: 0.5
  }
}
layers {
  name: "fc7"
  type: INNER_PRODUCT
  bottom: "fc6"
  top: "fc7"
  blobs_lr: 1
  blobs_lr: 2
  weight_decay: 1
  weight_decay: 0
  inner_product_param {
    num_output: 2048
    weight_filler {
      type: "gaussian"
      std: 0.005
    }
    bias_filler {
      type: "constant"
      value: 1
    }
  }
}
layers {
  name: "relu7"
  type: RELU
  bottom: "fc7"
  top: "fc7"
}
layers {
  name: "drop7"
  type: DROPOUT
  bottom: "fc7"
  top: "fc7"
  dropout_param {
    dropout_ratio: 0.5
  }
}
layers {
  name: "fc8"
  type: INNER_PRODUCT
  bottom: "fc7"
  top: "fc8"
  blobs_lr: 1
  blobs_lr: 2
  weight_decay: 1
  weight_decay: 0
  inner_product_param {
    num_output: 101
    weight_filler {
      type: "gaussian"
      std: 0.01
    }
    bias_filler {
      type: "constant"
      value: 0
    }
  }
}
layers {
  name: "loss"
  type: SOFTMAX_LOSS
  bottom: "fc8"
  bottom: "label"
}

c. conv3d_ucf101_test.prototxt 

name: "deep_c3d_ucf101"
layers {
  name: "data"
  type: VIDEO_DATA
  top: "data"
  top: "label"
  image_data_param {
    source: "../c3d_finetuning/test_01.lst"
    use_image: true
    mean_file: "ucf101_train_mean.binaryproto"
    batch_size: 30
    crop_size: 112
    mirror: false
    show_data: 0
    new_height: 128
    new_width: 171
    new_length: 16
    shuffle: true
  }
}
# ----------- 1st layer group ---------------
layers {
  name: "conv1a"
  type: CONVOLUTION3D
  bottom: "data"
  top: "conv1a"
  blobs_lr: 1
  blobs_lr: 2
  weight_decay: 1
  weight_decay: 0
  convolution_param {
    num_output: 64
    kernel_size: 3
    kernel_depth: 3
    pad: 1
    temporal_pad: 1
    stride: 1
    weight_filler {
      type: "gaussian"
      std: 0.01
    }
    bias_filler {
      type: "constant"
      value: 0
    }
  }
}
layers {
  name: "relu1a"
  type: RELU
  bottom: "conv1a"
  top: "conv1a"
}
layers {
  name: "pool1"
  type: POOLING3D
  bottom: "conv1a"
  top: "pool1"
  pooling_param {
    pool: MAX
    kernel_size: 2
    kernel_depth: 1
    stride: 2
    temporal_stride: 1
  }
}
# ------------- 2nd layer group --------------
layers {
  name: "conv2a"
  type: CONVOLUTION3D
  bottom: "pool1"
  top: "conv2a"
  blobs_lr: 1
  blobs_lr: 2
  weight_decay: 1
  weight_decay: 0
  convolution_param {
    num_output: 128
    kernel_size: 3
    kernel_depth: 3
    pad: 1
    temporal_pad: 1
    weight_filler {
      type: "gaussian"
      std: 0.01
    }
    bias_filler {
      type: "constant"
      value: 1
    }
  }
}
layers {
  name: "relu2a"
  type: RELU
  bottom: "conv2a"
  top: "conv2a"
}
layers {
  name: "pool2"
  type: POOLING3D
