<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[LoriaLi的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/LoriaLi</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; LoriaLi]]></copyright><item><title><![CDATA[安装了pyrealsense2运行roslaunch仍旧提示No module named ‘pyrealsense2’]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/LoriaLi/article/details/138065502</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/LoriaLi/article/details/138065502</guid><author>LoriaLi</author><pubDate>Mon, 22 Apr 2024 10:28:50 +0800</pubDate><description><![CDATA[找了很多办法，报错一直如下，最后发现是因为对应的.py文件的第一行python编译器写错路径了，没有选择虚拟环境下的python，而是选择了base下的。在对应的.py文件中第一行更改为正确的python路径即可。这是chat给出的解决方案，确实可行。然后就可以正常运行了。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[知云翻译paf版论文时左侧有行号]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/LoriaLi/article/details/137235415</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/LoriaLi/article/details/137235415</guid><author>LoriaLi</author><pubDate>Mon, 01 Apr 2024 15:36:58 +0800</pubDate><description><![CDATA[2.按照这篇知乎文章进行裁剪，保存为word，再从知云打开就可以了。1.首先按照这篇博文安装Adobe Acrobat。在翻译时会影响翻译结果。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[ubuntu20.04出现Unable to find either executable ‘empy‘ or Python module ‘em‘... try]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/LoriaLi/article/details/136914720</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/LoriaLi/article/details/136914720</guid><author>LoriaLi</author><pubDate>Thu, 21 Mar 2024 17:19:13 +0800</pubDate><description><![CDATA[原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_44857882/article/details/124296306。版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。在ros中不小心把build和devel里的东西清空了，使用catkin_make会报错。根据该博主的方法重新catkin就可以了。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[linux训练报错 SyntaxError: invalid syntax]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/LoriaLi/article/details/136713712</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/LoriaLi/article/details/136713712</guid><author>LoriaLi</author><pubDate>Thu, 14 Mar 2024 16:05:10 +0800</pubDate><description><![CDATA[原因：python3.7丢弃了async，目前环境使用的是python3.9。解决方式：将async全部替换为non_blocking。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[将视频数据集转换为帧序列，并划分为训练集，验证集与测试集（以HMDB51为例）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/LoriaLi/article/details/136480598</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/LoriaLi/article/details/136480598</guid><author>LoriaLi</author><pubDate>Tue, 05 Mar 2024 15:40:52 +0800</pubDate><description><![CDATA[首先需要观察数据集的存储路径HMDB51原始存储是路径+类（文件夹）+视频（avi视频）提取帧序列我们需要转换为路径+类+视频名（文件夹）+帧序列（jpg图片）划分数据集后存储路径为路径+训练/验证/测试（文件夹）+类（文件夹）+帧序列。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[libstdc++.so.6版本过低，找不到GLIBCXX_3.4.29]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/LoriaLi/article/details/136350384</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/LoriaLi/article/details/136350384</guid><author>LoriaLi</author><pubDate>Wed, 28 Feb 2024 16:55:53 +0800</pubDate><description><![CDATA[大概意思就是移除/usr/local/anaconda3/lib下的libstdc++.so.6，把刚才放到该路径下的libstdc++.so.6.0.29链接上。在服务器的其他文件夹中找到最高版本为6.0.28，其中也没有GLIBCXX_3.4.29。故从网友处下载libstdc++.so.6.0.29链接原有libstdc++.so.6即可使用。2.下载libstdc++.so.6.0.29到本地，并保存至服务器地址：/usr/local/anaconda3/lib下。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[git clone 出现fatal:无法访问问题解决]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/LoriaLi/article/details/136316954</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/LoriaLi/article/details/136316954</guid><author>LoriaLi</author><pubDate>Tue, 27 Feb 2024 10:56:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[例如 git clone https://github.com/aboul3la/Sublist3r.git 直接进行clone 出现fatal：无法访问的问题。例如 git clone https://gitclone.com/github.com/aboul3la/Sublist3r.git。原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Thump123/article/details/122849998。直接在 中间加上 gitclone.com/]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[fatal: 无法访问 ‘https://github.com/OpenKinect/libfreenect2.git/‘：Failed to connect to github.com port 4]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/LoriaLi/article/details/136303354</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/LoriaLi/article/details/136303354</guid><author>LoriaLi</author><pubDate>Mon, 26 Feb 2024 16:46:49 +0800</pubDate><description><![CDATA[例如 git clone https://github.com/aboul3la/Sublist3r.git 直接进行clone 出现fatal：无法访问的问题。