ORB-SLAM3代码阅读

YOLOv11-ultralytics-8.3.67部分代码阅读笔记-VOC.yaml

VOC.yamlultralytics\cfg\datasets\VOC.yaml目录VOC.yaml1.YAML文件内容2.所需的库和模块3.defconvert_label(path,lb_path,year,image_id):4.Download5.Convert1.YAML文件内容#UltralyticsAGPL-3.0License-https://ultralytics.com/li
红色的山茶花·2025-03-02 00:22

YOLOv11-ultralytics-8.3.67部分代码阅读笔记-model.py

model.pyultralytics\models\yolo\model.py目录model.py1.所需的库和模块2.classYOLO(Model):3.classYOLOWorld(Model):1.所需的库和模块#UltralyticsAGPL-3.0License-https://ultralytics.com/licensefrompathlibimportPathfromultra
红色的山茶花·2025-03-01 13:12

YOLOv11-ultralytics-8.3.67部分代码阅读笔记-converter.py

converter.pyultralytics\data\converter.py目录converter.py1.所需的库和模块2.defcoco91_to_coco80_class():3.defcoco80_to_coco91_class():4.defconvert_coco(labels_dir="../coco/annotations/",save_dir="coco_converted
红色的山茶花·2025-03-01 12:03

YOLOv11-ultralytics-8.3.67部分代码阅读笔记-metrics.py

metrics.pyultralytics\utils\metrics.py目录metrics.py1.所需的库和模块2.defbbox_ioa(box1,box2,iou=False,eps=1e-7):3.defbox_iou(box1,box2,eps=1e-7):4.defbbox_iou(box1,box2,xywh=True,GIoU=False,DIoU=False,CIoU=Fal
红色的山茶花·2025-03-01 12:03

YOLOv11-ultralytics-8.3.67部分代码阅读笔记-tasks.py

tasks.pyultralytics\nn\tasks.py目录tasks.py1.所需的库和模块2.classBaseModel(nn.Module):3.classDetectionModel(BaseModel):4.classOBBModel(DetectionModel):5.classSegmentationModel(DetectionModel):6.classPoseModel
红色的山茶花·2025-03-01 12:33

YOLOv11-ultralytics-8.3.67部分代码阅读笔记-ops.py

ops.pyultralytics\models\utils\ops.py目录ops.py1.所需的库和模块2.classHungarianMatcher(nn.Module):3.defget_cdn_group(batch,num_classes,num_queries,class_embed,num_dn=100,cls_noise_ratio=0.5,box_noise_scale=1.0
红色的山茶花·2025-03-01 12:58

YOLOv11-ultralytics-8.3.67部分代码阅读笔记-results.py

results.pyultralytics\engine\results.py目录results.py1.所需的库和模块2.classBaseTensor(SimpleClass):3.classResults(SimpleClass):4.classBoxes(BaseTensor):5.classMasks(BaseTensor):6.classKeypoints(BaseTensor):7.
红色的山茶花·2025-02-27 21:33

实战讲解，原来是用 SpringBoot 实现策略模式可以这么简单

一、介绍一说起策略设计模式，相比大家都不陌生，在实际的业务开发中，合理的使用设计模式来编程，可以让代码阅读起来层次感更强，同时扩展性也会得到提升！
java小浩·2025-02-27 07:15

YOLOv11-ultralytics-8.3.67部分代码阅读笔记-validator.py

validator.pyultralytics\engine\validator.py目录validator.py1.所需的库和模块2.classBaseValidator:1.所需的库和模块#UltralyticsAGPL-3.0License-https://ultralytics.com/license#检查模型在数据集的测试或验证分割上的准确性。#用法-格式：#$yolomode=valm
红色的山茶花·2025-02-26 13:20

java 代码走查_代码走查如何保证软件质量

第三个是通过一起讨论和审查，加强团队代码阅读和编写能力，让大家编写出优秀的代码。代码走查的优点非常多，但是最核心的还是希望通过代码走查提前发现问题并解决问题。
weixin_40006965·2025-02-19 11:57