  bottom: "conv2a"
  top: "pool2"
  pooling_param {
    pool: MAX
    kernel_size: 2
    kernel_depth: 2
    stride: 2
    temporal_stride: 2
  }
}
# ----------------- 3rd layer group --------------
layers {
  name: "conv3a"
  type: CONVOLUTION3D
  bottom: "pool2"
  top: "conv3a"
  blobs_lr: 1
  blobs_lr: 2
  weight_decay: 1
  weight_decay: 0
  convolution_param {
    num_output: 256
    kernel_size: 3
    kernel_depth: 3
    pad: 1
    temporal_pad: 1
    weight_filler {
      type: "gaussian"
      std: 0.01
    }
    bias_filler {
      type: "constant"
      value: 1
    }
  }
}
layers {
  name: "relu3a"
  type: RELU
  bottom: "conv3a"
  top: "conv3a"
}
layers {
  name: "pool3"
  type: POOLING3D
  bottom: "conv3a"
  top: "pool3"
  pooling_param {
    pool: MAX
    kernel_size: 2
    kernel_depth: 2
    stride: 2
    temporal_stride: 2
  }
}

# --------- 4th layer group
layers {
  name: "conv4a"
  type: CONVOLUTION3D
  bottom: "pool3"
  top: "conv4a"
  blobs_lr: 1
  blobs_lr: 2
  weight_decay: 1
  weight_decay: 0
  convolution_param {
    num_output: 256
    kernel_size: 3
    kernel_depth: 3
    pad: 1
    temporal_pad: 1
    weight_filler {
      type: "gaussian"
      std: 0.01
    }
    bias_filler {
      type: "constant"
      value: 1
    }
  }
}
layers {
  name: "relu4a"
  type: RELU
  bottom: "conv4a"
  top: "conv4a"
}
layers {
  name: "pool4"
  type: POOLING3D
  bottom: "conv4a"
  top: "pool4"
  pooling_param {
    pool: MAX
    kernel_size: 2
    kernel_depth: 2
    stride: 2
    temporal_stride: 2
  }
}

# --------------- 5th layer group --------
layers {
  name: "conv5a"
  type: CONVOLUTION3D
  bottom: "pool4"
  top: "conv5a"
  blobs_lr: 1
  blobs_lr: 2
  weight_decay: 1
  weight_decay: 0
  convolution_param {
    num_output: 256
    kernel_size: 3
    kernel_depth: 3
    pad: 1
    temporal_pad: 1
    weight_filler {
      type: "gaussian"
      std: 0.01
    }
    bias_filler {
      type: "constant"
      value: 1
    }
  }
}
layers {
  name: "relu5a"
  type: RELU
  bottom: "conv5a"
  top: "conv5a"
}
layers {
  name: "pool5"
  type: POOLING3D
  bottom: "conv5a"
  top: "pool5"
  pooling_param {
    pool: MAX
    kernel_size: 2
    kernel_depth: 2
    stride: 2
    temporal_stride: 2
  }
}
# ---------------- fc layers -------------
layers {
  name: "fc6"
  type: INNER_PRODUCT
  bottom: "pool5"
  top: "fc6"
  blobs_lr: 1
  blobs_lr: 2
  weight_decay: 1
  weight_decay: 0
  inner_product_param {
    num_output: 2048
    weight_filler {
      type: "gaussian"
      std: 0.005
    }
    bias_filler {
      type: "constant"
      value: 1
    }
  }
