- 博客(154)
- 资源 (5)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 MATLAB习题操作实战
2.1创建一个有7个元素的一维数组，并做如下处理:直接寻访一维数组的第6个元素;寻访一维数组的第1、3、5个元素;寻访一维数组中第4个至最后1个元素;寻访一维数组中大于70的元素。
2024-01-02 18:51:53
801
原创 将原始的九张图无损画质和像素的情况下拼接成九宫格一张图的python代码
【代码】将原始的九张图无损画质和像素的情况下拼接成九宫格一张图的python代码。
2023-12-28 09:48:43
804
原创 pointpillars训练结果的可视化（tensorboard出图)
本文是对自己工作的一个记录，一直以来想看到pointpillars的损失结果图，用tensorboard一直没有出图，今天查看了一些教程，终于出图了/我的pointpillars在openpcdet-master里面，训练的话要激活对应的环境，这里采用conda pp，然后。这里补充局部截图命令。
2023-10-19 11:09:33
434
1
原创 LINUX训练YOLOV5的过程记录
进入到yolo_fusion/yolo5里面终端打开。这里我应用的是data8.yaml文件。在yolo5文件下打开终端。
2023-10-06 19:22:34
212
1
原创 2023年9月26日LINUX融合改动记录
2、在～/yolo_fusion/src/src/detect.py文件中修改yolo.pt的路径为best.pt,具体代码在51，52，219，220行。4、我改了～/yolo_fusion/yolov5/data/coco.yaml的第20行为tinycar,原来为car。1、我想要替换成自己的权重文件，在launch文件中修改yolo.pt为best.pt。3、修改完成之后source之后会出现报错，这里采用。修改的代码行为155到160行。
2023-09-26 10:02:40
136
原创 pointpillars训练的输出信息
python train.py --cfg_file cfgs/kitti_models/pointpillar.yaml2023-09-25 20:24:53,508 INFO **********************Start logging**********************2023-09-25 20:24:53,508 INFO CUDA_VISIBLE_DEVICES=ALL2023-09-25 20:24:53,508 INFO Training with a
2023-09-25 20:51:37
271
原创 改变pillars路径出错误的原报错
RuntimeError: [enforce fail at inline_container.cc:130] . file in archive is not in a subdirectory: pillars.pth/opt/ros/noetic/lib/python3/dist-packages/rospy/impl/registration.py:339: DeprecationWarning: notifyAll() is deprecated, use notify_all() instea
2023-08-24 09:27:52
372
原创 关于融合项目点云pointpillars检测不显示三维检测框问题的解决
这里原先是0.6，在检测kitti的时候是0.6，由于kitti是64线激光雷达，我个人用的是16线激光雷达，所以把0.6降到了0.2.出现了三维检测框，问题解决。这个问题主要还是launch文件中出现了一些偏差。launch文件的第26行。
2023-08-23 17:04:51
217
原创 pcd转换为bin
请注意，此代码假定PCD文件的数据以ASCII文本格式存储，并且每个点的坐标分别位于每行的前三个字段中。这段代码会打开PCD文件，找到点云数据的起始行，然后将数据解析为NumPy数组，并将其保存为BIN格式文件。运行此代码后，它将读取PCD文件并将其保存为BIN格式文件，然后在终端打印出成功的消息。这段代码将从PCD文件中读取数据，并将其保存为BIN文件。替换为您要转换的PCD文件的路径，并将。替换为您要转换的PCD文件的路径，并将。替换为您的PCD文件路径，将。在上面的代码中，您需要将。
