ROS通信架构是ROS的灵魂，ROS进程最小单位是节点Node，节点管理器是Master，launch文件是ROS的发动机，ROS通信方式有四种：主题，服务，参数和动作rosrun [--prefix cmd] [--debug] pkg_name node_name [ARGS]
rosrun --prefix 'gdb -ex run --args' pkg_name node_nameros
全文共13000余字，预计阅读时间约30~60分钟 | 满满干货，建议收藏！一、前言逻辑回归（Logistic Regression）是一种常用的分类方法，在机器学习和统计学中被广泛使用。尽管名字中包含“回归”，但实际上它是一种分类方法，主要用于二分类问题，同时也推广到了解决多分类问题。它通过拟合一个逻辑函数（或称为Sigmoid函数），将自变量和因变量之间的线性关系转换为概率。逻辑回归模型的输出
标签： 机器学习线性回归模型线性，即关于参数的线性函数；回归，表示需要预测的量是连续的。建模后可以对任意未知的变量求出目标量，或者是目标的概率分布以表示结果的不确定性。线性基函数模型 y(x⃗ ,w⃗ )=w0+∑wjϕj(x⃗ )其中
ϕj(x⃗ )为 基函数，参数w中有
w0为 偏置参数。一般目标式关于x都不是线性的，除非令
ϕj(xi)=
任意四边形四个顶点坐标的回归可以理解成四个关键点检测，这四个关键点就是物体的四个顶点。（卡式证件的四个顶点）最近项目需要用到caffe来做关键点的回归，即通过caffe来训练一个网络，输出的结果不是简单地类别，而是一些坐标（浮点数）。 下面的这篇博文对caffe做回归有一个比较好的介绍： 这篇博文使用的是HDF5+python的方式。而我采用的是直接修改caffe的.cpp文件，并重新编译的方式，
多类别逻辑回归介绍基本介绍 在统计学里，多类别逻辑回归是一个将逻辑回归一般化成多类别问题得到的分类方法。用更加专业的话来说，它就是一个用来预测一个具有类别分布的因变量不同可能结果的概率的模型。 另外，多类别逻辑回归也有很多其它的名字，包括polytomous LR，multiclass LR，softmax regression，multinomial logit，maximum en
论文作者单位：美团，阿德莱德大学Arxiv: http://arxiv.org/abs/2104.13840
Github: https://github.com/Meituan-AutoML/Twins （分类、分割代码及模型均已开源）———————————————声明CSDN：越来越胖的GuanRunwei知乎：无名之辈 / IDPT集萃感知皆为本人———————
Transformer采用自注意力机制，与一般注意力机制计算分配值的方法基本相同，原理可参考 只是！Query的来源不同，一般AM中的query来源于目标语句，而self-AM的query来源于源语句本身。Encoder模块中自注意力机制计算步骤如下：把输入单词转换为带时序信息的嵌入向量 x（源单词的词嵌入 + 对应的Position Encoding）；根据嵌入向量 x 生成 q、k、v 三个
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2024-03-17 14:04:01
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利用UNet进行回归任务
分析from matplotlib import pyplot as pltimport cv2import numpy as nptest_img = cv2.imread(r"D:\workplace\python\UNet2LP\data\imgi\1.png", 0)predicted_img= np.loadtxt(r"D:\workplace\python\
原创
2022-03-25 10:43:02
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小洛写在前面：很多同学目前所做的业务分析工作，徒手分析即可cover业务需求，较少用到一些高阶的统计模型和机器学习上面的东西。渐渐的便会产生一种感觉，即数据分析满足业务需求即可，不需要会机器学习。但我认为 1、目前的工作不需要，不代表之后的工作不需要，我们应该着眼于我们整个数据分析生涯 ；2、掌握一些模型可以高效做一些定量分析，较徒手分析效率更高，更准 ；3、我们觉得
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2024-05-11 13:58:32
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1. 自回归机制 在基于Transformer和其他许多序列到序列学习架构的神经机器翻译系统（其他任务具有类似的规律）中，解码器采用自回归机制来逐词生成目标语言句子。具体来说，对于每个时间步t，解码器会利用以下两部分信息来预测第t个目标词：先前生成的单词：解码器会把到目前为止生成的所有目标语言单词作为输入，但每次预测时只使用
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2024-09-30 20:31:41
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论文：https://arxiv.org/pdf/2003.07018.pdf代码：https://github.com/guoyongcs/DRN目前超分辨率算法存在两个明显的问题：从 LR 图像到 HR 图像通常是一个高度病态的反问题，存在无数可能的HR 图像通过降采样得到同一张 LR 图像。解空间过大，从而很难去找到一个合适的解。真实场景应用中，成对的 LR-HR 图像往往无法获得，因此对应
