论文地址:https://arxiv.org/pdf/2102.03725v2.pdf Introduction Challenge:由于不同的手部姿势和严重的遮挡,目前方法的结果缺乏准确性和保真度。 Main Contribution:提出了一个I2UV-HandNet模型,用于精确的手部姿态和形状估计,以及三维手部超分辨率重建。 具体来说,(1)提出了第一个基于UV的三维手部的形状表示
SegICP: Integrated Deep Semantic Segmentation and Pose Estimation 代码地址:在公众号「计算机视觉工坊」,后台回复「SegICP」,即可直接下载。 尽管机器人的相关技术近年快速发展,但机器人如何在复杂、真实的场景中实现快速、可靠地感知与任务相关的物体仍然是一项十分具有挑战性的工作。为了提高机器人系统的感知速度和鲁棒性,作者提出了
前言CLIP带给我的震撼是超过transformer的,这是OpenAI的重要贡献之一。就如官网所描述的: CLIP: Connecting Text and Images 用对比学习(Contrastive Learning)来对齐约束图像模型和文本模型。用文本嵌入指导图像学习,图像嵌入指导文本学习。这样一来,图像分类进入了CLIP时代,不需像传统深度学习图像分类一样,先定义出类别范围,然后
RF-LIO: 面向高动态场景的紧耦合LiDAR惯导融合里程计 单位:西安交通大学 针对问题: 实际场景中动态因素的引入造成基于静态假设的LIO严重位姿漂移 提出方法: 提出基于自适应的多分辨率Range Image的动态点移除算法,并使用紧耦合的激光雷达惯导里程计,首先去除移动物体,然后将激光雷达扫描与子图相匹配,构建基于优先移除的面向高动态场景的LIO。 达到效果: 在不同动
Kmeans毫无疑问,好用又“便宜”的算法,经常在很多轻量化场景中实现。所谓的“聚类”(Clustering),就是通过欧氏距离找哪些点构成一个簇。假设我们空间中有一堆点,通过肉眼大概可以看出有两簇,思考:我们怎么决定哪些点属于哪一簇,以及每簇的中心分别是什么?那我们可以直接用sklearn的工具进行计算: import numpy as np from sklearn.cluster imp
这篇博文主要介绍多视角三维重建的实用工具COLMAP。为了让读者更快确定此文是否为自己想找的内容,我先用简单几句话来描述此文做的事情: 假设我们针对一个物体(人)采集了多个(假设60个)视角的照片,希望用COLMAP实现:(1)通过不同视角之间的特征匹配算出每个视角的相机位资(内外参);(2) 对物体进行初步的稀疏重建,完成多视角数据的可视化(详见图3)。参考链接:(官方)Github: http
随着Word Embedding在NLP很多领域取得不错的成果,人们开始考虑把这一思想推广到其他领域。从word2vec模型的实现原理可以看出,它主要依赖一条条语句,而每条语句就是一个序列。由此,只要有序列特征的场景应该都适合使用这种Embedding思想。下图表示了不同用户在一定时间内查询物品形成的序列图形,可以看出,物品形成的序列与词形成的序列(语句)有很多相似的地方,因此,人们把Word E
一、模型部署简介 近几年来,随着算力的不断提升和数据的不断增长,深度学习算法有了长足的发展。深度学习算法也越来越多的应用在各个领域中,比如图像处理在安防领域和自动驾驶领域的应用,再比如语音处理和自然语言处理,以及各种各样的推荐算法。如何让深度学习算法在不同的平台上跑的更快,这是深度学习模型部署所要研究的问题。 目前主流的深度学习部署平台包含GPU、CPU、ARM。模型部署框架则有英伟达推出的T
1、问题描述 问题是预测 Perrin Freres 标签(以法国的一个地区命名)的香槟月销量。该数据集提供了从 1964 年 1 月到 1972 年 9 月的香槟月销售量,或不到 10 年的数据。这些值是对数百万销售额的计数,有 105 个观察值。 链接:https://pan.baidu.com/s/1DyoZ_xFZeItCfrpX1RTG2g 提取码:1f2
在神经网络模型训练时,有时候我们需要共享不同模型之间的网络参数,下面我将以一个案例展示一下如何共享模型训练参数。 ⭐参数共享模块的模型结构必须完全一致才能实现参数共享 一. 指定共享某一模块 假设我们有以下两个模型: class ANN1(nn.Module): def __init__(self,features): super(ANN1, self).__i
