1.可视化卷积神经网络的网站CNN Explainer Learn Convolutional Neural Network (CNN) in your browser!https://poloclub.github.io/cnn-explainer/通过点击图标来理解卷积、池化、激活函数、全连接。2.Yolov5模型权重下载https://github.com/ultralytics/yolov

NeRF代码基于tensorflow1写的，我电脑是RTX3070只能使用tensorflow2，而且我也懒得(没那个能力)再去代码里修改tensorflow1和tensorflow2的区别了，于是先放弃复现。nerf-pytorch项目是 NeRF 的忠实 PyTorch 实现，它在运行速度提高 1.3 倍的同时重现结果；下面就演示了nerf-pytorch代码的运行。二者在github上都是几

1.安装ubuntu18.04双系统说明：win11+ubuntu18.04ubuntu18.04镜像地址（可以用迅雷等下载）：Alternative downloads | Ubuntu得到文件：ubuntu-18.04.6-desktop-amd64.iso下载Rufus：Rufus下载地址：Index of /downloadshttps://github.com/pbatard/rufus

如何判断训练过程中深度学习模型损失值不再下降

计算两个图像的LPIPS，SSIM指标 (python代码)

目录一、tensorflow安装与测试1.1 tensorflow 与cuda版本对应版本1.2 测试gpu一、tensorflow安装与测试1.1 tensorflow 与cuda版本对应版本官网链接：从源代码构建 | TensorFlow，选择英文版本：本机为ubuntu18.04，cuda为11.0，对照安装tensorflow版本为2.4.0pip install tensorflow==

0 前言本机：RTX3070 cuda-11.0python环境：pytorch-1.7.0，python=3.7作者github:https://github.com/fxia22/pointnet.pytorch作者论文：https://arxiv.org/abs/1612.005930.1 shapenet数据集官网地址：ShapeNet，是斯坦福大学发布的ShapeNet 由几个子集组成：

SmoothL1Loss损失函数

原文名称: PointNet++: Deep Hierarchical Feature Learning on Point Sets in a Metric Space译文名称：PointNet++：度量空间中点集的深度分层特征学习在这项工作中，我们提出了 PointNet++，这是一种强大的神经网络架构，用于处理在度量空间中采样的点集。PointNet++ 在输入点集的嵌套分区上递归地运行，并且

如何判断训练过程中深度学习模型损失值不再下降