[开发杂项][编辑器][代码阅读]ctags&vim

~/.ctagsctags--recurse=yes--exclude=.gitgeneratetagsforvimcaddconfigat~/$cat~/.tags--recurse=yes--exclude=.git--exclude=BUILD--exclude=.svn--exclude=*.js--exclude=vendor/*--exclude=node_modules/*--exc
xcy6666·2025-02-19 06:23

[学习笔记-SLAM篇]Ubuntu16.04+ROS下配置ORB-SLAM3——后续

参考ubuntu18.04配置ORB-SLAM3。将ORB-SLAM3的CMakeLists.txt中的-Wall后面加上-w，可屏蔽编译的
warningm_dm·2025-02-19 05:16

ORB-SLAM3源码的学习：GeometricTools文件

前言GeometricTools提供了两种几何计算功能：1.计算两个关键帧之间的基础矩阵、2.通过三角化算法从两个视角恢复三维点。这部分功能在ORB-SLAM2中就已经介绍过了，这里不过多赘述。1.头文件GeometricTools.h除了计算基础矩阵和三角化恢复三维点外，头文件中还提供了两种用于比较矩阵的模板函数。第一个函数用于比较一个OpenCV矩阵和一个Eigen矩阵，第二个函数用于比较两个
PaLu-LvL·2025-02-17 15:09

ORB-SLAM3的源码学习： Settings.cc：Settings::readImageInfo读取图像信息

前言简单总结一下：这个函数的主要目的是从配置文件中读取和设置与相机图像尺寸相关的各种参数。它会根据需要调整图像的宽度和高度，并根据这些调整更新相机的校准参数。如果是立体相机或带IMU的相机，还会同时更新第二个相机的校准参数。最终，这些调整确保图像和相机校准信息的一致性。1.函数声明voidSettings::readImageInfo(cv::FileStorage&fSettings)2.函数定
PaLu-LvL·2025-02-17 15:08

ORB-SLAM3的源码学习： Settings.cc：Settings::readCamera1/readCamera2 从配置文件中加载相机参数

前言需要从配置文件yaml文件中读取相机参数才能用于后续计算。1.函数声明读取相机1的参数：voidSettings::readCamera1(cv::FileStorage&fSettings)如果是双目相机则还要读取相机2的参数：voidSettings::readCamera2(cv::FileStorage&fSettings)2.函数定义相机11.读取相机模型3的模型加入了针孔相机模型以
PaLu-LvL·2025-02-17 15:08

论文代码阅读及部分复现：Revisiting Deep Learning Models for Tabular Data

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2106.11959.pdf项目地址：GitHub-yandex-research/rtdl-revisiting-models:(NeurIPS2021)RevisitingDeepLearningModelsforTabularData相关数据：https://www.dropbox.com/s/o53umyg6mn3zhxy/2024年2
thorn_r·2025-02-14 19:44

YOLOv11-ultralytics-8.3.67部分代码阅读笔记-patches.py

patches.pyultralytics\utils\patches.py目录patches.py1.所需的库和模块2.defimread(filename:str,flags:int=cv2.IMREAD_COLOR):3.defimwrite(filename:str,img:np.ndarray,params=None):4.defimshow(winname:str,mat:np.nda
红色的山茶花·2025-02-14 09:33

再学Blazor——扩展方法

上篇提到Blazor组件的高级写法，是采用扩展方法对HTML元素和组件进行扩展，以便于书写组件结构和代码阅读。本篇主要介绍扩展方法实现的思路。
·2025-02-14 09:09

YOLOv11-ultralytics-8.3.67部分代码阅读笔记-ops.py

ops.pyultralytics\utils\ops.py目录ops.py1.所需的库和模块2.classProfile(contextlib.ContextDecorator):3.defsegment2box(segment,width=640,height=640):4.defscale_boxes(img1_shape,boxes,img0_shape,ratio_pad=None,pa
红色的山茶花·2025-02-12 19:34

