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RSS订阅原创 [论文笔记] SurroundOcc: Multi-Camera 3D Occupancy Prediction for Autonomous Driving
SurroundOcc, Occ稠密标签生成
2023-10-20 00:25:47
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原创 [论文笔记] MapTR: Structured modeling and learning for online vectorized hd map construction
怎么进行组合), 再使用head将组合的Query进行回归, 这里就得到M个instance, 每个instance中包含N个点;MapTR为了解决这个问题, 提出了一个简单的策略排序匹配—计算loss(自己取的名字): 即将所有排序都展开, 在计算预测instance中每个点和排序中每个点的曼哈顿距离, 找到距离最小的排序, 再计算两个点集之间的点到点的距离, 该距离就是预测instance和GT的最终loss;通过上一步, 得到了M个instance, 每个Instance包含N个点;
2023-10-02 12:41:14
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原创 [论文笔记] CLRerNet: Improving Confidence of Lane Detection with LaneIoU
CLRerNet在CLRNet基础上, 使用提出的LaneIoU代替CLRNet论文中LineIoU, 在两个数据集上取得了SOTA效果。
2023-07-26 20:36:24
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原创 [论文笔记] Line-CNN: End-to-End Traffic Line Detection With Line Proposal Unit
[论文笔记] Line-CNN: End-to-End Traffic Line Detection With Line Proposal UnitIEEE TITS 2019 YangJian简介名词解释:LP: line proposal 候选线(和候选框类似) , 用于确定正负样本和车道线位置回归LPU: line proposal unit, 一种网络结构, 与RPN中的结构类似, 主要是用来生成LP本文提出了一个端到端的车道线检测模型Line-CNN, 该模型的使用ResNet提取
2022-04-06 11:43:19
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原创 【阅读笔记】Pitch angle estimation using a Vehicle-Mounted monocular camera for range measurement
Pitch angle estimation using a Vehicle-Mounted monocular camera for range measurement 阅读笔记Li, B., Zhang, X., & Sato, M. (2014). Pitch angle estimation using a Vehicle-Mounted monocular camera fo...
2021-02-07 15:41:04
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原创 NumPy中axis的理解
文章目录前言二维数组三维数组四维数组N维数组前言Numpy中的axis的很重要，不光np(后文numpy简称np)中的计算很重要，而且在深度学习中的张量计算也经常用到，对这np中axis等矩阵或张量的基本概念的理解很重要。Numpy中矩阵或多维数组需要理解的概念：axes np数组中的维度rank np数组中axes的数量axis 标识np数组中某一个维度，可以把axis当成是坐标轴length 某个axis上元素的个数NumPy’s main object is the ho
2021-01-28 17:44:12
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原创 【阅读笔记】DMCP: Differentiable Markov Channel Pruning for Neural Networks
DMCP: Differentiable Markov Channel Pruning for Neural Networks神经网络的可微马尔可夫通道剪枝文章目录DMCP: Differentiable Markov Channel Pruning for Neural NetworksPrefaceIntroductionPreface本文提出了DMCP剪枝算法，主要思想是：将通道剪枝作为马尔可夫过程进行建模使用网络Task Loss和Budget regularization（限制模型
2020-11-23 10:43:07
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翻译 Linux网络接口命名, Predictable Network Interface Names
可预测的网络接口命名systemd/udev的第197版（v197）会自动为所有的本地以太网，WLAN和WWAN接口自动地分配可预测且稳定的网络接口名。这虽然与传统的接口命名模式（“eth0”, “eth1”, “wlan0”, …）不一样，但是可以解决实际问题。为什么？系统内核使用传统的网络接口命名模式，比如以 “eth0”, “eth1”, …顺序给所有被驱动所探测到的网络接口命名，以此简化对网络接口的命名。就现有技术来说，驱动探测到的是一般的（generally) 而非可预测的（predicta
2020-10-10 15:38:18
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原创 windows10任务栏窗口预览换成列表
文章目录需求步骤参考需求当一口气打开十来个WORD时，使用预览窗口找到要打开的窗口非常麻烦。将windows任务栏中的任务窗口预览变成列表（如图1–>>图2）会提高查找效率-----------》》》步骤打开注册表：windows+R打开“运行”，然后输入：regedit找到：\HKEY_CURRENT_USER\Software\Microsoft\Windows\CurrentVersion\Explorer\Taskband添加NumThumbnails项并将值设置为1:
2020-06-09 21:44:06
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原创 PyQt5实现导航栏
pyqt5 stacked widget 顶部选项卡需求思路总结需求在做图形化界面开发的时候，我需要做顶部切换，类似网页中导航栏，如下图所示下图是我的需求，在软件的顶部用 QPushButton控件和stacked widget实现导航栏功能以下两幅图片是简单的demo，按btn1 -> 页面0，按btn2 -> 页面1思路创建一个存有按钮名字的list，如 ta...