2023-08-21 09:55:24
2208
4
原创 pointpillars在2D CNN引入自适应注意力机制
在给定的代码中，您想要引入自适应注意力机制。在这里，我将展示如何在您的代码中引入自适应注意力机制，并提供详细的解释。您可以单独编写一个自适应注意力模块并将其导入到您的主代码中。我会提供一个简单的自适应注意力模块示例，然后展示如何将其与您的主代码整合起来。总之，您可以通过在卷积坍缩模块中引入自适应注意力来增强模型的感受野，以便更好地捕获特征之间的关系。的自适应注意力模块，该模块应该实现根据输入特征计算注意力加权后的特征。，然后将其与您的主代码整合起来。在上面的代码中，我们定义了一个简单的自适应注意力模块。
2023-08-15 14:56:43
1207
3
原创 pointpillars怎么查看tensorboard
确保在你的PyTorch训练脚本中正确地创建写入器、记录信息，并在终端中启动TensorBoard服务器。TensorBoardX库提供了与TensorFlow中TensorBoard类似的功能，你可以根据需要在可视化界面中查看训练过程中的各种信息。TensorBoard提供了丰富的功能，你可以根据需要在可视化界面中查看训练过程中的各种信息。如果你的项目使用的是PyTorch版本，并且想要使用TensorBoard进行可视化，你需要使用PyTorch的TensorBoard支持库。
2023-08-15 09:20:29
288
原创 intrinsic_matrix = np.array([[707.0912, 0, 601.8873], [0, 707.0912, 183.1104], [0, 0, 1]])
该代码定义了一个称为内部矩阵（intrinsic matrix）的矩阵，该矩阵用于将三维世界坐标转换为相机的二维图像坐标。内部矩阵包含了有关相机透镜和图像传感器的特定信息，例如焦距和光学中心。如果您要使用KITTI数据集的已知内部参数矩阵，则应将该矩阵替换为KITTI特定的值。KITTI数据集通常会提供内部参数，所以您可以从数据集文档中找到它们。这段代码涉及到相机和LiDAR之间的校准，主要包括了LiDAR边界框投影到图像平面、计算IOU并保留或删除边界框等步骤。cx = 已知的x轴光学中心。
2023-08-09 19:41:38
114
原创 pointpillars在Ubuntu2004训练的总结
1、找到pointpcdet-master之后在此打开终端输入code进入VScode界面。4、将kitti数据集准备好放入data路径下之后开始训练。5、训练完成之后选择最优的权重做个demo。3、cd进入tools。
2023-08-07 14:01:24
339
1
原创 pointpillars改进意见
以下是针对上述提到的PointPillars轻量化的第一步和第二步在代码层面的具体实现。请注意，具体的代码可能会因使用的深度学习框架和PointPillars的特定实现有所不同，以下示例代码主要基于PyTorch框架。
2023-08-02 19:10:32
1321
5
原创 pointpillars的demo过程记录
2、cd到/home/fyy/OpenPCDet-master/tools打开终端。直接就可以demo显示了。
2023-08-02 15:21:19
266
原创 hhdwadmald
[FATAL] [1690788565.019203246]: Error reading version line[player-2] process has died [pid 25521, exit code 1, cmd /opt/ros/noetic/lib/rosbag/play -l /home/fyy/bag/bag1/2011_09_26_drive_0005_sync/velodyne_points/data/0000000000.bin __name:=player __log:=/
2023-07-31 15:35:17
641
3
原创 sudo apt-get install ros-noetic-jsk-recognition-msg无法定位软件包的解决办法（ubuntu2004）
其实是少了个s，换源解决不了问题，正确命令为。
2023-07-31 13:04:45
783
原创 RANSAC算法的伪代码和改进RANSAC算法的伪代码