}
layers {
  name: "relu6"
  type: RELU
  bottom: "fc6"
  top: "fc6"
}
layers {
  name: "drop6"
  type: DROPOUT
  bottom: "fc6"
  top: "fc6"
  dropout_param {
    dropout_ratio: 0.5
  }
}
layers {
  name: "fc7"
  type: INNER_PRODUCT
  bottom: "fc6"
  top: "fc7"
  blobs_lr: 1
  blobs_lr: 2
  weight_decay: 1
  weight_decay: 0
  inner_product_param {
    num_output: 2048
    weight_filler {
      type: "gaussian"
      std: 0.005
    }
    bias_filler {
      type: "constant"
      value: 1
    }
  }
}
layers {
  name: "relu7"
  type: RELU
  bottom: "fc7"
  top: "fc7"
}
layers {
  name: "drop7"
  type: DROPOUT
  bottom: "fc7"
  top: "fc7"
  dropout_param {
    dropout_ratio: 0.5
  }
}
layers {
  name: "fc8"
  type: INNER_PRODUCT
  bottom: "fc7"
  top: "fc8"
  blobs_lr: 1
  blobs_lr: 2
  weight_decay: 1
  weight_decay: 0
  inner_product_param {
    num_output: 101
    weight_filler {
      type: "gaussian"
      std: 0.01
    }
    bias_filler {
      type: "constant"
      value: 0
    }
  }
}
layers {
  name: "prob"
  type: SOFTMAX
  bottom: "fc8"
  top: "prob"
}
layers {
  top: "accuracy"
  name: "accuracy"
  type: ACCURACY
  bottom: "prob"
  bottom: "label"
}








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Piar1231sdafa的博客
12-11 743
本文介绍了基于FCOS模型的目标检测优化方法，重点研究了R50-DCN-Caffe架构下FPN_GN检测头的实现与改进。通过引入中心点回归机制和GIoU损失函数，显著提升了模型性能。文章详细阐述了可变形卷积(DCN)的优化策略、FPN_GN检测头的实现细节，以及GIoU损失函数的计算原理。实验结果表明，这些改进有效解决了传统IoU的梯度消失问题，使模型在小目标检测任务上的mAP指标提升了约3个百分点。该优化方案特别适用于杉木虫害等具有挑战性的检测场景。
多源动态最优潮流的分布鲁棒优化方法（IEEE118节点）（Matlab代码实现）
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多源动态最优潮流的分布鲁棒优化方法（IEEE118节点）（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于Matlab实现的多源动态最优潮流的分布鲁棒优化方法，适用于IEEE118节点电力系统。该方法旨在应对电力系统中源荷不确定性带来的挑战，通过构建分布鲁棒优化模型，有效处理多源输入下的动态最优潮流问题，提升系统运行的安全性和经济性。文中详细阐述了模型的数学 formulation、求解算法及仿真验证过程，并提供了完整的Matlab代码实现，便于读者复现与应用。该研究属于电力系统优化调度领域的高水平技术复现，具有较强的工程实用价值。; 适合人群：具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事电力系统优化调度的工程技术人员，尤其适合致力于智能电网、鲁棒优化、能源调度等领域研究的专业人士。; 使用场景及目标：①用于电力系统多源环境下动态最优潮流的建模与求解；②支撑含可再生能源接入的电网调度决策；③作为鲁棒优化方法在实际电力系统中应用的教学与科研案例；④为IEEE118节点系统的仿真研究提供可复现的技术支持。; 阅读建议：建议结合提供的Matlab代码逐模块分析，重点关注不确定变量的分布鲁棒建模、目标函数构造及求解器调用方式。读者应具备一定的凸优化和电力系统分析基础，推荐配合YALMIP工具包与主流求解器（如CPLEX、Gurobi）进行调试与扩展实验。
云计算电子教材【物联网与云计算】基于传感器网络与RFID技术的智慧城市应用：云计算支撑下的物联网体系架构与产业融合发展
01-01
内容概要：本文系统介绍了物联网与云计算的基本概念、发展历程、技术架构、应用场景及产业生态。文章阐述了物联网作为未来互联网的重要组成部分，通过RFID、传感器网络、M2M通信等技术实现物理世界与虚拟世界的深度融合，并展示了其在智能交通、医疗保健、能源管理、环境监测等多个领域的实际应用案例。同时，文章强调云计算作为物联网的支撑平台，能够有效应对海量数据处理、资源弹性调度和绿色节能等挑战，推动物联网规模化发展。文中还详细分析了物联网的体系结构、标准化进展（如IEEE 1888、ITU-T、ISO/IEC等）、关键技术（中间件、QoS、路由协议）以及中国运营商在M2M业务中的实践。; 适合人群：从事物联网、云计算、通信网络及相关信息技术领域的研究人员、工程师、高校师生以及政策制定者。; 使用场景及目标：①了解物联网与云计算的技术融合路径及其在各行业的落地模式；②掌握物联网体系结构、标准协议与关键技术实现；③为智慧城市、工业互联网、智能物流等应用提供技术参考与方案设计依据；④指导企业和政府在物联网战略布局中的技术选型与生态构建。; 阅读建议：本文内容详实、覆盖面广，建议结合具体应用场景深入研读，关注技术标准与产业协同发展趋势，同时结合云计算平台实践，理解其对物联网数据处理与服务能力的支撑作用。
