LegoLOAM代码解析

LSTM/GRU详细代码解析+完整代码实现

LSTM和GRU目前被广泛的应用在各种预测场景中，并与卷积神经网络CNN或者图神经网络GCN这里等相结合，对数据的结构特征和时序特征进行提取，从而预测下一时刻的数据。在这里整理一下详细的LSTM/GRU的代码，并基于heatmap热力图实现对结果的展示。一、GRUGRU的公式如下图所示：其代码部分：classGRU(torch.nn.Module):def__init__(self,hidden_
m0_53961910·2022-11-25 21:28

基于MNIST数据集搭建神经网络（笔记二）

not_checkout=1&articleId=109632935基于tensorflow搭建数字识别网络（测试准确率98.5%）下面代码附上了最详细的代码解析，适合零基础学习。
@不要和我港话·2022-11-25 15:37

[YOLO专题-21]：YOLO V5 - ultralytics代码解析-网络配置文件与总体结构

作者主页(文火冰糖的硅基工坊)：文火冰糖（王文兵）的博客_文火冰糖的硅基工坊_CSDN博客本文网址：https://blog.csdn.net/HiWangWenBing/article/details/122369147目录第1章YOLO的数据处理流程
文火冰糖的硅基工坊·2022-11-25 13:37

OpenCV4机器学习算法原理与编程实战——书中代码解析

目录OpenCV4机器学习算法原理与编程实战环境配置1.基本数据类型cv::Vec-向量cv::Pointcv::Scalarcv::Sizecv::Rect类cv::RotatedRectcv::Mat（最常用的了）2.基本图像操作2.1基本图像操作2.2读取显示与存储cv::imreadcv::imshowcv::imwrite2.3颜色空间转换cv::cvtColor2.4图像的几何变换cv
lazyoneguy·2022-11-25 08:28

技术分享 | 避坑指南-无人机自主降落代码解析

前言本主要讲解promtheus仿真环境中静态目标的自主降落,涉及整体逻辑,识别降落点,坐标系变换.不会涉及仿真环境搭建。本人之前的属于纯作计算机视觉工作的,如果你和我一样在此之前没有接触过机器人控制,无人机相关的内容,那这篇文章对于入门prometheus的目标检测模块很适合,视觉方面简单(opencv写好的接口),控制方面简单但全面。刚开始接触这方面知识,如有错误请指正。launch地址:Si
阿木实验室·2022-11-25 05:26

Grad-CAM：main_cnn.py源码解析

论文地址：https://arxiv.org/abs/1610.02391另一篇代码解析：Grad-CAM：utils.py源码解析代码用的是根据官方代码精炼后的一个代码，自己做了注解：importosimportnumpyasnpimporttorchfromPILimportImageimportmatplotlib.pyplotaspltfromtorchvisionimportmodels
Taylor不想被展开·2022-11-25 03:46

pytorch版bert modeling_bert代码解析

huggingface源码地址https://github.com/huggingface/transformers由于源码一直在更新迭代，我的版本可能不太新了，不过大致意思差不多modeling_bert.py预训练模型的下载地址，如果加载时参数设置没用下好的模型地址，则会自动从这些地址上下载BERT_PRETRAINED_MODEL_ARCHIVE_MAP={'bert-base-uncase
一小坨北北·2022-11-25 02:18

RepVGG：算法简介及repvgg.py代码解析

论文链接：RepVGG:MakingVGG-styleConvNetsGreatAgain代码链接：https://github.com/DingXiaoH/RepVGG一、论文亮点在ResNet提出之前，计算机视觉模型大多是以VGG为代表的单分支模型，ResNet及其变种的多分支结构，一定程度上解决了梯度消失、模型退化等问题，但是，多分支结构对于训练阶段十分有益，但是在推理/部署时我们希望模型能
Taylor不想被展开·2022-11-25 00:48

move_base代码解析（一）MoveBase::executeCb

move_base是ROS中的经典路径规划算法，move_base功能包提供了基于动作(action)的路径规划实现，move_base可以根据给定的目标点，控制机器人底盘运动至目标位置，并且在运动过程中会连续反馈机器人自身的姿态与目标点的状态信息。1、goalCBmove_base的主函数定义在move_base_node.cpp中，具体的对外publish以及subscriber实现在move
一叶执念·2022-11-24 18:00

保姆级教程吴恩达机器学习ex2Matlab代码解析

%%MachinelearningFromAndrewwithMatlabex2%%Byyouknowwho3_3inCSDN#GirlsHelpGirls#DOUBANEZU%%logisticregression's%1.sigmoidfunction%2.computecostFunctionforlogisticregression%3.Gradientforlogisticregress
youknowwho3_3·2022-11-24 12:49