3.1.2 linear regressionxiaoyao 《动手学深度学习》tensorflow2.1.0实现3.1 线性回归线性回归输出是一个连续值，因此适用于回归问题。回归问题在实际中很常见，如预测房屋价格、气温、销售额等连续值的问题。与回归问题不同，分类问题中模型的最终输出是一个离散值。我们所说的图像分类、垃圾邮件识别、疾病检测等输出为离散值的问题都属于分类问题的范畴。softmax回归
图像识别卷积网络实现案例Mnist数据集卷积网络实现前面在MNIST上获得92％的准确性是不好的，对于CNN网络来说，我们同样使用Mnist数据集来做案例，这可以使我们的准确率提升很多。在感受输入通道时不是那么明显，因为是黑白图像的只有一个输入通道。那么在Tensorflow中，神经网络相关的操作都在tf.nn模块中，包含了卷积、池化和损失等相关操作。准备基础函数初始化卷积层权重为了创建这个模型，
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2023-12-14 15:06:51
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unnet
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2010-08-11 18:05:43
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前言 最近学习了Unet、Unet++和UNet3+模型，并且对这三者进行了一些研究，并将其作为组会上报告的内容，效果还是不错，因此趁自己还记得一些，写一个博客记录一下，方便后续复习，不得不说Unet模型还是很强大的，也难怪Unet模型现在很火，值得一学。一、FCN全卷积网络模型 FCN网络模型全称为全卷积神经网络模型(Fully Convolution Network)，该模型是2015年由
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2023-02-05 07:59:42
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【深度学习】总目录语义分割的U-Net网络是2015年诞生的模型，它几乎是当前segmentation项目中应用最广的模型。Unet能从更少的训练图像中进行学习，当它在少于40张图的生物医学数据集上训练时，IOU值仍能达到92%。Unet网络非常简单，前半部分作用是特征提取，后半部分是上采样。在一些文献中也把这样的结构叫做编码器-解码器结构。由于此网络整体结构类似于大写的英文字母U，故得名U-ne
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2023-02-26 19:14:00
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Unet论文地址：A Nested U-Net Architecture for Medical Image SegmentationUnet是比较早的基于深度学习的分割算法了，优点是速度真的快（P100上基于VGG的backbone能跑到50帧），同时不是太开放的场景下可以做到令人满意的分割效果，在对实时性要求较高的场合下是比较适用的（不是所有的场合都能上MaskRCNN的，Backbone大一
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2024-04-09 10:37:48
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继前文Unet和Unet++之后，本文将介绍Attention Unet。Attention Unet地址，《Attention U-Net: Learning Where to Look for the Pancreas》。AttentionUnetAttention Unet发布于2018年，主要应用于医学领域的图像分割，全文中主要以肝脏的分割论证。论文中心Attention Unet主要的中
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2023-06-25 17:54:41
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Unet——用于图像边缘检测，是FCN的改进如上图是UNET的架构图，可以发现器输入图像和输出图像不一致，如果我们需要输入图像和输出图像一致时，在卷积时，使用padding=“SAME”即可，然后再边缘检测时，就相当与像素级别的二分类问题，用交叉熵做loss函数即可。但位置检测常用IOU作为loss函数。 个人觉得UNET的优点：1.Unet的去除了全链接层，可以接受图像大小不一致的输入
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2023-05-31 11:59:21
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目录前言UNets是什么简单实现 进入服务器 准备数据集找一个教程1. 训练2. 预测深入学习下一篇讲前言本篇文章，是讲如何在服务器上跑 unet 模型，正文中会放许多跳转链接，都是有一定参考价值的UNets是什么UNet是一种用于图像分割的深度学习网络模型。UNet的结构类似于一个U形的结构，因此得名UNet。编码器部分负责提取图像的高级特征表示，而解码器部分则通过上采样和跳
