简述之所以想写这篇博客，主要原因在于阅读别人的代码时候，首先希望把流程架构弄清楚，然后才方便进行修改。second.pytorch代码量比较大，刚开始拿到时候，我也是一头雾水，硬着头皮往下面去看，配置环境(没有跑起来的建议去下载我的docker镜像，深度学习的利器，避免二次配置软件环境问题)，让其跑起来方便调试来进行阅读。话不多说，现在开始进行简要分析一下second.pytorch点云检测这部.

简述docker & nvidia-docker感觉是深度学习的环境配置与部署简化很多，下面记录一下基础的命令，为自己后续用到查阅。在使用之前请先安装好NVIDIA驱动，CUDA以及docker & nvidia-docker的基本环境。docker & nvidia-docker 导入与导出镜像导出镜像：nvidia-docker save -o /save_p...

简述　　second.pytorch代码集成一些3d激光雷达点云的学习算法，关于这方面资料相对较少，主要是3d点云深度学习算法也是这两年才开始发力。学习资料相对单一，本文首先记录自己配置second.pytorch的nvidia-docker环境所踩过的坑，后期会分别写一写当前的3d-lidar点云的深度学习算法。这里，也推荐大家参考second.pytorch的环境配置教程。ok，让我们开始s.

线特征算法检测简介LSD（Line Segment Detector）直线检测分割算法，在图像梯度变化明显的区域来检测局部直线的轮廓，因此也称作直线分割。LSD算法在输入图像预处理进行下采样，目的在于降低图像中出现的锯齿效应。通过计算图像中的梯度幅值进行梯度排序，(边缘区域梯度幅值较大)，然后通过区域增长算法来进行线特征的检测。具体算法细节可参考：LSD论文。LSD算法优点：①线性时间内检测出亚.

目录卡尔曼滤波算法卡尔曼滤波流程卡尔曼滤波代码示例小结参考卡尔曼滤波算法卡尔曼滤波流程卡尔曼滤波代码示例小结参考

深度学习训练过程中到底学的是什么？　　深度学习技术应用在语音识别、计算机视觉领域近几年突破性的进展，但是深度学习的可解释性弱，无法有效的进行理论推导。例如：困惑我这样的深度学习小白疑问：深度学习到底学习的是什么？如何进行学习？如何进行迭代进行最优学习的等等问题？本篇博文只是个人浅显的理解，与参考网上资料的一篇个人总结(大神请绕到)，如有错误，还请批评指正。深度学习到底学习的是什么？　　相信大...

OpenCV中CV_EXPORTS类别KeyPoint与KeyPointsFilter头文件分析　　用OpenCV一段时间了，说实话KeyPoint接触也算比较多，一直没有时间对其数据结构进行分析。今天打开源码对其keypoint.cpp文件进行简单分析一下：keypoint.cpp主要包含两个类KeyPoint与KeyPointsFilter。其中KeyPoint包含基础的功能函数：读写存储..