mmlab学习系列第28页

从零学习VINS-Mono/Fusion源代码（五）：VIO初始化

本节分析VIO初始化部分VINS-Mono/Fusion代码学习系列：从零学习VINS-Mono/Fusion源代码（一）：主函数从零学习VINS-Mono/Fusion源代码（二）：前端图像跟踪从零学习

slender-·2023-01-07 00:51

数值优化（Numerical Optimization）学习系列-大规模无约束最优化（Large-Scale Unconstrained Optimization）

概述当最优化问题参数个数增加，求解问题所需要的时间和空间复杂度会增加。计算时间和空间是一个权衡，只需要存储一阶梯度时，时间复杂度可能为超线性；如果利用Hessian矩阵可以达到二次收敛，但是需要o(n2)的空间复杂度。另外对于拟牛顿算法所得到的Hessian矩阵式稠密的，不能利用到稀疏矩阵的一些性质。针对以上问题本小节给出求解大规模无约束最优化问题的一些思路，主要内容包括非精确牛顿方法基于有限内存

下一步·2023-01-06 20:24

数值优化（Numerical Optimization）学习系列-拟牛顿方法（Quasi-Newton）

概述拟牛顿方法类似于最速下降法，在每一步迭代过程中仅仅利用梯度信息，但是通过度量梯度之间的变化，能够产生超线性的收敛效果。本节主要学习一下知识点：1.拟牛顿方程推导2.几个常见的拟牛顿方法3.拟牛顿方法的收敛性拟牛顿方程拟牛顿方法既有线搜索的影子也有牛顿方法的思想，下面从两个角度分别介绍拟牛顿方程，即在拟牛顿方法中要遵循的一个原则。线搜索角度假设在第K步迭代过程中，对点xk进行建模mk(p)=fk

下一步·2023-01-06 20:23

文字识别，mmcor的个人使用记录

mmocr官方代码:https://github.com/open-mmlab/mmocr首先感谢一波大佬们的无私，把代码都开源了，还有辛勤的商汤的大佬们一直维护更新。

ManekiNeko2021·2023-01-06 15:50

开源图像分类工具箱MMClassification安装及使用示例

MMClassification是一个基于PyTorch的开源图像分类工具箱，是OpenMMLab项目的一部分，源码在https://github.com/open-mmlab/mmclassification

fengbingchun·2023-01-06 15:49

ImportError: cannot import name ‘ball_query_ext‘ from ‘mmdet3d.ops.ball_query‘

ImportError:cannotimportname'ball_query_ext'from'mmdet3d.ops.ball_query'解决方案gitclonehttps://github.com/open-mmlab

冰雪storm·2023-01-06 13:36

吴恩达机器学习（十八）—— ex7：K-means Clustering and Principal Component Analysis (MATLAB + Python)

吴恩达机器学习系列内容的学习目录→\rightarrow→吴恩达机器学习系列内容汇总。

大彤小忆·2023-01-06 07:12

深度学习系列11：ReID概述和资源

IE06·2023-01-05 20:40

机器学习系列之最大后验估计（MAP）

解决该问题，一般有两类方法：极大似然估计与最大后验估计，关于极大似然估计，可以看我这篇博客：机器学习系列之极大似然估计（MLE）。

筱踏云·2023-01-05 19:09

联邦学习系列---读书个人总结

联邦学习系列----1引言1人工智能面临的挑战2联邦学习的来源和挑战2.1联邦学习的由来2.2联邦学习的挑战3联邦学习的定义引言最近刚开源了FedML，对于这个领域挺好奇，觉得好好读一读。

35岁北京一套房·2023-01-05 12:40

【非参数贝叶斯学习系列】Beta Distribution 学习笔记

这个是我学习过程的中的一些学习笔记，拿出来希望和大家共享，因为我也是初学者，希望大家能够一起来讨论共同提高这是关于Beta分布的一些东西，从我个人理解上来说我觉得Beta分布牛逼在你可以用两个参数任意控制其概率分布图像，同时可以控制众数的位置，这个是可以作为贝叶斯模型中的先验信息输入。比如对于一个现象，比如今天是否下雨这一事件，我的估计是0.6概率下雨，你的估计是0.4的概率下雨，这些都是我们的主