假设我们需要一个查找表(Lookup Table),我们可以根据索引数字快速定位查找表中某个具体位置并读取出来。最简单的方法,可以通过一个二维数组或者二维list来实现。但如果我希望查找表的值可以通过梯度反向传播来修改,那么就需要用到nn.Embedding来实现了。 其实,我们需要用反向传播来修正表值的场景还是很多的,比如我们想存储数据的通用特征时,这个通用特征就可以用nn.Embedding
几乎可以下结论:3D Gaussian Splatting(3DGS)技术的出现,宣告了NeRF时代的结束。犹如transformer当年对CNN的打击。一个集高渲染质量、分钟级重建速度、实时渲染速度为一身的三维重建算法3DGS,毫无疑问开创了一个新的时代。本文不对3DGS的原理做太深入的解读,只做实验。 1. 准备自己的数据:我们规定一个路径(你自己任意命名),为方便为这里命名为folder_
报错信息 在程序中我的损失函数定义如下所示: loss = nn.CrossEntropyLoss(reduction='none') 但在执行loss.backward()时出现了下面这条报错信息: RuntimeError: grad can be implicitly created only for scalar outputs 原因分析 在定义损失函数loss时,我们设置
我经常需要用手机看服务器的运行情况,所以就写一个脚本,通过邮件把服务器运行情况发送给我,直接手机可以查看炼丹状态。事实证明还是很有用的,所以撰写一篇博文将脚本分享给大家。这里用到smtplib和email两个python包。 import smtplib from email.mime.text import MIMEText from email.header import Header
TensorBoard是一款优秀的基于浏览器的机器学习可视化工具。之前是tensorflow的御用可视化工具,由于tensorboard并不是直接读取tf张量,而是读取log进行可视化。所以,其他框架只需生成tensorboard可读的log,即可完成可视化。 之前,我一直用visdom做pytorch可视化,也是非常易用。不过现在跟tensorboard对比,我还是更推荐tensorboard
1.需求 给定一个二维数组 100行, 5列, 每一列绘制一条折线, 横轴为行索引, 纵轴为对应位置的值, 绘制在一个子图里面, 使用python plot, 使用随机颜色进行区别 添加显示和隐藏按钮, 可以对每条折线进行显示和隐藏 2.代码 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.
这里是实用的opencv进行图片的提取,自然也是想使用opencv的imshow方法来显示图像,但是在google colab中不可以使用,使用寻找了一下变通的显示方法。 方法一:使用matplotlib 使用plt需要交换一下r、b通道,否则显示不正常 import cv2 import matplotlib.pyplot as plt from google.colab.patche
0. 简介 本文综述了深度生成模型,特别是扩散模型(Diffusion model),如何赋予机器类似人类的想象力。扩散模型在生成逼真样本方面显示出巨大潜力,克服了变分自编码器中的后分布对齐障碍,缓解了生成对抗网络中的对抗性目标不稳定性。 扩散模型包括两个相互连接的过程:一个将数据分布映射到简单先验分布的前向过程和一个相应的反向过程。前向过程类似于具有时变系数的简单布朗运动。神经网络通过使用去噪评
需求 使用matplotlib 绘制折线图 响应鼠标事件 单击折线 线条高亮显示 解决方法: 使用 mplcursors 库, 一句代码可实现. 代码 import matplotlib.pyplot as plt import mplcursors import numpy as np # 生成一些示例数据 x = np.linspace(0, 10, 100) y =
从大量无标注数据中进行预训练使许多自然语言处理任务获得显著的性能提升。总的来看,预训练模型的优势包括: 在庞大的无标注数据上进行预训练可以获取更通用的语言表示,并有利于下游任务为模型提供了一个更好的初始化参数,在目标任务上具备更好的泛化性能、并加速收敛是一种有效的正则化手段,避免在小数据集上过拟合,而一个随机初始化的深层模型容易对小数据集过拟合下图就是各种预训练模型的思维导图,其分别按照词嵌入(
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