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RSS订阅原创 PCL MLS的normal效果更好
PCL求解点云法向量通常大家都是直接使用pcl::NormalEstimation<pcl::PointXYZRGB, pcl::Normal> ne直接估计法向量，效果如下。但是我们可以使用MLS（pcl::MovingLeastSquares）做平滑的同时获得更为准确的法向量。
2024-07-29 17:44:59
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原创 git 将一个分支的修改代码推送到另外一个分支上
然后我们切换到另外一个分支并查看stash的内容，并stash apply将修改的内容stash到目标分支。当我们在A分支上做了修改，添加了一些代码，我们首先stash这些代码。最后将目标分支代码commit 并推送到远程仓库即可。
2024-07-24 13:37:10
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原创 分类网络学习简单总结image recognition/classification
基本结构是卷积网络+分类网络。从alexnet到VGG到ResNet，网络的深度逐渐加深，网络的宽度整体变化不大。深度的增加使得训练的效率降低，但是batch normalization以及res残差结构的出现使得训练很深的网络成为可能，同时还非常高效。BN使得我们设置lr更为容易，且过拟合现象也得到一定的抑制，比dropout更好。整体而言分类问题还是比较简单。
2024-07-10 15:31:46
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原创 ResNet学习以及测试：翻车篇
残差结构可以让网络的学习更高效，在相同epoch的学习之后，准确率更高。在学习中做对比实验最好还是自己手动实现比较靠谱。
2024-07-10 15:15:32
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原创 RCNN和Fast RCNN简单一看
该工作的核心思想是将目标检测以分类的方法来实现。第三步，用SVM对4096维度的image feature做分类（仅仅是2分类哈，每个svm仅仅做一个类别的分类，因此有多少个类别就有多少个SVM做分类） 实际上为了让定位准确，还要对proposal的BBX做NMS和regression。那时候使用基于CNN的神经网络在image classification任务上已经取得了有目共睹的成绩，在object detection的任务上，也开始有一些工作借鉴image classification的经验。
2024-07-08 11:06:31
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原创 RuntimeError: Couldn‘t open shared file mapping: ＜000001831853FD62＞, error code: ＜1455＞
在做训练的时候遇到这个问题，甚至有人说将num_workers设置为0.经过测试之后我发现最有效的是将batch_size减小，这样可以避免这个bug的出现，同时还能高效加载数据。
2024-07-03 14:38:23
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原创 VGG复现并与AlexNet做对比
之后接着学习便是VGG（当然google net也不错，但主流观点认为vgg更酷具有借鉴意义，因为全是3x3的小卷积核，多层叠加可以达到大卷积核的感受野同时也有更好的非线性表达能力，且模型参数还更少，在最后效果来看是非常惊人的）在当年2012年Alexnet获得冠军以后，2013年的冠军ZFnet是在AlexNet基础上做反卷积可视化微调卷积核大小和stride得到。
2024-07-02 11:04:07
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原创 AlexNet复现在mini-imagenet以及fashionMNIST上的表现
该网络在fashionMNIST上只用12个epoch就达到90%的准确率，但是在mini-imageNet上即使到36个epoch也仅仅只有46%左右的准确率（eval set上）。如果我们以MNIST上的表现为基准，来衡量imageNet上的表现，显然在imagenet上的表现很差，这是什么原因导致的呢？
2024-07-01 16:55:49
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原创 欧拉角转旋转矩阵
方法一：a,b,c为绕着xyz三个轴转动的角度，代码中的x,y,z为平移量，你可以全部置为0.程序中会先转换为弧度，最后计算出4x4的变换矩阵。在和机器人相关或者3D图像相关的领域经常会碰到欧拉角到旋转矩阵的变换。基本的原理本文不做介绍，仅仅提供两种实现方法。方法二：eigen实现更为简单(下面的代码将旋转和平移统一做)
2024-05-22 18:16:18
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原创 qt 错误Could not find a configuration file for package XXX that is compatible with requested version
结果反复检查发现是这个项目设置的编译器为32bit，我的VTK和环境全都是64bit的，所以这里要选择成下面的MSVC2017 64bit(红色圈内为错误的哈)还会提示The following configuration files were considered but not accepted。一开始还以为是自己安装的VTK有问题。但是检查之后发现正常安装，然后还在cmakelists里面添加库查找路径，如下图。