风景不在对岸wj·2023-01-05 11:16

【机器学习系列】高斯分布-最大似然估计求解

作者：CHEONG公众号：AI机器学习与知识图谱研究方向：自然语言处理与知识图谱前言：机器学习系列文章常含有大量公式，若需获取本文全部的手书版原稿资料，扫码关注公众号【AI机器学习与知识图谱】，回复:高斯分布第一讲即可获取

CHEONG_KG·2023-01-05 11:39

吴恩达深度学习系列课程随记——Course3Week2

1.进行误差分析第一，你应该找一组错误样本第二，观察错误标记的样本，假阳性（falsepositives）和假阴性（falsenegatives）第三，统计属于不同错误类型的错误数量，比如把狗分成猫，把狮子分成猫，太模糊分错了这样你可以发现解决问题的方向，但注意选择首要的方向不能只看错误占比，要考虑解决问题的代价。2.清除标注错误的数据训练集标注错了：如果是少量的随机性错误，可以不管，深度学习算法

Asteries·2023-01-05 09:15

R语言机器学习系列-随机森林多分类代码解读

多分类问题指的是因变量或者被预测变量是分类变量，且其取值水平有多个水平的情形，比如预测病人糖尿病分期的情形。整个代码大致可以分为包、数据、模型、预测评估4个部分，接下来逐一解读。1、包部分，也就是加载各类包，包括随机森林包randomForest，数据相关包tidyverse、skimr、DataExplorer，模型评估包caret、pROC。2、数据部分，主要是读取数据，处理缺失值，转换变量类

Mrrunsen·2023-01-05 02:21

机器学习系列-Locally weighted linear regression(2)

机器学习这是记录自学的过程，目前的理论基础就是：大学高等数学+线性代数+概率论。编程基础：C/C++,python在观看机器学习实战这本书，慢慢介入。相信有读过以上三门课的人完全可以开始自学机器学习了，当然我上面这三门课学的一般，所以你只知道有这么一个公式或名词，不懂可以百度之深究之。在写这篇文章的时候作者机器学习还没学完，故文章中的错误还请不吝指出。再次声明，系列文章只是分享学习过程，学习点滴，

哇小明·2023-01-04 18:04

引用量超6000的语义分割经典论文DeepLabv3解读

：https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/deeplabPytorch版本：https://github.com/open-mmlab

CV51·2023-01-04 18:12

强化学习案例_强化学习系列案例 | 利用Qlearning求解悬崖寻路问题

❝查看本案例完整的数据、代码和报告请登录数据酷客(cookdata.cn)案例板块。快速获取案例方式：数据酷客公众号内发送“强化学习”。❞悬崖寻路问题(CliffWalking)是强化学习的经典问题之一，智能体最初在一个网格的左下角中，终点位于右下角的位置，通过上下左右移动到达终点，当智能体到达终点时游戏结束，但是空间中存在“悬崖”，若智能体进入“悬崖”则返回起点，游戏重新开始。本案例将结合Gym

weixin_39664431·2023-01-03 23:59

机器学习：线性(Fisher)判别分析

文章目录前言一、散度矩阵二、目标函数与权重向量三、总结参考资料本文属于我的机器学习/深度学习系列文章，点此查看系列文章目录前言线性(Fisher)判别分析(LinearDiscriminantAnalysis

GentleCP·2023-01-03 21:09

mmpose系列 (一)：hrnet 基于mmpose 训练body+foot 23点关键点

首先Gitclonemmpose:GitHub-open-mmlab/mmpose:OpenMMLabPoseEstimationToolboxandBenchmark.然后根据github安装依赖环境

