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Gmapping是一个基于2D激光雷达使用RBPF（Rao-Blackwellized Particle Filters）算法完成二维栅格地图构建的（Simultaneous Localization And Mapping）算法。
2023-07-08 01:13:22
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原创 Day9:MMSegmentation代码课
下载整理好的数据集；可视化探索数据集；准备config配置文件；MMSef训练语义分割模型；可视化训练日志；用训练得到的模型预测；测试集性能评估；
2023-06-18 20:03:06
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原创 Day7:MMDetection代码课
视频地址：MMDetection代码课_哔哩哔哩_bilibili源码地址：https://colab.research.google.com/drive/1ygUgFAhMkgKMx8e3oFTzt4ktpGOxsKVD?安装本教程一共包括如下流程:1.数据集准备和可视化2.自定义配置文件3.训练前可视化验证4.模型训练5.模型测试和推理6.可视化分析。
2023-06-18 18:32:49
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原创 Day6:目标检测与MMDetection
一、目标检测的定义基于深度学习的目标检测方法主要包括两大类，一类是基于区域建议网络(Region Proposal Network, RPN)的两阶段检测网络，其首先生成区域候选框，然后对每个区域候选框的特征进行预测，这类方法的主要研究有R-CNN系列网络、SPP网络和R-FCN网络等。另一类是端到端的单阶段检测网络，它可以实现一次性对整张图像中目标的坐标定位与分类，一般这类方法的检测速度要快于前者，这类方法的主要研究有YOLO和SSD等。
2023-06-18 18:13:20
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原创 Day5:MMPretrain代码课
预训练阶段对于视觉识别至关重要，凭借丰富而强大的预训练模型，能够用于改进各种下游视觉任务。代码库旨在成为一个易于使用和用户友好的代码库，并简化学术研究活动和工程任务。提前准备好pytorch环境和cuda，安装mmpretrain算法库，并检测是否安装成功。MMPretrain 是一个全新升级的预训练开源算法框架，旨在提供各种强大的预训练主干网络，并支持不同的预训练策略。文档教程：https://mmpretrain.readthedocs.io/en/latest。，多模态中的图像描述功能。
2023-06-18 17:41:08
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原创 Day4:深度学习预训练与MMPrerain
MMPretrain算法库：易于使用、用户友好，支持多模态学习的算法，提供了cam可视化和可解释性分析的工具以及图像描述生成算法。算法库与任务组成预训练工具箱MMPretrain框架概览代码框架数据流配置文件的运行方式二.经典主干网络深度神经网络精度退化问题ResnetResNet中的两种残差模块残差网络 ResNet(2015)
2023-06-18 17:17:24
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原创 D3:MMPose代码教程
代码教程地址：github.com/TommyZihao/MMPose_TutorialsMMPose 是一款基于 Pytorch 的姿态估计开源工具箱，是 OpenMMLab 项目的成员之一，包含了丰富的 2D 多人姿态估计、2D 手部姿态估计、2D 人脸关键点检测、133关键点全身人体姿态估计、动物关键点检测、服饰关键点检测等算法以及相关的组件和模块，下面是它的整体框架：MMPose 由 8 个主要部分组成，apis、structures、datasets、codecs、models、engine、e
2023-06-03 21:15:57
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原创 Day2:人体姿态估计与MMPose
什么是人体姿态估计？从给定的图像中识别人脸,手部，身体等关键点输入：图像I输出：所有关键点的像素坐标（x1,y1）,(x2,y2)...(xj,yj),这里J为关键点的总数，取决于具体的关键点模型下游任务：行为识别PoseC3D:基于人体姿态识别行为动作下游任务：CG.动画下游任务：人机交互下游任务：动物行为分析。
2023-06-03 20:33:46
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原创 Day1：OpenMMlab的概述
OpenMMlab是一个开源项目，主要面对深度学习时代计算机视觉算法的研发，提供一整套算法框架和工具体系。OpenMMLab。
2023-06-01 17:20:34
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空空如也
空空如也
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