Jetpack Compose学习(2)——文本(Text)的使用

本篇涉及到Kotlin和DSL特性的使用若不了解的话可能会造成代码阅读困难,阅读前确保你有上述基础知识!!!
l软件定制开发工作室·2025-02-11 16:21

YOLOv11-ultralytics-8.3.67部分代码阅读笔记-dist.py

dist.pyultralytics\utils\dist.py目录dist.py1.所需的库和模块2.deffind_free_network_port()->int:3.defgenerate_ddp_file(trainer):4.defgenerate_ddp_command(world_size,trainer):5.defddp_cleanup(trainer,file):1.所需的库
红色的山茶花·2025-02-09 12:36

YOLOv11-ultralytics-8.3.67部分代码阅读笔记-instance.py

instance.pyultralytics\utils\instance.py目录instance.py1.所需的库和模块2.def_ntuple(n):3.classBboxes:4.classInstances:1.所需的库和模块#UltralyticsAGPL-3.0License-https://ultralytics.com/licensefromcollectionsimportab
红色的山茶花·2025-02-09 12:36

YOLOv11-ultralytics-8.3.67部分代码阅读笔记-errors.py

errors.pyultralytics\utils\errors.py目录errors.py1.所需的库和模块2.classHUBModelError(Exception):1.所需的库和模块#UltralyticsAGPL-3.0License-https://ultralytics.com/licensefromultralytics.utilsimportemojis2.classHUBM
红色的山茶花·2025-02-08 11:31

YOLOv8-ultralytics-8.2.103部分代码阅读笔记-trainer.py

trainer.pyultralytics\engine\trainer.py目录trainer.py1.所需的库和模块2.classBaseTrainer:1.所需的库和模块#UltralyticsYOLO,AGPL-3.0license"""Trainamodelonadataset.Usage:$yolomode=trainmodel=yolov8n.ptdata=coco8.yamlimg
红色的山茶花·2025-02-08 11:01

YOLOv8-ultralytics-8.2.103部分代码阅读笔记-utils.py

utils.pyultralytics\data\utils.py目录utils.py1.所需的库和模块2.defimg2label_paths(img_paths):3.defget_hash(paths):4.defexif_size(img:Image.Image):5.defverify_image(args):6.defverify_image_label(args):7.defpoly
红色的山茶花·2025-02-08 11:31

YOLOv11-ultralytics-8.3.67部分代码阅读笔记-files.py

files.pyultralytics\utils\files.py目录files.py1.所需的库和模块2.classWorkingDirectory(contextlib.ContextDecorator):3.defspaces_in_path(path):4.defincrement_path(path,exist_ok=False,sep="",mkdir=False):5.deffil
红色的山茶花·2025-02-08 10:55

深度学习框架PyTorch原理与实践

作者：禅与计算机程序设计艺术文章目录1.简介2.背景介绍3.基本概念和术语3.1PyTorch简介3.2PyTorch的特点1）自动求导机制2）GPU加速3）模型部署4）数据管道5）代码阅读友好4.核心算法原理
AI天才研究院·2025-02-04 07:47

YOLOv10-1.1部分代码阅读笔记-tasks.py

tasks.pyultralytics\nn\tasks.py目录tasks.py1.所需的库和模块2.classBaseModel(nn.Module):3.classDetectionModel(BaseModel):4.classOBBModel(DetectionModel):5.classSegmentationModel(DetectionModel):6.classPoseModel
红色的山茶花·2025-02-01 03:27

YOLOv10-1.1部分代码阅读笔记-checks.py

checks.pyultralytics\utils\checks.py目录checks.py1.所需的库和模块2.defparse_requirements(file_path=ROOT.parent/"requirements.txt",package=""):3.defparse_version(version="0.0.0")->tuple:4.defis_ascii(s)->bool:5
红色的山茶花·2025-02-01 03:27

YOLOv10-1.1部分代码阅读笔记-loss.py

loss.pyultralytics\utils\loss.py目录loss.py1.所需的库和模块2.classVarifocalLoss(nn.Module):3.classFocalLoss(nn.Module):4.classBboxLoss(nn.Module):5.classRotatedBboxLoss(BboxLoss):6.classKeypointLoss(nn.Module)
红色的山茶花·2025-02-01 03:27