例如 git clone https://gitclone.com/github.com/aboul3la/Sublist3r.git。原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Thump123/article/details/122849998。直接在 中间加上 gitclone.com/通过大佬的方法可以运行了。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[深度学习过程中的专业术语记录]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/LoriaLi/article/details/130948481</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/LoriaLi/article/details/130948481</guid><author>LoriaLi</author><pubDate>Tue, 30 May 2023 15:00:01 +0800</pubDate><description><![CDATA[参考：有监督、半监督、无监督、弱监督、自监督的定义和区别_半监督和无监督_dwqy11的博客-优快云博客计算机视觉的上游任务和下游任务_Jumbo星的博客-优快云博客]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[深度学习动态识别过程]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/LoriaLi/article/details/130300468</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/LoriaLi/article/details/130300468</guid><author>LoriaLi</author><pubDate>Sat, 22 Apr 2023 09:08:14 +0800</pubDate><description><![CDATA[3、跑模型CRNN得到结果96%的最高准确率（老师让做交叉验证）4、准备用训练好的参数跑测试集看一下平均准确率。5、再试试C3D模型，做一下模型间的交叉验证。1、划分数据集为训练，验证，测试。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[深度学习中图像预处理为什么要减去图像均值]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/LoriaLi/article/details/128685228</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/LoriaLi/article/details/128685228</guid><author>LoriaLi</author><pubDate>Sat, 14 Jan 2023 14:52:13 +0800</pubDate><description><![CDATA[最值得注意的一点是，在计算均值之前就要预先划分好训练集验证集和测试集，然后只针对训练集计算均值，否则就违背了深度学习的原则：模型训练过程仅能从训练模型中获取信息。其主要原理是我们默认自然图像是一类平稳的数据分布(即数据每一维的统计都服从相同分布)，此时，在每个样本上减去数据的统计平均值可以移除共同的部分，凸显个体差异。在深度学习中，大家都会发现训练集，验证集合测试集划分好之后会有减去均值的一步操作，但很多人都是只跟着做，并没有探究为什么要做这一步处理。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[学习过程中遇到的各类语句命令行]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/LoriaLi/article/details/128655869</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/LoriaLi/article/details/128655869</guid><author>LoriaLi</author><pubDate>Thu, 12 Jan 2023 11:07:22 +0800</pubDate><description><![CDATA[每次跑模型启动tensorboard时总是记不住语句，故记录下。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[错误提示：enable anomaly detection to find the operation that failed to compute its gradient...]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/LoriaLi/article/details/128655648</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/LoriaLi/article/details/128655648</guid><author>LoriaLi</author><pubDate>Thu, 12 Jan 2023 10:59:46 +0800</pubDate><description><![CDATA[错误提示：
RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace operation: [torch.FloatTensor [544, 768]], which is output 0 of ViewBackward, is at version 1; expected version 0 instead.
Hint: enable anomaly detect]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Python 处理图像分类数据集之训练集、测试集分离(随机)]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/LoriaLi/article/details/128574737</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/LoriaLi/article/details/128574737</guid><author>LoriaLi</author><pubDate>Fri, 06 Jan 2023 10:35:28 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文代码可推广到其他数据集上，也可以推广到您想划分训练集、验证集、测试集上，下面以自己的数据集和划分训练集、测试集为例！]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[RuntimeError: Input type (torch.FloatTensor) and weight type (torch.cuda.FloatTensor) should be the]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/LoriaLi/article/details/127873590</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/LoriaLi/article/details/127873590</guid><author>LoriaLi</author><pubDate>Tue, 15 Nov 2022 21:05:52 +0800</pubDate><description><![CDATA[【代码】RuntimeError: Input type (torch.FloatTensor) and weight type (torch.cuda.FloatTensor) should be the。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[opencv-python学习笔记-2对比度增强——研0基础学习]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/LoriaLi/article/details/124664944</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/LoriaLi/article/details/124664944</guid><author>LoriaLi</author><pubDate>Mon, 09 May 2022 14:54:16 +0800</pubDate><description><![CDATA[一、灰度直方图及绘制

