E:.
│ archs.py
│ dataset.py
│ deform_conv_v2.py
│ train.py
│ utils.py
│ visual_net.py
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├─grad_cam
│ 2.png
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├─image
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│ │ 154.png
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2024-10-25 13:21:55
26阅读
摘要 我们提出了核点卷积(KPConv)，一种新的点卷积设计，即在没有任何中间表示的点云上运行。KPConv的卷积权值通过核点在欧氏空间中定位，并应用于核点附近的输入点。它可以使用任意数量的内核点，这使KPConv比固定的网格卷积更灵活。此外，这些位置在空间上是连续的，可以通过网络学习。因此，kpconv可以扩展到可变形的卷积，学习适应核点局部几何。由于有规律的子采样策略，KPConv对于不同的密
# 可变性卷积运算与 PyTorch 的应用
卷积神经网络（CNN）是现代深度学习中不可或缺的部分，广泛应用于图像处理、自然语言处理等多个领域。可变性卷积运算（Dynamic Convolution）作为一种新兴的卷积技术，允许模型在推理过程中动态调整卷积核，能够更好地适应输入数据的多样性。本文将为您介绍可变性卷积的基本概念，并通过简单的代码示例展示如何在 PyTorch 中实现这一运算。
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原创
2024-09-09 06:26:26
91阅读
论文提出可变形卷积核(DK)来自适应有效感受域，每次进行卷积操作时都从原卷积中采样出新卷积，是一种新颖的可变形卷积的形式，从实验来看，是之前方法的一种有力的补充。论文: Deformable Kernels: Adapting Effective Receptive Fields for Object Deformation论文地址：https://arxiv.org/abs/1910.02940
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2024-06-05 11:13:02
58阅读
可视化网络结构工具包： torchinfo安装pip install torchinfo
# or
pip install -c conda-forge torchinfo使用import torchvision.models as models
from torchinfo import summary
resnet18 = models.resnet18()#必须提供model、input_s
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2024-01-28 00:12:58
173阅读
# 如何实现 PyTorch3D 卷积
如果您刚接触卷积神经网络（CNN）和三维计算，可能会对使用 PyTorch3D 实现卷积操作感到困惑。本文将帮助您解决这个问题，带您一步一步地掌握 PyTorch3D 卷积的实现方法。
## 整体流程
下面是实现 PyTorch3D 卷积的整体步骤，您可以参考这个流程进行学习。
```mermaid
flowchart TD
A[准备环境]
train_nerf.pyimportmainconfig内容modelclass RadianceFieldRendererdef __init__分"coarse", "fine"设置函数if render_pass == "coarse":raysamplerclass NeRFRaysamplerself._rendererself._implicit_functionclass Neu
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2023-09-02 22:10:47
1682阅读
Python里的内置数据类型， 大致上可分为可变与不可变两种。列表是可变的，当我们初始化一个列表后，仍然可以调用.appen“Surprise“。示例说明。
原创
2024-06-25 10:49:25
52阅读
java中不可变定义为：如果一个对象在创建完，其状态不可改变。也就是不能改变此对象的成员变量，包括基本类型的值不能改变，引用类型变量不能指向其他对象，引用类型指向的对象的状态也不能改变。不可变的原因：jdk1.8中String成员变量有char[]value,hash等.除了value其他的成员变量都没有进行修改。而value的修改也是表面上的，因为在每个能修改value方法中都是新建一个Stri
原创
2019-05-29 14:44:31
519阅读
StyleSDF的Pytorch环境搭建，Windows安装Pytorch4d，保姆级。一、StyleSDF的Pytorch环境搭建的预备条件二、安装过程2.1 需求分析2.2 下载与安装组件2.2.1 Anaconda安装2.2.2 Pycharm安装2.2.3 Visual Studio 2019安装——必须安装，高过2019、低于2017的版本不支持。2.2.4 下载CUDA11.1 地址
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2023-10-05 12:01:22