(吴恩达）机器学习课后练习二代码解析（ex2）

作业二：ex2答案解析一、逻辑回归第一部分：ex2.m文件代码解读：clear;closeall;clc;data=load('ex2data1.txt');%读取数据X=data(:,[1,2]);y=data(:,3);%data是一个矩阵，X为第一到第二列所有的行的值组成一个矩阵plotData(X,y);%调用函数（筛选的数据、画图的规则）holdon;%两个轴的名称xlabel('Exa
奔跑的小仙女·2022-11-24 12:18

【单目3D目标检测】GUPNet论文精读与代码解析

文章目录PrefaceAbstractContributionsPipelineBackboneNeckHeadLossGUPInPaperInCodeHTLInPaperInCodeRefernecePrefaceLuY,MaX,YangL,etal.Geometryuncertaintyprojectionnetworkformonocular3dobjectdetection[C].Proc
嗜睡的篠龙·2022-11-24 10:58

在线研讨会 | 多说话人语音融合 - NVIDIA NeMo 代码解析

多说话人语音融合-NVIDIANeMo代码解析多说话人语音融合任务是TTS语音合成当中的一个子任务，它是指将两个或者多个说话人的声音进行融合，合成出新的语音的过程，而不需要做任何进一步的微调。
扫地的小何尚·2022-11-24 08:16

【知识蒸馏】Channel-wise Knowledge Distillation for Dense Prediction

文章目录一、背景二、动机三、方法3.1回顾SpatialDistillation3.2Channel-wiseDistillation四、效果五、训练和测试六、代码解析论文链接：https://arxiv.org
呆呆的猫·2022-11-24 07:57

【爬虫】简单爬取和处理数据

Python代码解析数据如何解析杂乱无章的数据?
m0_61083792·2022-11-24 02:26

Model Fusion via Optimal Transport论文阅读+代码解析

论文地址点这里一.论文基本介绍最近2023ICLR中的一篇论文被曝抄袭一事，而进行举报的作者就是本次要将的论文的作者之一，可以发现本篇论文的工作是非常不错的。本篇论文也是第一个从最优运输地角度考虑模型之间地融合技术，通过排列神经元而达到更好地效果。而且在本文中只要保证两个网络深度一样，那么两个网络就能够很好地融合。二.最优运输详细地解读点这里如果你对最优运输地相关概念不是很了解，可以看一看上面这个
编程龙·2022-11-24 02:53

（转）mask_rcnn代码解析config.py

https://blog.csdn.net/lingshanshengzu/article/details/80401507MaskR-CNN基础配置类.Copyright(c)2017Matterport,Inc.LicensedundertheMITLicense(seeLICENSEfordetails)WrittenbyWaleedAbdulla"""#导入库importmathimpor
zyb418·2022-11-23 17:06

PointNet++论文解读和代码解析

目录一、论文动机二、论文方法三、网络结构SetAbstraction非均匀采样密度下的鲁棒性学习上采样四、代码阅读论文地址：https://arxiv.org/pdf/1706.02413.pdf代码地址：https://github.com/yanx27/Pointnet_Pointnet2_pytorch一、论文动机1.PointNet只使用了MLP和最大池化，没有能力捕获局部特征，然而局部结
CVplayer111·2022-11-23 11:07

CodeQL的自动化代码审计之路（中篇）

CodeQL的代码审计整体过程可以分成两个部分，如图1.1所示，分别是从源代码解析成Code
盛邦安全·2022-11-23 09:50

GhostNet代码解析

官方代码链接论文链接GhostModule原理与代码解析下图是GHost模块处理过程，图中写为了网络，实质是GHost模块。
开始学AI·2022-11-23 09:15

YOLOV5学习笔记（四）——项目目录及代码讲解

目录目录1目录结构1.1查看目录结构1.2yolov5目录结构2代码解析2.1utils/activations.py激活函数2.2models/common.py网络组件2.3models/yolo.py
桦树无泪·2022-11-23 08:25

【深入浅出强化学习-编程实战】 7 基于策略梯度的强化学习-Cartpole(小车倒立摆系统）

【深入浅出强化学习-编程实战】7基于策略梯度的强化学习-Cartpole小车倒立摆MDP模型代码代码解析小车倒立摆MDP模型状态输入：s=[x,x˙,θ,θ˙]s=[x,\dot{x},\theta,\
Wwwilling·2022-11-23 08:25