灰度直方图统计


灰度直方图用来描述每个像素在图像矩阵中出现的次数或概率。其横坐标一般为0-255个像素值，纵坐标为该像素值对应的像素点个数。如下图所示的图像矩阵（单通道灰度图，三通道时可以分别绘制），可以统计每个像素值出现的次数，也可以统计概率，统计像素值出现次数的灰度直方图如下所示。



灰度直方图绘制
a） 可以利用opencv的calcHist()统计像素值出现次数，通过matploblib的plot()绘制
b）可以直接利用matploblib的hist()方法

cv]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[img.shape[:2]的意思]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/LoriaLi/article/details/124664437</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/LoriaLi/article/details/124664437</guid><author>LoriaLi</author><pubDate>Mon, 09 May 2022 13:39:34 +0800</pubDate><description><![CDATA[版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43154228/article/details/86703432

img.shape[:2] 取彩色图片的长、宽。
如果img.shape[:3] 则取彩色图片的长、宽、通道。
关于img.shape[0]、[1]、[2]
img.shape[0]：图像的垂直尺寸（高度）
img.shape[1]：图像的水平尺寸（宽度）
img..]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[opencv-python学习笔记-1基础知识——研0基础学习]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/LoriaLi/article/details/124396635</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/LoriaLi/article/details/124396635</guid><author>LoriaLi</author><pubDate>Mon, 25 Apr 2022 20:47:06 +0800</pubDate><description><![CDATA[一、图像的介绍

图像以像素存储，若只有黑白颜色的三色图，为单通道，一个像素对应矩阵中的一个数字，数值为0到255。其中0表示最暗（黑色），255表示最亮（白色）。

对于RGB模式的彩色图片，为三通道图，Red、Green、Blue三原色。一个像素块对应矩阵中的一个向量，分别表示三种颜色的比例。

需要注意的是，由于历史遗留问题，opencv采用BGR模式，而不是RGB

二、图像读取保存操作（cv2）


图像的读取：cv2.imread(img_path,flag)
img_path: 图片的路径
f]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Matplotlib绘图时，无法显示中文]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/LoriaLi/article/details/124400785</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/LoriaLi/article/details/124400785</guid><author>LoriaLi</author><pubDate>Mon, 25 Apr 2022 11:19:18 +0800</pubDate><description><![CDATA[添加如下代码
import matplotlib
matplotlib.rc("font", family='Microsoft YaHei')

添加代码前：

添加代码后


]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[opencv-python学习记录]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/LoriaLi/article/details/124380311</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/LoriaLi/article/details/124380311</guid><author>LoriaLi</author><pubDate>Sun, 24 Apr 2022 13:44:33 +0800</pubDate><description><![CDATA[安装python
安装pip（遇到配置环境变量后仍无法在其他路径下使用pip命令，解决方案见https://blog.youkuaiyun.com/LoriaLi/article/details/124376749?spm=1001.2014.3001.5501）
安装numpy（见另一篇文章https://blog.youkuaiyun.com/LoriaLi/article/details/124380367?spm=1001.2014.3001.5501）
安装matplotlib（使用下列pip命令）

pip inst.]]></description><category></category></item></channel></rss>