YOLOv9-0.1部分代码阅读笔记-common.py

common.pymodels\common.py目录common.py1.所需的库和模块2.defautopad(k,p=None,d=1):3.classConv(nn.Module):4.classAConv(nn.Module):5.classADown(nn.Module):6.classRepConvN(nn.Module):7.classSP(nn.Module):8.classMP
红色的山茶花·2025-02-01 03:26

YOLOv7-0.1部分代码阅读笔记-common.py

common.pymodels\common.py目录common.py1.所需的库和模块2.defautopad(k,p=None):3.classMP(nn.Module):4.classSP(nn.Module):5.classReOrg(nn.Module):6.classConcat(nn.Module):7.classChuncat(nn.Module):8.classShortcut
红色的山茶花·2025-02-01 03:26

YOLOv8-ultralytics-8.2.103部分代码阅读笔记-block.py

block.pyultralytics\nn\modules\block.py目录block.py1.所需的库和模块2.classDFL(nn.Module):3.classProto(nn.Module):4.classHGStem(nn.Module):5.classHGBlock(nn.Module):6.classSPP(nn.Module):7.classSPPF(nn.Module):
红色的山茶花·2025-02-01 03:26

YOLOv11-ultralytics-8.3.67部分代码阅读笔记-head.py

head.pyultralytics\nn\modules\head.py目录head.py1.所需的库和模块2.classDetect(nn.Module):3.classSegment(Detect):4.classOBB(Detect):5.classPose(Detect):6.classClassify(nn.Module):7.classWorldDetect(Detect):8.cl
红色的山茶花·2025-01-30 19:53

YOLOv11-ultralytics-8.3.67部分代码阅读笔记-transformer.py

transformer.pyultralytics\nn\modules\transformer.py目录transformer.py1.所需的库和模块2.classTransformerEncoderLayer(nn.Module):3.classAIFI(TransformerEncoderLayer):4.classTransformerLayer(nn.Module):5.classTra
红色的山茶花·2025-01-28 08:47

YOLOv9-0.1部分代码阅读笔记-train.py

train.pytrain.py目录train.py1.所需的库和模块2.deftrain(hyp,opt,device,callbacks):3.defparse_opt(known=False):4.defmain(opt,callbacks=Callbacks()):5.defrun(**kwargs):6.if__name__=="__main__":1.所需的库和模块importargp
红色的山茶花·2025-01-27 05:40

YOLOv11-ultralytics-8.3.67部分代码阅读笔记-conv.py

conv.pyultralytics\nn\modules\conv.py目录conv.py1.所需的库和模块2.defautopad(k,p=None,d=1):3.classConv(nn.Module):4.classConv2(Conv):5.classLightConv(nn.Module):6.classDWConv(Conv):7.classDWConvTranspose2d(nn.
红色的山茶花·2025-01-26 14:24

YOLOv10-1.1部分代码阅读笔记-model.py

model.pyultralytics\models\yolo\model.py目录model.py1.所需的库和模块2.classYOLO(Model):3.classYOLOWorld(Model):1.所需的库和模块#UltralyticsYOLO,AGPL-3.0licensefrompathlibimportPathfromultralytics.engine.modelimportMo
红色的山茶花·2025-01-25 08:27

YOLOv10-1.1部分代码阅读笔记-model.py

model.pyultralytics\engine\model.py目录model.py1.所需的库和模块2.classModel(nn.Module):1.所需的库和模块#UltralyticsYOLO,AGPL-3.0licenseimportinspectimportsysfrompathlibimportPathfromtypingimportUnionimportnumpyasnpim
红色的山茶花·2025-01-20 20:57

YOLOv10-1.1部分代码阅读笔记-loaders.py

loaders.pyultralytics\data\loaders.py目录loaders.py1.所需的库和模块2.classSourceTypes:3.classLoadStreams:4.classLoadScreenshots:5.classLoadImagesAndVideos:6.classLoadPilAndNumpy:7.classLoadTensor:8.defautocast
红色的山茶花·2025-01-20 14:57