多财多亿,凭亿近人·2023-01-03 15:35

深度学习系列（二）：从神经网络到深度学习

所谓神经网络自然是模拟人脑的神经元构造，许多神经元结合起来的一个网络，人脑的一个神经元可能是这个样子：抽象出来一个神经元就是三个东西，前中后：前：谁给这个神经元信号（人脑每个神经元可是与10万个其他神经元相连接）；中：这个神经元信号往哪里传；后：传出的信号大小是多少；基于此人们构造了人工神经元，可能是这个样子：每个神经元有好些个输入，然后把信息综合一下有一个输出（这是单个神经元，如果和其他多个神经

on2way·2023-01-03 11:52

faster rcnn训练自己的数据集（pytorch版）

更新：open-mmlab更优秀、易操作的fasterrcnn实现mmdetection环境：Win10+Anaconda3+Python3.8.8+Pytorch1.8.1代码下载：https://github.com

Kellenn·2023-01-03 10:04

ST-GCN（mmskeleton）运行环境配置全过程

代码：https://github.com/open-mmlab/mmskeleton官方配置过程（省略了很多步骤）：https://github.com/open-mmlab/mmskeleton/blob

who are you605·2023-01-02 17:34

【人工智能全栈学习】机器学习基础知识——分类器和机器学习三大定律（看完就全懂了）

【人工智能全栈学习】机器学习基础知识——分类器和机器学习三大定律（看完就全懂了）一、问题二、人工智能全栈学习系列课程三、集成学习Bagging&随机森林BoostingStacking四、KNN:K临近算法基本概念

一拳Marx·2023-01-02 16:01

MMDetection框架入门教程之环境部署

创建虚拟环境打开AnacondaPrompt，创建一个新的虚拟环境mmlab。

彭祥.·2023-01-02 11:01

Python数据分析学习二

Python数据分析学习系列二资料转自（GitHub地址）：https://github.com/wesm/pydata-book有需要的朋友可以自行去github下载第2章Python语法基础，IPython

天涯尽头黄鹤楼·2023-01-02 11:01

mmseg环境搭配(源码)

step1:安装mmcvhttps://github.com/open-mmlab/mmcv点三角看要安装的mmcv的链接1.1打开anacondapowershellprompt激活环境condaactivatetorch1.6gpu

phil766·2023-01-02 09:21

BiSeNetv2：语义分割经典方法BiSeNet的升级版本

开源代码地址：https://github.com/open-mmlab/mmsegmentation/tree/master/configs/bisenetv21.动机语义分割是指为每个像素分配一个标签

CV51·2023-01-02 08:08

吴恩达机器学习（七）—— 神经网络：Representation

吴恩达机器学习系列内容的学习目录→\rightarrow→吴恩达机器学习系列内容汇总。

大彤小忆·2023-01-02 07:31

Python手撸机器学习系列（十六）：循环神经网络RNN的实现

目录循环神经网络RNN1.公式推导2.代码实现循环神经网络RNN1.公式推导对于该循环神经网络，以中间的RNN单元为例，推导前向传播：对于Layer-1：zh=wix+whah−1z^h=w^ix+w^ha^{h-1}zh=wix+whah−1ah=σ(zh)a^h=\sigma(z^h)ah=σ(zh)这里σ\sigmaσ是sigmoid(⋅)sigmoid(·)sigmoid(⋅)激活函数对于

锌a·2023-01-01 19:34

windows安装mmdetection

我的电脑window10CUDA9.0python3.6pythorch1.0（mmdetection要求pythorch1.0版本以上）官方安装教程：https://github.com/open-mmlab

鱼呲呲·2023-01-01 02:40

安装mmdetection（Windows环境下）

目录1.参考链接2.最终安装的版本信息3.安装过程4.验证mmdetection是否可用1.参考链接githubopen-mmlab/mmdetection的中文安装教程肆十二-知乎-windows下安装

