zihao_c-优快云博客

原创 CVPR 2020 论文总结：Weakly Supervised Semantic Point Cloud Segmentation: Towards 10×Fewer Labels

Weakly Supervised Semantic Point Cloud Segmentation: Towards 10×FewerLabels（本文是看完了这篇论文做的总结，有不对的地方欢迎指出）摘要针对点云的分析最近受到了很多关注，而分割又是其中最重要的任务之一。目前针对此任务的方法是设计深度网络和做大量的数据标记。本文作者认为做标记是一直有效的方式。但是标记数据太过费时，所以本文提出了弱监督，只需要标记10%的数据，便可以近似达到全监督的效果。方法是：学习梯度近似（.

2020-11-18 11:00:58 1630 2

原创 Pytorch中求模型准确率的几种方法

方法一：直接在epoch过程中求取准确率简介：此段代码是LeNet5中截取的。def train_model(model,train_loader): optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters()) loss_func = nn.CrossEntropyLoss() EPOCHS = 5 for epoch in range(EPOCHS): correct = 0 for batch

2020-10-31 11:33:33 25056 1

原创 Pytorch中创建DataLoader的几种方法

方法一：使用torchvision.transforms中的transforms和torch.utils.data中的DataLoader简介：这段代码是MNIST手写体识别中的部分代码。#此篇代码为MNIST手写体识别中的代码import torchimport torchvisionimport torchvision.transforms as transformsfrom torch.utils.data import DataLoader#定义一些超参数，只列举train_

2020-10-31 11:19:31 2941

原创复现PointNet++时，遇到的问题总结（PointNet++中的python语法）

1、使用GPU和CPU的方法。y.cpu()使用CPU进行计算。y.cuda()，使用GPU进行计算。2、one-hot encode(独热编码)独热码是一组数，其中只有一个值为1，其余都是0。同样的，一组数中只有一个0，而其余都为1则称为独冷码。...

2020-10-22 17:18:28 1322 3

转载深度学习的五种归一化方法（BN，LN，IN，GN和SN）

本篇文章参考https://blog.youkuaiyun.com/u013289254/article/details/99690730?utm_medium=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.add_param_isCf&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearn

2020-10-22 10:31:33 1638

原创 Pytorch中一些优化器的使用

1、torch.nn.optim.Adam()torch.optim.Adam(params, lr=0.001, betas=(0.9, 0.999), eps=1e-08, weight_decay=0)[source]参数：params (iterable) – 待优化参数的iterable或者是定义了参数组的dict lr (float, 可选) – 学习率（默认：1e-3） betas (Tuple[float,float], 可选) – 用于计算梯度以及梯度平方的运行平均值的系.

2020-10-22 10:07:46 458

原创 Pycharm字体不能正常显示

Pycharm在字体为20号，或者更大时，容易出现某些字母显示不出的bug。如上图，当我的字体为20号时，大写字母P就不能正常显示，这时只要把字体调到18号，就可以了。

2020-10-19 15:38:52 1218

原创点云入门知识

学习目标：点云基础知识入门--持续更新在这四种3D表示方式中（体素网格，点云，隐式表面和三角网格）为什么选择点云的方式呢？个人理解中，原因有以下几点：1、点云数据获取比较简单，而且点云最接近原始传感器的数据（激光雷达扫描得到的就是点云数据，深度传感器获得的是一个深度图像，可以理解为局部的点云）。左图：深度传感器获得的图像，右图为激光雷达和深度传感器得到的点云（经过一定的处理）2、点云的表示形式很简单。3、不是所有的3维图形都能用隐式表面表示出来，而且隐式表面比较复杂。

2020-09-27 17:04:20 2995 1

原创机器学习中split()函数的应用

机器学习中，要测试一个模型，需要split()函数对训练过程中在生成文件的文件名进行切割，从而得知那是哪一轮的数据。例如：在反向传播过程中，一般会隔一定轮数保存一次神经网络模型，并产生三个文件（保存当前图结构的.meta文件、保存当前参数名的.index文件和保存当前参数的.data文件）global_step = ckpt.model_checkpoint_path.split('/'...

2018-11-23 17:46:03 1283

原创断点续训

断电续训1. 关键处理：加入ckpt操作：ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(MODEL_SAVE_PATH)if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path:saver.restore(sess,ckpt.model_checkpoint_path)注解：1. tf.train.get_checkpoint...

2018-11-23 17:21:23 1139 2

原创机器学习中的问题

20 #1定义神经网络的输入、参数和输出，定义前向传播过程 21 x = tf.placeholder(tf.float32,shape=(None,2)) 22 y_ = tf.placeholder(tf.float32,shape=(None,1)) 23 w1 = tf.Variable(tf.random_normal([2,3],stddev=1,seed=1)) 24 w...

2018-10-25 16:05:52 184

原创用递归解决阶乘问题

#include<stdio.h>double DiGui(int n){ if(n==0||n==1) return 1; else return n*DiGui(n-1);}int main(){ int n,m; printf("请确定阶乘"); scanf_s("%d",&n); m=DiGui(n); printf("\n%d的阶乘为%...

2018-03-25 10:06:44 539 1

原创通过冒泡排序解决通讯录中按姓名排序问题

点击打开链接通讯录中会按姓名排序联系人，这是通过冒泡排序来解决这个问题。（这是人生第一次写博客，有错误的地方请指正，谢谢。void listbyname()//按姓名排序,冒泡排序{ int i, j; struct person temp;//person是之前定义的结构体 for(i=0;i<num-1;i++)//num为通讯录中联系人的个数 { for (j = 0; ...

2018-03-24 21:33:49 5257

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