
深度学习
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加斯顿工程师
控制工程
方向:图像超分辨率、无人机控制、机械臂控制、电机控制
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强化学习机器人路径规划——Sparrow复现
Sparrow是一个开源的移动机器人路径规划模拟器,重视模拟速度和轻量化,使用DDQN强化学习方法进行训练。本文在其基础上,增加了绘制训练曲线教程,并给出了自制地图文件,以实现在自己的地图上进行训练。原创 2025-04-27 12:44:58 · 233 阅读 · 0 评论 -
机器人抓取位姿检测——GRCN训练及测试教程(Pytorch)
这篇文章主要介绍了2020年IROS提出的一种名为GRCN的检测模型,给出了代码各部分的说明,并给出windows系统下可以直接复现的完整代码,包含Cornell数据集。原创 2025-04-27 09:56:09 · 175 阅读 · 0 评论 -
连续系统PPO算法训练教程
使用gym中的环境,PPO算法进行训练,对参数以及环境进行说明,可将结果进行保存,包含完整的训练以及可视化的代码。原创 2025-04-19 10:26:58 · 20 阅读 · 0 评论 -
深度强化学习训练结果曲线绘制教程
使用python语言,只调用matplotlib库,绘制训练过程中保存的强化学习训练曲线。模仿经典论文中的训练曲线,多次训练取平均,并绘制出阴影区域。原创 2025-04-17 19:10:00 · 53 阅读 · 0 评论 -
图像超分辨率—批量计算数据集的PSNR、SSIM、LPIPS(Python)
调用库函数批量计算图像超分辨率中的常用性能评价指标。原创 2024-04-09 10:31:00 · 905 阅读 · 0 评论 -
图像超分辨率—SRGAN训练及测试教程(Pytorch)
图像超分辨率重建算法SRGAN训练及测试教程。SRGAN是2017年ICCV上paper,是GAN网络,用来重建图像,重建后的图像质量比原图高很多。原创 2024-04-16 21:34:01 · 526 阅读 · 0 评论 -
图像超分辨率—EDSR训练及测试教程(Pytorch)
超分重建经典算法EDSR开源代码使用教程。论文名称:Enhanced Deep Residual Networks for Single Image Super-Resolution,CVPR2017。原创 2023-12-24 20:32:43 · 2033 阅读 · 1 评论 -
图像超分辨率—SwinIR Transformer训练教程(使用自己的数据集,Pytorch)
SwinIR Transformer图像超分辨率重建训练教程。原创 2023-07-11 22:24:08 · 2278 阅读 · 0 评论 -
ESPCN论文代码复现
ESPCN,图像超分辨率重建,基于亚像素卷积的图像超分辨重建。原创 2022-11-01 16:44:49 · 848 阅读 · 0 评论 -
SwinIR训练报错解决
记录swinir图像超分重建算法复现过程中的报错信息,并提供相应的解决方案。原创 2024-03-15 12:12:54 · 261 阅读 · 0 评论 -
ESPCN训练报错解决
超分重建ESPCN训练自己的数据集时会出现报错,主要为制作数据集时的错误,本文将给出报错的解决方法和错误说明。原创 2023-12-22 11:18:59 · 961 阅读 · 2 评论 -
机器学习入门(全连接神经网络-1)
从神经元开始进行讲述,从零开始搭建全连接神经网络。原创 2023-04-10 21:19:40 · 543 阅读 · 1 评论 -
深度学习模型图常用配色
将CVPR、ICCV、AAAI论文中模型图的配色进行了整理。原创 2023-03-17 19:09:48 · 3849 阅读 · 0 评论 -
深度学习模型评价指标
深度学习中常用的FLOPs、FLOPS、MACs、Params介绍。原创 2023-03-13 10:07:41 · 1201 阅读 · 0 评论 -
h5文件格式数据集制作
H5文件是层次数据格式第5代的版本(Hierarchical Data Format,HDF5),它是用于存储科学数据的一种文件格式和库文件。格式,用以存储和组织大规模数据。,是一种容器结构,可以包含数据集和其他组。,就是同一类型数据的多维数组。原创 2022-11-21 19:51:58 · 2383 阅读 · 0 评论 -
画出漂亮的神经网络图,神经网络可视化工具集锦
常见的绘制神经网络模型结构图的工具原创 2022-04-14 10:03:44 · 502 阅读 · 0 评论 -
常用深度学习数据集网址
常用深度学习数据集网址原创 2022-04-13 18:10:35 · 2812 阅读 · 0 评论 -
LeNet-5
使用Keras搭建的LeNet-5,实现十二生肖分类原创 2022-11-15 10:49:56 · 192 阅读 · 0 评论