新的一年的第一份代码~新年祝福~加油~~
01-01
看到一个弹窗代码想试试，结果开会员才允许复制（；´д｀）ゞ 得，那我自己拿AI编了类似的，不过美观方面确实和那收费还有很大差距。 o(*￣▽￣*)ブ
基于Java的停车场管理系统【附源码+数据库+万字论文+PPT+包部署+录制讲解视频】.zip
最新发布
01-01
标题基于Java的停车场管理系统设计与实现研究AI更换标题第1章引言介绍停车场管理系统研究背景、意义，分析国内外现状，阐述论文方法与创新点。1.1研究背景与意义分析传统停车场管理问题，说明基于Java系统开发的重要性。1.2国内外研究现状综述国内外停车场管理系统的发展现状及技术特点。1.3研究方法以及创新点介绍本文采用的研究方法以及系统开发中的创新点。第2章相关理论总结Java技术及停车场管理相关理论，为系统开发奠定基础。2.1Java编程语言特性阐述Java的面向对象、跨平台等特性及其在系统开发中的应用。2.2数据库管理理论介绍数据库设计原则、SQL语言及在系统中的数据存储与管理。2.3软件工程理论说明软件开发生命周期、设计模式在系统开发中的运用。第3章基于Java的停车场管理系统设计详细介绍系统的整体架构、功能模块及数据库设计方案。3.1系统架构设计阐述系统的层次结构、模块划分及模块间交互方式。3.2功能模块设计介绍车辆进出管理、车位管理、计费管理等核心功能模块设计。3.3数据库设计给出数据库表结构、字段设计及数据关系图。第4章系统实现与测试系统实现过程，包括开发环境、关键代码及测试方法。4.1开发环境与工具介绍系统开发所使用的Java开发环境、数据库管理系统等工具。4.2关键代码实现展示系统核心功能的部分关键代码及实现逻辑。4.3系统测试方法与结果阐述系统测试方法，包括单元测试、集成测试等，并展示测试结果。第5章研究结果与分析呈现系统运行效果，分析系统性能、稳定性及用户满意度。5.1系统运行效果展示通过截图或视频展示系统实际操作流程及界面效果。5.2系统性能分析从响应时间、吞吐量等指标分析系统性能。5.3用户满意度调查通过问卷调查等方式收集用户反馈，分析用户满意度。第6章结论与展望总结研究成果，提出系统改进方向及未来发展趋势。6.1研究结论概括基于Java的停车场管理
智能座舱基于AR-HUD与高通8295芯片的新能源汽车抬头显示技术：驾驶交互安全与沉浸式体验系统设计
01-01
内容概要：本文深入探讨了新能源汽车智能座舱领域的新技术，重点聚焦增强现实抬头显示（AR-HUD）与高通8295车规级芯片。详细分析了HUD技术从C-HUD、W-HUD到AR-HUD的三代演进过程，揭示了AR-HUD如何通过虚实融合重构驾驶交互体验，并介绍了其在光学设计、虚实融合精度、算力需求和全天候适应性方面的核心技术难点及未来突破方向。文章还梳理了AR-HUD市场现状，指出其虽处于导入期但前景广阔，预计将成为中高端车型标配，并展望了超大视场角、多模态交互、跨场景应用和产业链协同升级的四大趋势。; 适合人群：汽车电子工程师、智能座舱研发人员、自动驾驶领域技术人员以及对新能源汽车前沿技术感兴趣的从业者和研究人员。; 使用场景及目标：①理解AR-HUD的技术原理与发展路径，掌握其在智能座舱中的核心作用；②分析AR-HUD面临的工程挑战与产业化瓶颈，为技术研发和产品规划提供参考；③把握智能座舱未来发展趋势，助力企业制定技术路线与战略布局。; 阅读建议：此资源技术深度较高，建议结合行业动态与实际案例进行延伸学习，重点关注AR-HUD与高算力芯片、AI大模型、高精度地图的协同关系，理解其作为“场景化智能交互终端”的长远价值，而非仅限于当前功能实现。
QT鼠标侧键后台监控-下载即用.zip
01-01
根据原作 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 的源码改编 QT作为一个功能强大的跨平台应用程序开发框架，为开发者提供了便利，使其能够借助C++语言编写一次代码，便可在多个操作系统上运行，例如Windows、Linux、macOS等。 QT5.12是QT框架中的一个特定版本，该版本引入了诸多改进与新增特性，包括性能的提升、API支持的扩展以及对现代C++标准的兼容性。 在QT5.12环境下实现后台对鼠标侧键的监控，主要涉及以下几个关键知识点：1. **信号与槽（Signals & Slots）机制**：这一机制是QT的核心，主要用于实现对象之间的通信。 在监测鼠标事件时，可以通过定义信号和槽函数来处理鼠标的点击行为，比如，当鼠标侧键被触发时，会触发一个信号，然后将其连接至相应的槽函数以执行处理。 2. **QEvent类**：在QT中，QEvent类代表了多种类型的事件，涵盖了键盘事件、鼠标事件等。 在处理鼠标侧键时，需要关注`QEvent::MouseButtonPress`和`QEvent::MouseButtonRelease`事件，尤其是针对鼠标侧键的独特标识。 3. **QMouseEvent类**：每当鼠标事件发生，系统会发送一个QMouseEvent对象。 通过这个对象，可以获取到鼠标的按钮状态、位置、点击类型等信息。 在处理侧键时，可以检查`QMouseEvent::button()`返回的枚举值，例如`Qt::MiddleButton`表示的是鼠标中键（即侧键）。 4. **安装事件过滤器（Event Filter）**：为了在后台持续监控鼠标，可能需要为特定的窗口或对象安装事件过滤器。 通过实现`QObject::eventFilter...