【视觉惯性SLAM：十五、ORB-SLAM3中的IMU预积分】

15.1视觉惯性紧耦合15.1.1视觉惯性紧耦合的重要性视觉惯性紧耦合（Visual-InertialTightCoupling）在ORB-SLAM3中的作用不可替代，是实现高鲁棒性和高精度定位的核心技术
KeyPan·2025-01-18 18:31

YOLOv10-1.1部分代码阅读笔记-base.py

base.pyultralytics\data\base.py目录base.py1.所需的库和模块2.classBaseDataset(Dataset):1.所需的库和模块#UltralyticsYOLO,AGPL-3.0licenseimportglobimportmathimportosimportrandomfromcopyimportdeepcopyfrommultiprocessing.
红色的山茶花·2025-01-18 17:51

laravel 代码混淆，混淆不是加密，只是增加了代码阅读的难度

laravel代码混淆1.下载yakpro-po最新版https://github.com/pk-fr/yakpro-po2.解压unzipyakpro-po.zip-d/usr/local/3.给yakpro-po.php添加执行权限cd/usr/local/yakpro-pochmoda+xyakpro-po.php4.下载PHP-Parser4.x并解压到/usr/local/yakpro-
·2025-01-16 14:16

Java8Optional笔记240220

Java8OptionalOptional并不是提供功能,而是提供一种null处理的规范,大家都用的话可能代码阅读起来容易一点?
kfepiza·2024-02-20 21:40

FreeCAD的python脚本编写

本文主要讨论一下录制宏的方法，以及如何驱动特定参数方法打开FreeCAD软件，点击录制宏按钮后，建立如下简单的三维模型模型建好之后，结束宏录制，可以得到一段python代码阅读代码，不难理解何处对哪些尺寸进行了赋值
jedi-knight·2024-02-14 07:19

ORB-SLAM3运行自制数据集进行定位教程

目前手上有一个特定的任务，做应急救援的视觉SLAM，目前公共数据集比较少，考虑自建数据集，从网络上爬虫火灾、地震的等手机录制的视屏，应用一些现有成熟ORB-SLAM3系统到这个数据集上看效果，然后根据效果得到一些模型改进思路
极客范儿·2024-02-13 18:27

【LOAM系列】一：LOAM论文及代码阅读笔记

LOAM2014JiZhangLOAM中文注释版：https://github.com/cuitaixiang/LOAM_NOTEDLOAM笔记及A-LOAM源码阅读：https://www.cnblogs.com/wellp/p/8877990.htmlLOAM代码解析：https://blog.csdn.net/liuyanpeng12333/article/details/82737181A
塞拉摩·2024-02-11 18:02

前端学习之路(4) vue2和vue3的区别

二.组合式API和选项式API在vue2中采用选项式API，将数据和函数集中起来处理，将功能点切割了当逻辑复杂的时候不利于代码阅读。
星如雨ｸﾞｯ!(๑•̀ㅂ•́)و✧·2024-02-06 14:37

【深度测试】看到技术方案后，该怎么进行分析和测试

一、静态分析1.1分析方法调用链目标：梳理结构，化繁为简原理：相同数据源，相同方法（逻辑），无需进行重复测试举例：通用榜单项目，多个不同入口，榜单前置预检逻辑：1.2代码阅读目标：补充技术文档中未涉及部分
特大号青青·2024-02-06 09:19

推荐一个AI代码阅读神器

最近阅读Reassociate代码时遇到了一个问题，也即自己手动阅读代码或是通过gdb进行调试的方法阅读代码，都不能避免细节过多造成的效率究极落后的情况，因此在网络上查阅相关的工具。最后发现了cursor，还挺好用的。首先他的界面和vscode非常类似，对于vscode的老用户，切换起来开销非常小，此外用起来非常容易，打开项目之后勾选代码片段，然后输入自己的问题：例如需要对某个变量进行解释，或是对
被制作时长两年半的个人练习生·2024-02-06 04:24
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