孟孟单单·2023-01-01 02:08

Windows下安装mmdetection

anaconda2、安装anaconda3、将conda镜像源更换为国内源4、更新conda包（此步骤非必须，花费时间比较久）5、conda常用命令（环境管理）二、安装mmdetedtion环境1、创建open-mmlab

Jiao_YH·2023-01-01 02:38

机器学习系列（1）SVM的公式推导

机器学习与深度学习在深度学习“家喻户晓”之前，这种技术一直以“神经网络”的名义活跃于学者们的研究和工作者们的项目中。深度学习或者神经网络都属于机器学习的一个子类，理所当然地深度学习会具备机器学习中的一些共有特性，尽管近几年深度学习发展出了很多“专属”问题。近期更新的这个系列我们会以机器学习中常见算法的一些特殊性出发，探究一下它们会对我们的日后深度学习的学习带来哪些启发。一SVM的推导过程与其本身同

是魏小白吗·2022-12-31 20:45

距离度量 —— 杰卡德距离（Jaccard Distance）

Python学习系列文章：目录文章目录一、概述二、计算公式①杰卡德相似系数②杰卡德距离一、概述杰卡德距离（JaccardDistance），是用来衡量两个集合差异性的一种指标，它是杰卡德相似系数的补集。

繁依Fanyi·2022-12-31 17:54

机器学习系列 | 梯度下降算法详解

1.梯度下降法的作用梯度下降法用来求函数的极小值，且是一种迭代算法，由于计算机效率高，在机器学习中经常使用。梯度下降法常求凸函数（如机器学习中各种代价函数）的极小值，因为凸函数只有一个极小值，使用梯度下降法求得的极小值就是最小值。与其对应的有梯度上升法，用来求函数的极大值，两种方法原理一样，只是计算的过程中正负号不同而已。凸函数的数学定义：某个向量空间的凸子集（区间）上的实值函数，如果在其定义域上

多选参数-程序锅·2022-12-31 10:08

深度学习系列01——TensorRT模型部署流程

模型部署流程1.模型准备pytorch->(onnx)->trtenginetrtexec--onnx=output.onnx--saveEngine=outfp32.engine--workspace=2048--minShapes=x:1x3x224x224--optShapes=x:1x3x224x224--maxShapes=x:1x3x224x224trtexec--onnx=outpu

Mr_Sosimple·2022-12-31 09:27

mmdetection config文件官方解析

Thenameofdetectorbackbone=dict(#Theconfigofbackbonetype='ResNet',#Thetypeofthebackbone,refertohttps://github.com/open-mmlab

Lowerce·2022-12-31 07:32

深度学习系列31：Dalle生成模型

1.Dalle模型前面介绍过VAVQE模型，它本质上是一个encoder-decoder模型，只是中间加了一个codebook。这样我们就可以把尺寸大大缩小。得到codebook后，图片可以用其进行编码，然后使用自回归模型（比如transformer）来进行序列生成。TamingTransformer就是这样的一个模型。与之相对应的，是早起的PixelCNN、PixelRNN等直接在像素级别进行序

IE06·2022-12-31 07:15

音视频学习系列第（三）篇---wav文件的存储和解析

音视频系列什么是wavwav是一种无损的音频文件格式，wav文件有两部分，第一部分是文件头，记录一些重要的参数信息，如音频的采样率，通道数，数据位宽，第二部分是数据部分，数据部分可以是PCM，也可以是其它的编码格式的数据为什么要将音频存储wav格式存储为该格式，音乐播放器可以通过读取wav头，识别出它是音频文件，从而进行播放。因为后缀名是可以任意修改的，不能简单的通过后缀名来判断该文件是否是音频文

weixin_30553837·2022-12-30 20:40

机器学习算法笔记(1)——逻辑斯蒂回归Logistic处理二分类任务

逻辑斯蒂回归LogisticRegressor处理二分类任务一.逻辑斯蒂回归1.模型2.代价函数（损失函数）3.优化算法二.代码实现1.二维二分类2.多维二分类本系列为观看吴恩达老师的[中英字幕]吴恩达机器学习系列课程做的课堂笔记

