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3D物体分类---Shapenet类别说明

我健忘说明由于Shapenet数据集中的文件标注为一串数字,我大概统计了一下对应类别,备份一下,以防万一

Latex双栏格式下的摘要单栏+脚注设置

序在latex论文版本中,经常会有双栏格式下对摘要进行单栏设置,查阅无数博客始终无效,两天摸索下终于完工!真是不容易啊!!本文主要包括下面内容:摘要单栏设置摘要单栏下脚注消失问题如何添加脚注脚注无序号+有序号共存设置通讯作者加邮箱图标1. 摘要单栏设置latex是双栏格式设置时,参考下面设置实现摘要单栏设置\documentclass[twocolumn...

深度学习错误汇总:import torchvision._C Error: DLL load faild.

1. 错误描述我的运行环境是Win10Python3.6.xTorch == 1.1.0Torchvision == 0.4.0Numpy == 1.17.4在运行Yolo Pytorch版本时,总是在test阶段跳出如下错误:File “/lib/python3.6/site-packages/torchvision/ops/boxes.py”, line 2, in ...

#python#深度学习
3D物体分类---ModelNet .OFF格式生成多视角图像(Blender方法之第二步)

3D物体分类---ModelNet .OFF格式生成多视角图像(Blender方法之第二步)说明1. python调用Blender完成多视角数据集的生成先放在这。。。忙。。。说明回顾一下ModelNet10/40 .OFF文件生成多视角图像的方法,我找到的有两种方法,实际推荐Blender方法!!!两种方法具体步骤:Blender方法(1)首先要实现Blender对.OFF文件的读...

2020最强图像匹配综述论文-Part1

0. 序言这是2020年7月录用发表的最新匹配领域综述论文,论文引用文献超越500多篇,是迄今匹配领域最强综述论文,引文质量也较强,当然作者也将自己近年来发表的数篇论文进行了自引。不可否认的是,此文透彻分析了从基于传统特征到深度学习的匹配算法,对于匹配领域新进学者快速把握匹配相关历史和算法演进具有非常重要的引导和指导性,是不可多得的综述论文。为了帮助大家更好地学习和分析匹配算法,本文先是对文章进行

#算法#深度学习
3D物体分类---ModelNet .OFF格式生成多视角图像(Blender方法之第一步)

说明开始博士期间最后一个研究问题–3D物体分类,但是刚开始就遇到一个很麻烦的问题,ModelNet10/40数据集中的3D物体是.OFF文件,python无法直接读取off文件,经过大半个月的摸索,逐渐思路清晰,记录下整个研究过程。首先是实现对ModelNet数据集off文件的读取与显示。0. ModelNet模型OFF文件全套读取秘籍经过大量无用搜索过程,真的太多的无用功,尝试安装了好多p...

#blender
解决国内安装tensorflow, opencv等安装不成功或下载太慢问题

1. 安装tensorflow官方方法与使用国内源方法1.1 官方安装方法-适用翻墙tensorflow安装方法比较常见,参考谷歌的官方教程,安装方法如下:python2版本的安装pip install --upgrade tensorflow# for Python 2.*pip install --upgrade tensorflow-gpu# f...

PyTorch碎片:F.pad的图文透彻理解

1. F.pad函数定义F.pad是pytorch内置的tensor扩充函数,便于对数据集图像或中间层特征进行维度扩充,下面是pytorch官方给出的函数定义。torch.nn.functional.pad(input, pad, mode='constant', value=0)函数变量说明:input需要扩充的tensor,可以是图像数据,抑或是特征矩阵数据pad扩充维度,用...

#pytorch
PyTorch碎片:PyToch和Torchvision对应版本

前言错误分析:安装pytorch或torchvision时,无法找到对应版本cuda可以找到,但是无法转为.cuda()以上两种或类似错误,一般由两个原因可供分析:cuda版本不合适,重新安装cuda和cudnnpytorch和torchvision版本没对应上pytorch和torchvision版本对应关系pytorchtorchvisionpythoncuda1.5.10.6.1>=3

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#深度学习#pytorch
pyenv离线安装Python

pyenv离线安装python国内安装pyenv可能因为网络问题无法正常安装python,我就是因为一直无法在线使用下列代码安装python:➜~ pyenv install 3.5.4ProxyChains-3.1 (http://proxychains.sf.net)Downloading Python-3.5.4.tar.xz...-> https://www.p...

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