《TSM: Temporal Shift Module for Efficient Video Understanding》 论文与代码解析

论文地址：https://arxiv.org/pdf/1811.08383.pdf代码地址：https://github.com/mit-han-lab/temporal-shift-moduleTSM，简而言之，是一个视频理解网络，能够以2D卷积的计算量实现3D卷积的效果。下面将会根据代码和论文帮助大家理解这个网络。视频理解概述：目前有两种主流方法：2DCNN和3DCNN。2DCNN：1.双流网
xiyunlong·2022-11-23 07:41

Conformer论文以及代码解析(下)

Conformer:LocalFeaturesCouplingGlobalRepresentationsforVisualRecognition1.main脚本中的参数配置2.创建模型2.1.Conformer类2.2.ConvBlock类2.3.Block类2.4.FCUDown&FCUUp2.5.ConvTransBlock类2.6.Conformer的forward整体流程3.train&v
从现在开始壹并超·2022-11-23 07:39

同花顺_代码解析_技术指标_Z_1

本文通过对同花顺中现成代码进行解析，用以了解同花顺相关策略设计的思想目录ZJ_01ZJ_02ZJ_05ZMMZBZNZ_ASRZNZ_BYQDZNZ_CBANDZNZ_CBWZNZ_CBXQDZNZ_CKDZNZ_CMACDZNZ_CMGLZNZ_CYBBZJ_01波段之星"波段之星"指标为图形化指标。本指标反映的是多空博弈游戏中多空动能、势能交替转换的基本状态，是《庄家克星》系列精华指标之一。本
程序猿与金融与科技·2022-11-23 03:03

同花顺_代码解析_技术指标_Z_2

本文通过对同花顺中现成代码进行解析，用以了解同花顺相关策略设计的思想目录ZNZ_CYCZNZ_CYDZNZ_CYDDZNZ_CYDKZNZ_CYE1ZNZ_CYF1ZNZ_CYMRZNZ_CYOBVZNZ_CYQKLZNZ_CYQKRZNZ_CYRZNZ_CYSZNZ_DKBLZNZ_CYC指南针成本均线技术分析非常重视成交量价关系，那么，如果传统的移动均线引入成交量的因素无疑会提高均线系统的可靠
程序猿与金融与科技·2022-11-23 03:03

同花顺_代码解析_技术指标_Z_3

本文通过对同花顺中现成代码进行解析，用以了解同花顺相关策略设计的思想目录ZNZ_DPCYC1ZNZ_DPCYRZNZ_HLDZNZ_HUOZNZ_MYL1ZNZ_MYP1ZNZ_PASZNZ_PAS1ZNZ_RPY1ZNZ_RPY2ZNZ_SDRZNZ_TAOZNZ_YHBOL1ZNZ_YHCBBZXZNZ_DPCYC1大盘成本均线行号1a->上证指数单价2~5a的各种均线ZNZ_DPCYR大盘强
程序猿与金融与科技·2022-11-23 03:03

torchvision.transforms.RandomResizedCrop()代码解析

ENVpytorch1.9.1torchvision0.10.1关键代码注释transforms.RandomResizedCrop：先按照设置的缩放和宽高比切割图片，然后将切割后的图片缩放到指定大小。主要需要解释的是get_params函数如何获取切割位置信息和函数的执行流程：classRandomResizedCrop(torch.nn.Module):"""初始化"""def__init__
ffiirree·2022-11-22 22:44

JavaWeb课设（高校人事管理入门级）

JavaWeb课设--高校人事管理系统系统界面代码MVC模式代码解析前端界面后端界面结尾系统界面此系统主要采用java+mysql+servlet技术，第一次做这种项目，先放图能看到主页index有登录注册两个功能
蜡笔大新home·2022-11-22 22:03

基于动力学模型的无人驾驶车辆MPC轨迹跟踪算法及carsim+matlab联合仿真学习笔记

目录1模型推导及算法分析1.1模型推导1.1.1车辆动力学模型1.1.2线性时变预测模型推导1.2模型预测控制器设计1.2.1目标函数设计1.2.2约束设计2代码解析2.1模板框架2.1.1S-Function2.1.2mdlInitializeSizes
江海是老的辣@Drakie·2022-11-22 22:53

