编译 Efficient Hierarchical Graph-Based Segmentation of RGBD Videos

本文记录了在编译一篇使用opencv和pcl的论文代码过程中遇到的问题,包括如何配置和编译pcl,解决cmake找不到mm_malloc.h的错误,以及处理pcl、boost和vtk库与vs2012不兼容的问题。最终通过下载预编译的pcl库成功完成编译。

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今天接到导师的短信, 让我编译一篇paper的code。 于是开工。


到作者的主页上一看, 发现提供了github的代码。 并明确要求使用opencv和pcl。 于是开始配置这两个库。


opencv网上教程一大堆, 我就不写了, 主要写pcl怎么配置。 


首先, pcl的官网上放binary版本事1.60, 由vs2010编译。 但是该paper的code使用了amp库, 这个库从vs2012开始支持, 所以需要自己编译pcl。


 错误:cmake无法通过,找不到mm_malloc.h在自己编译pcl的时候, 用cmake生成vs2012的sln文件的时候, 报错, 错误:cmake无法通过,找不到mm_malloc.h。 上网搜索了很久也没办法, 于是只好用vs2010编译。 在编译的时候, 遇到PCL_DEPRECATED的错误, 搜索后发现, 可以采用如下解决方法。


将png.h报错部分改成

template PCL_DEPRECATED ( void savePNGFile (const std::string& file_name, const pcl::PointCloud& cloud), 
“pcl::io::savePNGFile (file_name, cloud) is deprecated, please use a new generic ” 
“function pcl::io::savePNGFile (file_name, cloud, field_name) with \”rgb\” as the field name.” 
); 

 comm
### 基于分层学习的图划分方法在优化中的应用 大规模车辆路径规划问题(Vehicle Routing Problem, VRP)是一个经典的组合优化问题,在物流配送等领域具有重要实际意义。随着数据规模的增长,传统的求解算法可能无法有效处理超大规模实例。近年来,基于机器学习特别是深度学习的技术被引入到VRP的研究中。 #### 图卷积网络拓扑优化 一种有效的解决方案是利用图卷积网络(Graph Convolutional Networks, GCNs),其能够捕捉节点之间的复杂关系并进行高效的特征提取。通过结合拓扑优化的思想[^1],可以设计出针对特定场景的有效模型结构。这种方法的核心在于如何合理地对输入图进行分区,从而减少计算开销的同时保持较高的预测精度。 对于大型稀疏矩阵运算或者含有大量参数的神经架构来说,仅依靠单一设备难以完成训练过程。此时可借鉴GShard所提出的技术框架——即借助条件计算机制以及自动化切片策略来实现资源分配最优化目标[^2]。具体而言就是将整个任务分解成若干子部分分别交给不同处理器执行后再汇总结果得到最终解答方案;此同时还需要注意平衡各环节之间的工作负载以免造成瓶颈效应影响整体性能表现。 以下是使用Python语言编写的一个简单示例程序片段展示如何初始化一个基本形式下的GCN层: ```python import torch from torch_geometric.nn import GCNConv class SimpleGCN(torch.nn.Module): def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim): super(SimpleGCN, self).__init__() self.conv1 = GCNConv(input_dim, hidden_dim) self.conv2 = GCNConv(hidden_dim, output_dim) def forward(self, data): x, edge_index = data.x, data.edge_index x = self.conv1(x, edge_index) x = torch.relu(x) x = self.conv2(x, edge_index) return x ``` 此代码定义了一个两层的GCN模型,并展示了前向传播过程中涉及的主要操作步骤。当然这只是一个非常基础版本的例子而已,在真实应用场景当中往往需要考虑更多因素比如但不限于正则化项加入防止过拟合现象发生等问题。 综上所述,采用层次化的学习方式配合先进的硬件加速手段确实能够在一定程度上缓解现有技术面临的挑战,但仍需进一步探索和完善才能更好地服务于实际需求。
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