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from layers import * 和 import layers 的区别

from layers import * 和 import layers 的区别是：from layers import * 会导入 layers 模块中的所有变量、函数和类到当前的命名空间，这样就可以直接使用它们，而不需要加上 layers. 的前缀。例如，如果 layers 模块中有一个函数 foo，那么可以直接调用 foo()。import layers 会导入 layers 模块本身到当前

命名空间

可维护性

原创 2023-04-20 16:13:39 295 阅读

关于预训练疑惑记录

使用预训练模型进行训练，但改进网络后有必要在原来的预训练模型上进行训练吗还是可以从头开始训练，有影响吗使用预训练模型进行训练，还是从头开始训练，这个问题没有一个确定的答案，因为它取决于很多因素，例如数据集的大小、质量、分布、任务的难度、模型的复杂度等。一般来说，有以下几点可以考虑： - 如果数据集很大，且与预训练模型的数据分布相似，那么使用预训练模型进行微调可能会比从头开始训练更快更好，因为预训练

问题

原创 2023-04-20 11:02:51 246 阅读

读论文2-Line Exhaustive Searching for Real-Time Vanishing Point Estimation in Manhattan World

曼哈顿世界中实时消失点估计的2行穷尽搜索1.Abstract本文介绍了一种非常简单和高效的算法，用于在曼哈顿世界中的校准图像上估计1、2或3个正交消失点。与传统方法使用1、3、4或6条线生成消失点假设不同，（基本方法）我们建议使用2条线获取第一个消失点v1，然后在等效球面上v1的大圆上均匀取样第二个消失点v2，最后通过v1和v2的叉积计算第三个消失点v3。该方法有三个优点。首先，2条线模型比多线方

搜索

穷举

穷举搜索

原创 2023-04-10 21:54:43 378 阅读

SSIM（结构相似度）

SSIM（Structural Similarity Index）结构相似性指数是一种用于衡量两幅图像之间的相似度的指标。与传统的均方误差（Mean Square Error, MSE）等指标不同，SSIM考虑了图像的结构信息，可以更好地反映人类视觉系统对图像质量的感知。SSIM主要由三个方面组成：亮度（Luminance）、对比度（Contrast）和结构（Structure）。具体来说，SSI

相似度

图像质量

图像增强

原创 2023-04-10 12:09:08 2678 阅读

unsqueeze(0)

unsqueeze(0)是PyTorch中的一个函数，用于在指定维度上扩展张量的形状。它的作用是在维度0上增加一个新的维度，即在张量的最前面添加一个维度。例如，假设我们有一个形状为(3,)的向量x，我们可以使用unsqueeze(0)函数将其扩展为形状为(1,3)的张量：import torch x = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0]) x = x.unsqueeze(

神经网络

原创 2023-04-10 11:59:41 7952 阅读

nn.PairwiseDistance

nn.PairwiseDistance是PyTorch中的一个计算两个张量之间的距离（distance）的函数。它可以用于计算两个向量之间的欧氏距离、曼哈顿距离等。该函数的实现基于PyTorch的nn.Module模块，因此可以方便地集成到神经网络中，并且支持自动求导。以下是一个使用nn.PairwiseDistance计算两个向量之间的欧氏距离的示例：import torch import to

欧氏距离

神经网络

初始化

原创 2023-04-10 11:57:44 599 阅读

seed

关于seed在编程中，随机数生成器通常使用伪随机数算法来生成随机数。这些算法使用一个称为“种子(seed)”的值作为输入，该值确定了随机数序列的起始点，从而影响了生成的随机数序列。因此，如果使用相同的种子值，随机数生成器将生成相同的随机数序列，这对于调试和可重复性非常重要。在Python中，常见的使用随机数生成器的方式是设置随机数生成器的种子值。例如，在使用NumPy的随机数生成器时，可以使用以下

