原创 2019秋招筆試總結
本人雙非渣碩，現將秋招部分公司的筆試題小結，貢獻給每一位需要的人。 1、公司：聯詠電子 崗位：AI算法（線下筆試） （1）特徵提取的原則？簡述幾個特徵提取方式及其描述子 （2）欠擬合和過擬合，出現的原因？解決方法？ （3）優化算法有哪
2019-10-25 19:34:37
3
原创 Github上下載速度太慢
github上有很多開源代碼，但是下載的速度太慢了，都是幾k/s。 首先在http://tool.chinaz.com/dns/?type=1&host=github.com&ip=上查詢DNS,選擇一個TTL值比較小的，寫入C:\Win
2019-04-25 02:21:54
原创 ubuntu14.04調試ElasticFusion之Kinect 的使用
上一篇文章詳細介紹了在ElasticFusion上測試數據集的編譯過程，接下來我將介紹下如何使用Kinect 1深度相機實時構建場景三維模型。 環境：ubuntu14.04 + cuda7.5 + GTX 1070 相機：Kinect
2019-03-04 00:53:09
原创 Ubuntu14.04調試ElasticFusion之TUM數據集的測試
本文將介紹如何使用其他RGBD數據集進行場景重建，以及估計軌跡和真實軌跡的對比實驗。 環境：ubuntu14.04 + cuda7.5 +GTX1070 數據集：TUM數據集 TUM 使用工具：png_to_klg 性能評估工具：http
2019-03-04 00:53:09
9
原创 編譯ElasticFusion過程（Ubuntu14.04）
Ubuntu14.04安裝編譯ElasticFusion過程 環境（Ubuntu14.04+cuda7.5+GTX 1070） 目前只是在數據集上進行了編譯，之後我會在後面的博客中介紹採用傳感器進行真實場景的三維重建過程。 1、首先是安裝
2019-02-02 00:48:21
56
原创 論文閱讀筆記：Densely Connected Convolutional Networks（DenseNet）
發表載體：CVPR,2017,最佳論文 作者信息：Gao Huang，Cornell University； Zhuang Liu， Tsinghua University ；Laurens van der Maaten， Facebo
2018-12-13 00:01:50
24
原创 caffe學習筆記--網絡結構分析
最近的事情比較多，忙過之後終於有時間整理一下思緒了。 在做課題之餘，把caffe框架的網絡結構好好梳理了一番，希望可以幫助到有需要的人。 solver.prototxt test_iter: 100 #預測階段迭代次數爲
2018-11-20 09:30:14
8
原创 針對pascal voc2012數據集語義分割各類對象的顏色表示
最近一直在做語義分割的工作，終於將結果調試出來了。在最後一步中，將fc8中分割得到的.mat格式的結果，轉換成.png格式的最終分割圖像，但是發現並不是很清楚各顏色代表的類別，通過將create_labels.py程序中顏色的RG
2018-08-25 16:25:15
原创 RGBD-SLAM V2的學習和測試(一）
PC環境：Ubuntu14.04+ROS indigo+Opencv 2.4.10+PCL+RGBDSLAM v2 下面就開始介紹每一個部分是如何安裝的 一、安裝ROS（indigo） 安裝步驟如下： 1、選擇中國科技大學USTC鏡像文件
2018-08-25 16:25:12
原创 基於deeplab v2的語義分割
語義分割程序調試我們可能會用到：數據集、預訓練模型（vGG 16爲例）、txt文件、prototxt文件、sh文件、deeplab-public-ver2工具箱。 一、準備工作 1）下載安裝matio,地址https://sourcefo
2018-08-25 16:25:12
原创 RGBD-SLAM V2的學習和測試(二)
PC環境：Ubuntu14.04+ROS indigo+Opencv 2.4.10+PCL+RGBDSLAM v2 其中ROS indigo+Opencv 2.4.10+PCL+RGBDSLAM v2 的安裝和測試我在另一篇文章中講到了，
2018-08-25 16:25:12
3
原创 pascal voc2012數據集介紹
本文主要介紹pascal voc2012原始數據集和增強數據集 原始pascal voc2012 數據集和增強pascal voc2012 數據集的下載地址，我在上一篇講語義分割的文章中寫到了，大家可以去找一下。 一、原始pascal v
2018-08-25 16:25:11
原创 卷積神經網絡調參技巧（2）--過擬合（Dropout）
Dropout(丟棄) 首先需要講一下過擬合，訓練一個大型網絡時，因爲訓練數據有限，很容易出現過擬合。過擬合是指模型的泛化能力差，網絡對訓練數據集的擬合能力很好，但是換了其他的數據集，擬合能力就變差了。 在訓練深層網絡模型時，按照一定的概
2018-08-25 16:25:11
3
原创 圖像語義分割概述
圖像語義分割 一、圖像語義分割含義及原理 含義：對分割後的圖像加上語義標籤（用不同的顏色代表不同類別的物體），就是給分割後圖像中的每一類物體加上標籤，輸入一般是彩色深度（RGB-D）圖像。 要求 （1）分割得到的不同區域內部平整，其紋理
2018-08-25 16:25:11
1