2020-04-14 01:16:01
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原创 Tensorflow2.0学习笔记
文章目录TF简介一、数据流图TF版本一、历史版本二、TF1.01.TF1.0特性2.TF1.0架构三、TF2.01.TF2.0特性2.TF2.0架构3.简化开发流程4.跨平台模型部署5.强大研究实验四、TF vs PyTorch1.入门时间2.图创建和调试3.全面性4.序列号与部署TF-keras一、keras简介二、tf.keras简介三、tf.keras 与 keras联系与区别TF简介...
2019-07-05 10:20:36
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原创 Windows10使用Xrdp远程桌面连接Ubuntu主机
前言尝试了网上的一些教程，不是安装太麻烦就是操作不成功。偶然看到搭建一台Ubuntu 18.04多人使用服务器，简直不要太好用开始操作打开这里首先选择18.04的shell脚本，其他版本自行选择点开How to, 安装指南安装就可以机翻：将Std-Xrdp-install-0.5.sh 脚本下载到您的系统。您需要将脚本标记为可执行文件。为此，请在终端控制台中执行以下操作chm...
2019-06-25 11:21:22
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原创 windows10安装TensorFlow2.0和TensorLayer2.0笔记
windows 10 安装tensorflow2.0, tensorlayer2.0填坑记文章目录windows 10 安装tensorflow2.0, tensorlayer2.0填坑记前言一. Nvidia环境1.先安装CUDA2.再安装Nvidia驱动3.安装CuDnn二. tensorflow，tensorlayer安装1.创建虚拟环境2.安装tensorflow2.03.安装tenso...
2019-06-20 22:08:25
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原创 【论文笔记】Deep Stacked Hierarchical Multi-patch Network for Image Deblurring
Deep Stacked Hierarchical Multi-patch Network for Image Deblurring 阅读笔记Zhang, H., Dai, Y., Li, H., & Koniusz, P. (2019). Deep Stacked Hierarchical Multi-patch Network for Image Deblurring. Retri...
2019-06-04 17:47:26
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原创 【论文笔记】Past, Present, and Future of Simultaneous Localization and Mapping
Past, Present, and Future of Simultaneous Localization and Mapping: Toward the Robust-Perception Age 阅读笔记
2019-06-01 15:43:55
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原创 【论文笔记】Beyond a Gaussian Denoiser: Residual Learning of Deep CNN for Image Denoising
贡献提出了一种端到端CNN网络用于高斯去噪网络，称为DnCNN。该网络采用残差学习策略从噪声图片中去除潜在干净图像，而不是用神经网络直接预测干净图像使用残差学习（residue learning，RL）和批量归一化（batch normalization，BN）加快训练过程，提高去噪性能可以训练一个单一的DnCNN模型进行盲高斯去噪，也可以很容易地扩展到一般的图像去噪任务，如盲高斯去噪，S...
2019-05-28 20:12:41
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原创 numpy-1.16.5+mkl ~ numpy-1.17.4+mkl
numpy-1.16.3+mkl-cp36-cp36m-win_amd64.whlUCI的python扩展库下载的numpy，原链接如下https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/已经下载好放到百度云，下载速度太慢，不要重蹈覆辙。链接：https://pan.baidu.com/s/1RwqXvNdx-xdUd7PR4nT_4g提取码：6ey7...
2019-05-27 09:13:58
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原创 ORB-SLAM2运行自定义数据集
ORB-SLAM2运行自己的数据集ORB-SLAM2运行自己的数据集环境· ubuntu 18.04· ORB-SLAM2相机标定可以用手机或者其他设备采集数据，我用的是Sony Xperia Z5采集的视频，视频分辨率为1920*1080，fps为59.87。首先进行相机标定，我们采集标定数据，本例采用79的棋盘格进行标定。我用Z5拍摄10s左右的视频，再获取图片序列*，比如每隔3...
2019-04-04 13:27:57
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原创 自编码器的原理及实现
自编码器的原理及实现1. 什么是自编码器自编码器就是将原始数据进行编码，进行降低维度，发现数据之间的规律的过程。数据降维比如mnist的图片为28*28像素，将图片向量化之后的得到一个长度为784的向量。在网络训练的过程中，网络只用到该向量之中少量元素，其中的大部分元素对于网络来说是没有用的，自编码器通过无监督学习来提取有用的信息，对于手写数字图片来说可能是颜色为黑色的像素点，将图片中的很大...
2019-01-23 11:29:37
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空空如也
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