在该伪代码中，算法会重复执行 k 次迭代，每次迭代中会随机选择 n 个数据点来构建模型，然后计算数据点到模型的误差，如果误差小于阈值 t，则认为该数据点适合于模型，并将其添加到当前的 Inliers 集合中。在所有迭代中，选择拥有最大 Inlier 数的模型作为最佳模型，并返回最佳模型的参数 bestModel 和适合于最佳模型的数据点集合 bestInliers。在该改进算法中，增加了对迭代次数的动态调整，使得算法可以根据当前内点比例来自适应地调整迭代次数，从而提高算法的鲁棒性和准确性。
2023-07-25 14:01:46
712
1
原创 虚拟机（Ubuntu1804）相机与激光雷达联合标定实现过程记录
【注意】这里的--pause可以暂停，当后面需要grab某一帧的时候按下空格键暂停，当不需要暂停的时候--pause可以删除，另外上面的bag一定要保证存在，后面的lslidar_point_cloud:=/points_raw是lidar话题转换为point_raw，否则后面的标定箱无法正常标定。4、打开先选相机，然后camera->Velodyne,注意此时我的棋盘格的大小为0.107m，一共有9乘7个格子，这里填入的是角点数，为10乘8。2、在文件夹libratia中新建一个终端。
2023-07-17 21:32:38
846
原创 虚拟机ubuntu1804打开联合标定工具箱的步骤（toolkit）
2、进入到calibration文件夹打开终端。3、运行rosrun打开即可。1、运行roscore。
2023-07-17 20:38:12
349
原创 智能车打开usb相机和激光雷达录制数据包的过程记录
首先，智能车的遥控器启动之后，要解除驻车挡位（尾灯不亮红色才可以），然后右上角的那个拨杆是喇叭，对应的左上角的那个拨杆是控制挡位的，包括前进档，后退档。假如是前进，往上拨，这个挡杆的正下方的挡杆应该位于下方，然后拨动右边的挡杆向上拨，此时车子为前进。进入lslidarC16_ws文件夹，打开一个终端。第二行打开的过程如遇问题可以采用tab的方式。1、直接新建一个终端运行roscore。4、新建一个终端打开rviz。6、查看第5步录制的bag。3、打开usb摄像头。
2023-07-16 16:50:05
848
3
原创 Linux（Ubuntu2004）实现kitti数据集的点云投影记录
2、在“下载”路径里面播放example_new的bag。如果不能运行，可以采用tab的方式查看是否错误。3、在catkin_ws里面运行下列命令。1、新建终端打开roscore。4、新建一个终端运行rviz。
2023-07-16 16:26:48
199
原创 地面点云去除的matlab代码（栅格、激光雷达角度、平面拟合、RANSAC）
【代码】地面点云去除的matlab代码（栅格、激光雷达角度、平面拟合、RANSAC）
2023-06-29 23:14:03
547
1
原创 相机单独标定的实现过程[autoware标定]、tmp文件的查看方式
因为我的系统是ubuntu18.04对应支持的ROS是melodic，因此需要对calibration_camera_lidar功能包下的CMakeLists.txt进行修改，添加ROS的melodic版本的支持，如下图所示，修改CMakeLists.txt中所有 (indigo|jade|kinetic ) 为 (indigo|jade|kinetic|melodic)这个命令是参考博主的，这里py后的命令里的数据应该是可以修改的，修改成自己所做标定板格子面积的数据。打开另一个新的终端，
2023-03-28 11:05:52
850
kitti数据集bin文件格式转化为ply文件之后的ply文件
2023-06-28
相机棋盘格标定板A2尺寸，板子594×420mm，12×9的棋盘格，方格尺寸45mm，型号为GP600(PINXIXI,TAO)
2023-03-28
yolov5-deepsort计数，可运行
2022-10-24
9套汽车转向系统模型文件
2022-10-09
汽车头部尾部识别的数据集（YOLO格式）
2022-09-23
毫米波雷达和视觉传感器融合的检测仿真matlab代码
2022-08-21
激光雷达检测仿真 的matlab源码
2022-08-21
基于pytorch的深度学习车道线检测模型
2022-08-02
如何写好一篇优秀学术论文以及浅谈对遵守学术规范和道德理解———以机械专业为例（自己制作，仅供参考）
2022-07-21
自动泊车（垂直泊车）代码
2022-06-27
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人