【深度学习2】基于Pytorch的WGAN理论和代码解析

目录1原始GAN存在问题2WGAN原理3代码理解GitHub源码参考文章：令人拍案叫绝的WassersteinGAN-知乎(zhihu.com)1原始GAN存在问题实际训练中，GAN存在着训练困难、生成器和判别器的loss无法指示训练进程、生成样本缺乏多样性等问题。这与GAN的机制有关。GAN最终达到对抗的纳什均衡只是一个理想状态，而现实情况中得到的结果都是中间状态（伪平衡）。大部分的情况是，随着
烈日松饼·2022-11-22 21:19

Conditional Channel Gated Networks for Task-Aware Continual Learning论文阅读+代码解析

本篇论文来自2020年ECCV，论文地址点这里一.介绍机器学习和深度学习模型通常是离线训练的，然而，当在现实环境中进行在线培训时，模型可能会遇到多个任务作为一个连续的活动流，而不知道它们之间的关系或持续时间。在这种情况下，深度学习模型会遭受灾难性遗忘，这意味着它们会丢弃以前获得的知识，以适应当前的观察结果。导致这样的根本原因是，在学习新任务时，模型会覆盖对以前任务至关重要的参数。持续学习研究（也称
编程龙·2022-11-22 20:51

【人脸识别】arcface-pytorch代码解析

参考：https://github.com/ronghuaiyang/arcface-pytorch1.代码结构目录结构如下：配置信息：包含许多训练或者测试的一些信息配置，比如backbone选用的模型结构等；数据读取：里面是一个pytorch的Dataloder，我们可以自定义，其中__getitem__用于迭代时输出图像与label数据对；模型：这里面含有backbone结构，loss损失函数
聿默·2022-11-22 18:18

《机器学习实战》笔记——第四章：基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯

因此，该笔记主要详细进行代码解析，从而透析在进行一项机器学习任务时候的思路，同时也积累自己的coding能力。
圣西罗风之子·2022-11-22 15:53

Opencv 仿射变换原理代码解析

仿射变换原理仿射变换是线性变换，有一张图可以很好地展示放射变换的效果其实仿射变换是透视变换的一种特例，但是透视变换的自由度更高，3*3的矩阵表示，透视变换的自由度是8，而放射变换可以用2*3的矩阵表示，【AB】A是2*2的旋转部分+缩放因子S，而B是平移部分+缩放因子，是一个5个自由度的参数矩阵。典型的放射变换包括平移，缩放和旋转。其中Opencv中的旋转由于是绕某个图像坐标进行旋转，因此整个旋转
走在乡间的路上·2022-11-22 10:12

Boundary Loss 原理与代码解析

paper：BoundarylossforhighlyunbalancedsegmentationIntroduction在医学图像分割中任务中通常存在严重的类别不平衡问题，目标前景区域的大小常常比背景区域小几个数量级，比如下图中前景区域比背景区域小500倍以上。分割通常采用的交叉熵损失函数，在高度不平衡的问题上存在着众所周知的缺点即它假设所有样本和类别的重要性相同，这通常会导致训练的不稳定，并导
00000cj·2022-11-22 10:38

evaluation---sift,orb,surf,BRISK代码评估(opencv-contrib-python==3.4.1.15)--和matplotlib画画

参考:重复率评估指标:codeOpenCV实践之特征点评估代码解析_AutoDeep的专栏-CSDN博客特征点的匹配正确衡量标准与量化_Jack_Sarah的博客-CSDN博客刚开始找了一个代码:https
知识在于分享·2022-11-22 10:03

《概率机器人》速度运动模型gmapping中代码解析

一个刚性移动机器人的构型通常用6个变量来描述：他的三维直角坐标系，以及相对外部坐标系的三个欧拉角（RPY横滚，俯仰，偏航），所以那么在平面环境中一般用三个变量既可以描述，称之为位姿。所以一般而平面上机器人的位姿信息也就是机器人的二维平面坐标（x,y）及其方位角θ，用这个向量来表示：⎛⎝⎜xyθ⎞⎠⎟没有方向的位姿就叫做位置（Location）.那我们知道概率运动学中的条件密度是：p(xt|ut,x
Being_young·2022-11-22 09:37

CMT: Convolutional Neural Networks Meet Vision Transformers

CMT概要介绍transformer存在的问题CMT中块的设计相关工作CNNVisionTransformer方法整体架构CMTBlockLPULMHSAIRFFN代码解析LPUIRFFNLMHSA概要
_ady·2022-11-22 08:45

YOLOV5-网络结构和组件（部分代码解析）

一些内容参考（https://blog.csdn.net/XiaoGShou/article/details/117351971）一、Conv结构这里其实是有点问题的，在Yolov5s6.0版本中，这里的激活函数采用的是SiLu,实际上就是swish函数，而实际上使用的是swish函数的改进版本Hardswish。classConv(nn.Module):#Standardconvolution标
daweq·2022-11-22 07:43