念旧NiceJeo·2022-12-30 16:54

【环境配置】：mmdetection安装

https://mmdetection.readthedocs.io/zh_CN/latest/https://github.com/open-mmlab/mmdetection1、创建虚拟环境2、激活虚拟环境

折花入酒666·2022-12-30 12:49

Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列 | @Get社区

深度学习）学习笔记整理系列[email protected]://blog.csdn.net/zouxy09作者：Zouxyversion1.02013-04-08声明：1）该DeepLearning的学习系列是整理自网上很大牛和机器学习专家所无私奉献的资料的

weixin_30367169·2022-12-30 01:20

Vision Transformer 必读系列之图像分类综述

号外号外：awesome-vit上新啦，欢迎大家StarStarStar~https://github.com/open-mmlab/awesome-vitgithub.com/open-mmlab/awesome-vitVisionTransformer

daoboker·2022-12-30 00:25

机器学习系列【二】感知机算法

@TOC参考博客：https://blog.csdn.net/qq_16137569/article/details/81780195内容说明本篇文章主要介绍感知机算法的基本原理、优化求解方法以及python代码实现。写作目的在于帮助读者理解感知机算法的原理，也使得自己可以牢记感知机算法的相关内容。一、感知机算法的基本原理感知机是二分类的线性分类模型，其输入为实例的特征向量，输出为实例的类别，分别

ML啦啦啦·2022-12-29 21:44

【机器学习（九）】大数据集及其梯度下降算法

声明：本文是以吴恩达机器学习系列课程为学习对象而作的学习笔记。本文对应P102-P105。大数据集假定你的训练集的大小m为100000000。如果你想训练一个线性回归模型或是一个逻辑回归模型。

趴抖·2022-12-29 21:31

【机器学习（八）】神经网络进阶

声明：本文是以吴恩达机器学习系列课程为学习对象而作的学习笔记。本文对应P50-P56。

趴抖·2022-12-29 21:59

动手学深度学习系列笔记02预备知识-02数据预处理pandas

读取数据集注释#@save是一个特殊的标记，该标记下方的函数、类或语句将保存在d2l软件包中，以便以后可以直接调用它们（例如d2l.mkdir_if_not_exist(path)）而无需重新定义将数据集按行写入csv文件中。importosos.makedirs(os.path.join('/home','data'),exist_ok=True)#确保目录存在data_file=os.path

kira_Y·2022-12-29 20:19

Pyside2 学习系列二：PyInstaller打包项目exe （超详细的Pyside2 攻略）

继上一篇文章创建了项目后，本章我们进行项目的打包工作。本项目的所有演示代码：github可在这里下载。打包只用的工具为PyInstaller。打包步骤1准备环境1.1安装`PyInstaller`2.初始化虚拟安装环境2.1创建虚拟环境2.2加载虚拟环境2.3添加依赖库3开始打包3.1进入到我们工程的路径3.2打包尝试3.3解决ui文件报错3.3.1方法一：手动拷贝3.3.2方法二：修改打包命令3

jimboRen·2022-12-29 15:41

分割预研 -- 2022.5

target=https%3A//github.com/open-mmlab/mmsegmentation研究现状受到阈值分割方法的启发，在早期图像分割常用传统的阈值分割方法结合具体的使用场景手动设计特征并调参进行场景分割

祝小梦·2022-12-29 14:49

深度学习系列 Part (1)

传统机器学习的回顾近年来，深度学习的概念十分火热，人工智能也由于这一技术的兴起，在近几年吸引了越来越多的关注。我们这里，将结合一些基本的用例，简要的介绍一下这一新的技术。我们首先需要明确人工智能、机器学习以及深度学习三者之间的关系。如NVIDIA官网所述，人工智能是一个非常大的概念，而机器学习只是人工智能的一种实现方法。深度学习是同样也是一种实现机器学习的方法，是在机器学习的基础上建立起来的。这体

weixin_30377461·2022-12-29 12:11

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