随机数生成器

随机数

随机数序列

原创 2023-04-10 11:52:44 195 阅读

FPS

FPS是"Frames Per Second"的缩写，意思是每秒帧数。在电脑图形学和视频游戏中，FPS指的是图像在一秒钟内更新的次数，通常用于评估计算机图形硬件的性能。较高的FPS意味着更流畅的图像和更好的游戏性能，而较低的FPS可能会导致图像卡顿和游戏延迟。----chatgpt

图形学

计算机图形

原创 2023-04-08 10:04:25 213 阅读

关于深度估计里的平滑损失项的理解

C给的答案与整理，暂时总结，可能不正确，后续补充。在深度估计中，平滑约束是指通过限制邻近像素的深度或表面法向量之间的差异来减少深度图或表面法向量的噪声和不连续性。这种约束通常使用局部或全局的先验知识，以确保深度或表面法向量具有平滑性质。平滑约束被广泛应用于深度估计任务，因为深度图或表面法向量往往包含噪声和不连续性。这些噪声和不连续性可能是由于图像中的光照变化、材质变化、遮挡、运动模糊等因素引起的。

正则化

深度图

应用场景

原创 2023-04-06 17:30:43 1970 阅读

相机内参在图像裁剪和缩放后的内参变化

1 什么是相机内参相机内参是联系相机坐标系与图像坐标系的桥梁。通过相机内参，可以将相机坐标系中的三维点投影到图像坐标系中的二维点。设相机内参矩阵IM = [[fx, 0, cx], [0, fy, cy], [0, 0, 1]]，其中fx, fy为相机焦距。cx, cy为主点的坐标，主点表示相机光轴与成像平面的交点，这是一个确定的点，表示物理世界中的一个特定位置，比如一张人脸照片中，主点为处于中间

缩放

缩放比例

bc

原创 2023-04-06 16:55:30 4130 阅读

monodepth2 位姿解码网络讲解

C讲的class PoseDecoder(nn.Module):：定义一个名为PoseDecoder的神经网络模型类，继承自nn.Module。def __init__(self, num_ch_enc, num_input_features, num_frames_to_predict_for=None, stride=1):：构造函数，初始化PoseDecoder模型的参数。其中，num_ch

网络

原创 2023-04-06 16:30:22 698 阅读

torch.matmul---chatgpt

definitiontorch.matmul is a function in the PyTorch library that performs matrix multiplication between two tensors. It can handle tensors of different shapes and dimensions as long as they are compat

pytorch

原创 2023-04-03 21:35:14 125 阅读

记录monodepth2调试过程

1.stereo training训练命令行代码（注意：我使用的数据集位置不一致，所以需要设置数据集的位置）--model_name stereo_model --frame_ids 0 --use_stereo --split eigen_full --data_path /home/csy_0418/dataset/kitti_datastereo训练，只放入了当前帧，与它对应的帧l/

读代码

原创 2023-04-03 19:31:42 638 阅读

Image.ANTIALIAS----chatgpt

Image.ANTIALIAS is an image processing filter available in the Python Imaging Library (PIL) that is used for resampling images. It is commonly used to reduce the noise or jagged edges that can occur w

Image

sed

ide

原创 2023-04-01 10:16:12 342 阅读

transforms.Resize----chatgpt

definitiontransforms.Resize is a PyTorch transform that resizes an image to a given size. It is commonly used as a preprocessing step in computer vision tasks such as object detection and image classi

Image

ide

sed

原创 2023-04-01 10:11:32 402 阅读

transforms.ColorJitter.get_params---chatgpt

definitiontransforms.ColorJitter.get_params() is a method in PyTorch's transforms module that returns a tuple of randomized parameters that can be used to apply color jitter transformations to an imag

pytorch

原创 2023-04-01 10:05:03 385 阅读

torch.min()----chatgpt

torch.min() is a PyTorch function that computes the minimum value of a given input tensor along a specified dimension.The torch.min() function takes two arguments:input: the input tensor to be reduced

pytorch

原创 2023-03-30 17:35:23 408 阅读

torch.abs()

torch.abs() is a PyTorch function that computes the absolute value of a tensor element-wise. The function takes a tensor as input and returns a tensor of the same shape with all the negative values co