[Opencv]实验：实现窗宽窗位调节（附源码及解析）

三、算法流程：四、代码解析：实验中首先需要明确何为窗宽窗位。简单的说，正常情况下8位灰度图像素取值为0~255，这也是最普遍使用的图像
电脑玩家爹爸父·2022-11-22 04:57

【3D目标检测】PointPillars论文和代码解析

1.前言本文要解析的模型叫做PointPillars，是2019年出自工业界的一篇Paper。该模型最主要的特点是检测速度和精度的平衡。该模型的平均检测速度达到了62Hz，最快速度达到了105Hz，确实遥遥领先了其他的模型。这里我们引入CIA-SSD模型中的精度-速度图，具体对比如下所示可以看出，截止CIA-SSD论文发表前，PointPillars的检测速度都是遥遥领先的，而且精度也不低。现有的
AI松子666·2022-11-22 04:07

【代码解析（2）】Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data

utils.py#!/usr/bin/envpython#-*-coding:utf-8-*-#Pythonversion:3.6importcopyimporttorchfromtorchvisionimportdatasets,transformsfromsamplingimportmnist_iid,mnist_noniid,mnist_noniid_unequalfromsamplingi
缄默的天空之城·2022-11-22 03:25

【代码解析（3）】Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data

update.py#!/usr/bin/envpython#-*-coding:utf-8-*-#Pythonversion:3.6importtorchfromtorchimportnnfromtorch.utils.dataimportDataLoader,DatasetclassDatasetSplit(Dataset):"""AnabstractDatasetclasswrappedaro
缄默的天空之城·2022-11-22 03:25

《视觉SLAM进阶：从零开始手写VIO》第二讲作业-IMU仿真、MU imu_utils标定

《视觉SLAM进阶：从零开始手写VIO》第二讲作业-IMU仿真、MUimu_utils标定作业题目：1仿真代码解析仿真代码地址：https://github.com/HeYijia/vio_data_simulation
楚歌again·2022-11-22 03:47

【3D物体检测】VoxelNet论文和代码解析

1VoxelNet我们可以把上面的PointNet或者PointNet++理解为用于图像分类任务中的ResNet等CNN网络。不同的是，ResNet等用来提取图片的特征，而PointNet用来提取3D点云的特征。今天要解析的是用于3D物体检测任务的VoxelNet，也就是要给检测出来的ROI（RegionofInterest）套上一个Boundingbox了。该网络和PointNet的关系，就类似
程序媛小达·2022-11-22 02:12

Pytorch实战系列（一）——CNN之UNet代码解析

目录1.UNet整体结构理解1.1UNet结构拆解1.1.1卷积层主体：两次卷积操作1.1.2左部分每一层：下采样+卷积层1.1.3右部分每一层：上采样+中部分跳跃连接+卷积层1.1.4输入层和输出层1.2UNet结构融合2.UNetPytorch代码理解2.1UNet基本组件编码2.1.1卷积层编码2.1.2左部分层编码（下采样+卷积层）2.1.3右部分层编码（上采样+跳跃连接+卷积层）2.1.
JeasunLok·2022-11-22 02:44

Flask入门【1】

Flask入门【1】flask简介代码解析1.注册路由2.为视图绑定多个url3.动态URL项目配置URL与端点flask命令模板与静态文件模板（template）静态文件（staticfile）MVC
赤赤赤赤赤赤·2022-11-21 23:54

FCN代码解析

网上有许多FCN网络的安装和训练教程，但却没有代码解读的详细教程，这让我这种刚刚入门深度学习的萌新不知所措；为了弄清楚FCN，不知走了多少弯路，想把它记录下来，给自己看看，也希望能帮助到那些和我一样刚刚入门的人。以下只是小弟的一些拙见，若有错误与不足欢迎指出~话不多说，上代码：首先是solve.py文件，fcn没有用sh脚本去写训练文件，应该是和他自己写的surgery.py和score.py有关
zHanami·2022-11-21 23:06

Dragonfly P2P 传输协议优化代码解析

目录优化背景相关代码分析优化方案优化实现优化结果优化背景此前Dragonfly的P2P下载采用静态限流策略，相关配置项在dfget.yaml配置文件中：#下载服务选项。download:#总下载限速。totalRateLimit:1024Mi#单个任务下载限速。perPeerRateLimit:512Mi其中perPeerRateLimit为单个任务设置流量上限，totalRateLimit为单个
·2022-11-21 18:40
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