2024-04-10 16:07:18
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原创 windows 源码编译opencv + contrib
在search栏里面输入opencv_ex会自动提示opencv_extra_modules_path，将下载的opencv的contrib的modules的具体路径加入value位置。因为opencv有上百个子模块，为方便起见，特别将build_opencv_world属性打勾，这样就将所有opencv的库合并为一个。因为我们将所有库都合并到一个opencv_world里面，为防止VS编译时库太大报错，将增量链接设置为NO。完成时会显示configuring done generating done。
2024-04-01 13:11:23
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原创 qt编译输出状态栏提示信息为乱码 问题状态栏乱码
解决办法：qt菜单栏里面依次点击：工具->选项，然后点击kits,选择自己的构建套件，我的构建套件在下图可见为MSVC2017 64bit。将红色部分的UTF-8去掉就行！如图qt在编译的时候在问题栏或者编译输出栏提示信息为乱码。这不是代码乱码的情况，而是编译输出信息为乱码！
2024-03-30 10:43:54
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原创 MSB8036 找不到 Windows SDK 版本10.0。请安装所需的版本的 Windows SDK 或者在项目属性页中或通过右键
2、我需要在visual studio的安装 处查看究竟有没有安装windows SDK以及具体的安装版本是什么。1、首先 我在项目的属性页面确实找到windows SDK版本要求后面是10.0。2.1、打开下图的visual studio installer。2.3、看到右侧的具体SDK为10.0.xxx，所以我需要修改。2.4、修改属性页的skd版本为我们安装的版本，如下。2.2、点击下图的修改。
2024-03-08 20:57:45
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原创 C++ 精确计时方法std::chrono（clock计时为0）
以下面代码为例，chrono计时为0.042393ms，但是clock的计时为0s，这是因为打印的时间远远小于clock的精度，所以统计时间为0，因此在统计时间非常小的时候用chrono才能反应精确的时间。下面代码中chrono计时部分(double)(te-ts).count()的单位是ns，(double)(te-ts).count()/1000000单位是ms。clock的计时单位是ms，精度是10000ms，即0.01s，低于这个时间的间隙计时为0。
2024-01-29 10:20:29
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原创 ERROR: HTTP error 403 while getting https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn
【代码】ERROR: HTTP error 403 while getting https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn。
2024-01-15 21:55:15
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原创 openCASCADE 两个平面的交线求解
IntAna_QuadQuadGeo这个类不仅仅可以求解平面相交，看他的头文件里面还有各种曲面和曲面，平面和曲面求交线。大家可以通过简单的代码实现去测试。使用IntAna_QuadQuadGeo这个类可以实现，下面是一段代码示例。
2024-01-12 10:20:34
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原创 ubuntu anaconda conda: error: argument COMMAND: invalid choice: ‘activate‘
这个错误是因为环境变量加载导致，你需要找到自己安装的conda的环境变量加载文件conda.sh，然后source 一把加载，最后就可以conda activate进入base环境。
2023-12-30 11:07:00
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原创 open3D visualization::Visualizer的使用：rendering的设置(C++)附带坐标系绘制
使用open3d做点云可视化时需要一些额外设置才能够有更好的效果。visualization::DrawGeometries这种原始的绘制方法通常不满足要求，因为颗粒度太粗，且无法做其它渲染设置。
2023-09-28 10:08:17
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原创 c++ 遍历文件夹下所有文件
常见的文件遍历方式是基于boost 库的filesystem做文件遍历，但是boost库配置cmakelists.txt时不是很方便，所以在网上找到一种比较简单的方法，由于当时没有记录下原始作者链接，未能建立引用，想作者隔空表示抱歉。
2023-09-28 09:21:46
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空空如也
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