pytorch

原创 2023-03-30 16:32:10 233 阅读

如何理解F.grid_sample---chatgpt

Sure! F.grid_sample()的用法：F.grid_sample() is a PyTorch function that performs spatial transformations on an input tensor. It takes two required input arguments:input: The input tensor to be transformed

pytorch

原创 2023-03-30 16:31:40 1264 阅读

记录关于monodepth2的疑问and chatgpt的回答----disparity

why the outputs of the depth_decoder in monodepth2 is disparity?The depth_decoder in monodepth2 outputs disparity instead of depth because disparity is easier to compute and provides a more accurate r

mono

原创 2023-03-30 12:09:09 165 阅读

如何看tensor的shape？

chatgpthow to get the shape of a tensor used '[' or ']' not use computer just seeIf you want to get the shape of a tensor by looking at its bracket notation [] without using a computer, you can count

python

原创 2023-03-30 12:06:04 221 阅读

记录关于monodepth2的疑问and chatgpt的回答----scales

why use different scales in monodepth2?Monodepth2 is a deep learning-based framework for estimating depth maps from single images. It uses different scales to extract features from different levels of

monodepth2

原创 2023-03-30 11:42:01 114 阅读

torch.split()

chatgpttorch.split() is a PyTorch function that splits a tensor into a specified number of chunks along a given dimension. Here is the basic syntax for torch.split():torch.split(tensor, split_size_or_

pytorch

原创 2023-03-30 09:50:15 277 阅读

F.interpolate---采样操作

https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.functional.interpolate.htmltorch.nn.functional.interpolate(input, size=None, scale_factor=None, mode='nearest', align_corners=Non

插值

html

.net

原创 2023-03-28 16:57:45 430 阅读

U-net网络读代码笔记

原文U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image SegmentationU-net网络主要结构U-net网络主要部分""" Full assembly of the parts to form the complete network """ from .unet_parts import * class UNet(nn.Module

unet

原创 2023-03-28 11:56:59 173 阅读

Resnet读代码

Resnet34Residual Blockclass ResidualBlock(nn.Module): ''' 实现子module: Residual Block ''' def __init__(self, inchannel, outchannel, stride=1, shortcut=None): super(ResidualBlock,

读代码

原创 2023-03-27 20:43:20 182 阅读

Resnet读论文笔记

Abstract深层的神经网络越来越难以训练。我们提供了一个残差学习框架用来训练那些非常深的神经网络。我们重新定义了网络的学习方式，让网络可以直接学习输入信息与输出信息的差异(即残差)，而不必学习一些无关的信息。我们提供了全面的证据来说明这种残差网络更加容易进行优化，而且随着网络层数的增加，准确率也就增加。在ImageNet的数据集中，我们证实了在深度达到152层的残差网络上(相当于VGG net

数据集

卷积

原创 2023-03-26 12:07:09 268 阅读

关于写论文-----参考文献

参考文献如何设置跳转？1.选中标号2.点插入---交叉引用3.设置编号项---段落编号---选择对应需要跳转的参考文献即可---点插入---完成未完待续。。。

参考文献

交叉引用

原创 2023-03-11 18:40:16 214 阅读

torch.cat()

cat()----拼接函数目的：在给定维度上对输入的张量序列seq 进行连接操作。outputs = torch.cat(inputs, dim=?) → Tensor参数inputs : 待连接的张量序列，可以是任意相同Tensor类型的python 序列dim : 选择的扩维, 必须在0到len(inputs[0])之间，沿着此维连接张量序列。2. 重点输入数据必须是序列，序列中数据是任意相

python

原创 2023-03-08 10:59:58 257 阅读

np.expand_dims

import numpy as npa = np.array([[1,2],[3,5]])x = np.expand_dims(a, axis=0)y = np.expand_dims(a, axis=1)z = np.expand_dims(a, axis=2)print(a.shape)print(x.shape)print(y.shape)print(z.shape)输出结果：x：y：z:参

python

原创 2023-03-06 22:11:52 178 阅读

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unsqueeze(0)

nn.PairwiseDistance

seed

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