Frustum Convnet代码复现教程
06-24
### Frustum Convnet 代码复现教程 Frustum Convnet 是一种基于点云的3D目标检测方法，其核心思想是从2D图像中提取感兴趣区域（Region of Interest, ROI），然后将这些ROI投影到3D点云中形成截锥体（frustum），从而减少点云处理的范围并提高检测效率。以下是关于 Frustum Convnet 代码复现的相关内容。 #### 1. 数据准备 为了实现 Frustum Convnet，首先需要准备好数据集。通常使用 KITTI 数据集进行实验，该数据集包含 LiDAR 点云和 RGB 图像。代码复现时，需要确保数据集已经正确预处理为适合输入模型的形式。具体步骤包括： - 将 RGB 图像和点云对齐。 - 使用 2D 检测算法生成 2D 边界框，并将其映射到点云中形成截锥体[^1]。 ```python import numpy as np from scipy.spatial.transform import Rotation as R def project_to_frustum(image_boxes, calib_matrix): # 根据校准矩阵将2D边界框投影到3D空间 frustums = [] for box in image_boxes: # 计算截锥体顶点 frustum = calculate_frustum(calib_matrix, box) frustums.append(frustum) return frustums ``` #### 2. 网络结构设计 Frustum Convnet 的网络结构主要包括以下部分： - **PointNet 模块**：用于从点云中提取特征。可以参考 PointNet 的实现[^1]。 - **多层感知机（MLP）**：进一步处理提取的特征，生成最终的检测结果。 - **回归头**：预测目标框的中心点坐标、尺寸和方向角[^3]。 ```python import torch.nn as nn class FrustumConvnet(nn.Module): def __init__(self, num_classes): super(FrustumConvnet, self).__init__() self.pointnet = PointNet() self.mlp = nn.Sequential( nn.Linear(1024, 512), nn.ReLU(), nn.Linear(512, 256), nn.ReLU() ) self.regression_head = nn.Linear(256, 7) # (x, y, z, w, h, l, θ) def forward(self, frustum_points): features = self.pointnet(frustum_points) features = self.mlp(features) bbox_params = self.regression_head(features) return bbox_params ``` #### 3. 损失函数定义 损失函数的设计对于模型训练至关重要。通常，Frustum Convnet 使用以下损失函数： - **分类损失**：用于判断点是否属于目标物体。 - **回归损失**：用于优化目标框参数的预测值。 ```python import torch.nn.functional as F def compute_loss(pred_bboxes, gt_bboxes, pred_masks, gt_masks): classification_loss = F.binary_cross_entropy(pred_masks, gt_masks) regression_loss = F.smooth_l1_loss(pred_bboxes, gt_bboxes) total_loss = classification_loss + regression_loss return total_loss ``` #### 4. 训练与评估 在训练过程中，需要确保数据加载器能够正确生成截锥体和对应的标签。同时，可以通过可视化工具检查模型输出的准确性。评估指标通常包括平均精度（mAP）和 IoU（Intersection over Union）。 ```python from torch.utils.data import DataLoader # 定义数据加载器 train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=16, shuffle=True) # 训练循环 for epoch in range(num_epochs): for frustums, labels in train_loader: optimizer.zero_grad() predictions = model(frustums) loss = compute_loss(predictions, labels) loss.backward() optimizer.step() ``` ### 注意事项 - 在实现过程中，可能需要调整超参数以适应不同的硬件环境。 - 如果遇到负迁移问题，可以参考 BEVFusion 的方法，通过分离编码器来缓解[^2]。
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