584阅读
这几天学习了string的不可变性，什么事字符串的不可变性：string s1=“123”；string s2=“123”；定义了两个字符串变量，但是变量名的值都是相同的。string是引用类型，我们用图来说明一下；
这是我自己画的图，虽然难看了一些，但是还能看吧！就是说当定义字符串变量s1那么就在栈
原创
2012-12-12 23:32:43
873阅读
在Java中，`Double`类型的不可变性是指其值一旦创建就不能被改变。这一特性在保证线程安全与数据一致性方面具有重要意义，但在某些情况下，尤其是需要频繁修改数据的场景，可能会导致性能问题。我将详细记录如何解决与java `Double`不可变性相关的问题，确保展开逻辑连贯，清晰明了。
## 环境预检
在解决问题之前，我们首先需要确认我们的环境配置是否符合要求。
| 系统要求
``` fn main() { //let x = 5; let mut x = 5; //通过const定义常量名称要大写，并且值不可更改 const Y:i32=6; println!("Y is {}",Y); println!("The value of x is {}", x); x = 6; println!("The value of x is {}", x); //如果要覆盖上一个
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2019-12-01 01:04:00
135阅读
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对于今天的应用程序来说，并发是一个重要的、也愈发受到关注的方面。随着交易量的增加、业务日趋复杂，对大量并发线程的需求也越来越急迫。另外，由依赖注入管理的对象在应用程序中的其角色也极为关键。 Singleton就是典型的这种需求。 对于一个每分钟需要处理几百个请求的大型Web应用来说...
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2015-11-27 20:09:00
95阅读
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文章目录从数学与信息处理的视角看模仿学习一、Basis of Behaviour AI二、Mathematics and AIAI-Based Method VS. Control-BasedRL from Imperfect Supervision三、Research Prospects面向智能制造的认识计算与深度学习一、个人相关工作的介绍二、国内外现状及趋势分析Experience Repl
## Java的不可变性
在Java编程中，不可变性是一个重要的概念。不可变对象是指一旦对象被创建后，其状态就不能被修改。这意味着不可变对象的属性值在创建后不能被改变，任何对对象的操作都将返回一个新的对象，而不会改变原来的对象。不可变对象在多线程环境下更加安全，因为不会出现竞态条件。
### 不可变对象的优点
1. 线程安全：不可变对象在多线程环境下不需要额外的同步措施。
2. 缓存友好：不可
原创
2024-04-04 04:31:02
35阅读
# PyTorch3D在Windows上的使用指南
## 引言
随着计算机视觉和深度学习的快速进展，三维计算机图形（3D graphics）在游戏开发、虚拟现实以及科学可视化中变得越来越重要。作为一个强大的图形处理库，PyTorch3D不仅能够处理三维数据，还能与PyTorch深度学习框架无缝集成。本文将介绍如何在Windows环境下安装PyTorch3D，并通过示例代码展示其基本用法。
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目前pytorch版本已经更新到了1.7.x了，但是还是有很多代码的环境是基于1.0以下的版本，这就给代码复现创造了难题，总所周知，配置环境是成功的一半！经过查阅资料和我的努力，终于把环境配置成功了！接下来就分享我的经验1.先说我踩的坑！！！看了其他博客说是如下操作就行：conda install pytorch=0.4.1这是在添加了镜像源的情况下（比如清华镜像源），但是这样我发现总是报错，错误
由于大多数现实环境是三维的，因此理想情况下，应针对3D数据训练旨在分析视频或现实环境中的完整任务的深度学习模型。诸如机器人，自动驾驶汽车，智能手机和其他设备之类的技术工具目前正在产生越来越多的3-D数据，最终可以由深度学习算法对其进行处理。但是，到目前为止，在如此大量的3D数据上训练深度学习算法一直相对困难，因为某些人工智能（AI）研究人员只能访问必要的工具和平台。为了解决缺乏现成的工具的不足，N
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2024-05-30 09:46:26
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软件的不可变： 软件架构应该具有一个稳定的抽象层或基础层。 稳定：抽象层或基础层的接口和对象间的依赖关系或协作关系应该保持稳定。 可变性：接口的具体实现可以不同，在接口不变的前提下。 根据开闭原则，应该是抽象层的接口和依赖关系保持稳定，对于实现的多样性保持开放。
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2016-06-16 11:32:00
185阅读
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