前言目标检测中，卷积网络训练时的图片通常是要求固定尺寸大小的图片（例如416*416），但是直接将图片进行resize处理会引起图片一定程度上的失真，如下图。一种有效的方法是将图片长宽等比例缩放至所需尺寸，剩余部分利用padding进行填充，以解决图像失真问题。代码from PIL import Imagedef letterbox_image(image, size):# 对图片进行resize

标题："VoxelNet: End-to-End Learning for Point Cloud Based 3D Object Detection"作者： Yin Zhou， Oncel Tuzel年份：2018期刊:Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition目录1 前言1 前言在V

随机梯度下降法是一种具有大量超参数的学习算法。通常会使初学者感到困惑的两个超参数: Batch大小和Epoch数量,它们都是整数值，看起来做的事情是一样的。在这篇文章中，您将发现随机梯度下降中Batch和Epoch之间的差异。阅读这篇文章后，你会知道：随机梯度下降是一种迭代学习算法，它使用训练数据集来更新模型。批量大小是梯度下降的超参数，在模型的内部参数更新之前控制训练样本的数量。Epo...

当执行import spam时，编译器首先从内嵌模块（buil-in module）中寻找spam库，如果内嵌模块不含有spam，编译器将依据sys.path所给的一系列文件夹路径寻找名为spam.py的文件。其中：sys.path由以下内容初始化：输入脚本的所在的文件夹PYTHONPATH默认的安装依赖文件夹备注：输入脚本所在的文件夹路径会放在 sys.path的第一个，即位于标准库路径的前面。

1.利用torchscript文件导出模型pt文件官方文档：https://pytorch.org/tutorials/advanced/cpp_export.html#step-3-loading-your-script-module-in-c注意事项：需要打开model.eval()2.利用torchlib库加载pt文件3.图像前处理transform.totensor() C++代码编写ht

引言：单目摄像头由于其成本低廉，易于部署等特性，在降低自动驾驶传感器成本上有着天然优势。然而，三维世界坐标系下的物体成像在二维平面后，往往损失了深度信息。要复原三维世界中目标的深度信息，往往需要设定一些限制条件。本文通过平面假设，使得通过二维目标检测得到的目标像素坐标能逆投影得到目标在世界坐标系下的坐标。1. kitti数据集中坐标系的介绍图一.kitti数据集采集车各坐标系图示kitti数据集采

学习率1. 学习率的作用在机器学习中，监督式学习通过定义一个模型，并根据训练集上的数据估计最优参数。梯度下降法是一个广泛被用来最小化模型误差的参数优化算法。梯度下降法通过多次迭代，并在每一步中最小化成本函数（cost 来估计模型的参数。学习率 (learning rate)，在迭代过程中会控制模型的学习进度。在梯度下降法中，都是给定的统一的学习率，整个优化过程中都以确定的步长进行更新，在迭代优化的

.save方法会保存模型的权重，结构，当模型中含有自定义层时，往往会报错。此时，需要重写get_config方法

1.cv2.calibrateCamera作用：通过要标定相机拍摄的不同方位的棋盘图，获取相机的内参矩阵，畸变系数，以及每幅图的相应旋转，平移矩阵函数定义：def calibrateCamera(objectPoints, imagePoints, imageSize, cameraMatrix, distCoeffs, rvecs=None, tvecs=None, flags=None, cr

基于视觉的闭环检测可以描述为，给定一张输入图像，在历史图像数据库中高效准确地搜索出与之相似的图像。而通常的穷举搜索法效率低下，类帧差法受制于图像视角变化、光照变化、曝光等因素无法稳定识别相似图像。词袋模型可以解决上述问题，其基于大量图像数据事先训练词袋字典，字典中包含各类图像特征，在实际应用时将输入图像和历史图像转化为几何特征集合进行相似度对比，这一方式更为符合人类的认知方式；通过设计特定的描述子