UvA 3D Human Pose Dataset阿姆斯特丹大学的3D人体姿势恢复数据集 --文档介绍关于Bayer Filter -wikiOpenCV官方文档 cvtColor()raw2rgb# raw2rgbimport cv2import numpy as npimport osdef raw2rgb(file_pathname):#遍历该目录下的所有图片文件for filename i

蓝色紫色红色深度学习之卷积神经网络基本的图像分类模型架构卷积层：用来提取图像的底层特征池化层：防止过拟合，减小数据维度全连接层：汇总卷积层和池化层得到的底层特征和信息，再进行输出。使用padding：为了防止边缘信息被忽略（让卷积核多通过它几次）有多少个卷积核就有多少feature map，用很多卷积核生成的很多feature map对原始图像的压缩和特征提取（卷积的工作）池化参考BLOG：Int

关于各类激活函数激活函数：基础知识关于训练模型的暂停与继续PyTorch实现断点继续训练——知乎链顶会paper链接计算机视觉、图像处理顶会顶刊历年论文链接

前言我是什么时候意识到，我安装完Ubuntu之后没有换源这个问题很严重的呢…大概是我要安装python-pcl库，却死活下不动的时候吧…sudo apt install python3-pcl大概就是这样的疯狂error：尝试过:sudo vi /etc/resolv.confsudo apt-get update往其中添加：nameserver 8.8.8.8nameserver 223.5.5

一、自动微分autograd包是PyTorch中所有神经网络的核心，为 Tensors 上的所有操作提供自动微分。核心类： torch.Tensorx.requires_grad=True:  会开始跟踪针对 tensor x 的所有操作, 完成所有计算后( x->y ), 可以调用 y.backward() 来自动计算所有梯度, tensor x 的梯度将累积到 x.grad 属性中。''

一、图像分类器1.加载并处理输入数据通常来说，处理图像、文本、语音或者视频数据时，可以使用标准 python 包将数据加载成 numpy 数组格式，然后将这个数组转换成 torch.*Tensor。图像:Pillow，OpenCV语音:scipy，librosa文本:可以直接用 Python 或 Cython 基础数据加载模块，或者 NLTK、SpaCy几种常用数据集：CIFAR-10、Image

注意：直接调用OpenCV对图像进行resize只能改变图像shape，真正的转换应该是根据内参来进行转换的。

使用命令 nvidia-smi 实时查看GPU状态$ watch -n 10 nvidia-smi # 每 10s 显示一次显存的情况参考链接：Linux下实时查看GPU状态

Image-Stitching学习源码来自Github-pavanpn/Image-Stitching1.彩色图像直方图均衡化def equalize_histogram_color(img):img_yuv=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2YUV)img_yuv[:,:,0] = cv2.equalizeHist(img_yuv[:,:,0])img = cv2.c

一篇简要介绍 原理 的中文Blog虚拟视点绘制找到的一些相关论文 [但是都没有源码？？？]虽然这些论文说他们的工作很好…但是？？？您倒是给个源码给孩子学学呀？？？好吧…没有就算了吧…Github上也有一个能凑合用了趴那就先记录一下这些论文咯 有时间我再回来仔细研究研究 呜呜呜1.首先是最经典的一篇 引用高达1800+： （SCI-HUB真是个好东西555）Depth-Image-Based Ren