其中基于角度回归的方法最受欢迎，然而这种增加了角度预测的方法会面临损失的不连续性以及回归的不一致性问题。这是因为角度的有界周期性和旋转框的方向定义造成的。...因此为了避免这种问题，一些方法重新定义了目标旋转框的表示方法。例如，基于点集表示的方法RepPoints可以捕获关键的语义特征。...但是这种简单的转换函数只产生垂直-水平边界框，无法精确估计航拍图像中旋转物体的方位。...同时RepPoint在忽略学到的点集的质量的同时只根据语义特征回归关键点集，会导致旋转的、密集分布的和复杂背景下的目标精度较差。 3....文章贡献点如下： 提出了一个高效的航拍目标检测器Oriented RepPoint 提出了一个质量评估和样本选择机制用于自适应学习点集 在四个具有挑战的数据集上实验并展现出不错的性能 3.1 模型结构
问题背景 作者提到，遥感图像的目标检测任务的难点在于： 和自然图像相比，物体形状相似且可见特征稀少 目标具有不同的旋转角度 具有更多的小目标和密集目标 而目前最好的性能都是两阶段算法实现的，但是两阶段算法通常在第一阶段定位...，在第二阶段分类，因此计算量是非常大的，尤其是对旋转目标检测而言，因为Anchor匹配（涉及IoU计算）和RoI特征提取的计算量大。...主要工作 针对上诉问题，作者提出了IENet（interactive embranchment network），其是一个单阶段的Anchor-Free旋转目标检测器，其包含如下贡献点： 一个新的geometric...transformation（几何变换），用于更好地表示旋转目标框 一个基于自注意力机制的分支交互模块（a branch interactive module with a self-attention...mechanism） 一个针对旋转框检测改进的IoU Loss 4.1 模型结构 （1） Baseline模型结构(FCOS-O) 在FCOS的基础上增加了一个独立的角度回归分支（Orientation
//zhuanlan.zhihu.com/p/55105739 仓库地址：https://github.com/Crescent-Ao/GGHL-Deployment) 这次工程部署主要选择了比较熟悉的旋转选择框架...如果没有特殊算子的检测框架，依然可以使用下面的这个Pipeline, 旋转目标检测主要分成五参数和八参数的表征方法，分别对应的 x,y,w,h.以及对应的八参数的转化求法 x_1,y_1,x_2,y_2.../sample_mnist 完成TensorRT的安装后，我们开始下面的部署工作。 模型的中间表达的转换 GGHL只涉及样本分配的策略，这个不会给整体的模型增加任何参数和复杂度，也非常简单。...接口用来定义模型，最通用的方式转化一个模型至TensorRT是用onnx中间格式输出网络，TensorRT onnx解释器填充网络的定义。...8点的nms参考了DOTA Devkit的实现方式，同理也可以使用Opencv的旋转框nms实现，OBBDet.h为后处理主要的头文件，传入参数和传出参数，使用了引用和指针两种分配方式。
于此同时，旋转机械作为现代机械装备中的重要组成部分，其安全可靠的运行对国民经济具有重要的作用，因此，本推文对转子动力学相关的内容进行初步调研、归纳与整理，具体如下所示： 质量偏心时转子的振动特性 1...旋转机械经常发生的故障类型有：1、机械系统故障（转子故障）；2、结构热变形引发的故障；3、辅助设备的故障（润滑系统），据前期调研可知，由于质量偏心和质量不均匀造成旋转机械转子不平衡的现象在实际工业中极为常见...，因此，本文采用理论建模法对该问题进行分析，采用的模型如下图所示：转子的总重量为M，不平衡量为m，以角速度w按相反方向转动，其中，转子的偏心矩为e，则系统的振动微分方程的理论推导与求解为： 采用MATLAB...进行仿真，得到的结果为： 系统质量偏心的幅频图 系统质量偏心的相频图 地基振动时转子的振动特性 2 在很多的情况下，系统产生受迫振动是由支承的运动引起的，采用理论建模方法研究该问题时选用的简化模型如下图所示...，假定转子的质量为m，并且转子只能做竖直方向的运动，由于支承作竖直方向的运动引起激励，其中: 系统在地基振动情况下的模型示意图 采用MATLAB进行分析，得到系统在地基振动情况下的幅频图为：
TensorFlow for Poets 2：谷歌的TFLite教程，重新训练识别花卉的模型。 这些示例和教程更侧重于使用预先训练的模型或重新训练现有的模型。但是用户自己的模型呢？...从一个简单的模型开始 首先，我想选择一个未经过预先训练或转换成.tflite文件的TensorFlow模型，理所当然我选择使用MNIST数据训练的简单的神经网络（目前支持3种TFLite模型：MobileNet...幸运的是，Google在其模型库(model zoo)中开放了大量研究模型和可用模型，这其中包括MNIST训练脚本。我们将在本节中引用该代码，大致浏览一下，熟悉它。...（另外一个好处是，如果您共享模型而没有共享训练脚本，开发人员可以研究模型并快速识别图形的输入输出）。 我开始猜想Logit层是输出层，但那不是我们想要获得推断结果的层。...这里有完整的mnist.py文件供您参考。 要训练模型，在模型项目根目录下请运行以下命令。在我的17年Macbook Pro上，这需要约1-2小时。
1.数据集：从VGG网下载，这是一些各种猫和狗的图片（每个文件夹下面大约200张图片，有点少，所以训练的结果并不是很好，最好是上万的数据） 2.做得图像识别网络模型：（这个是技术核心，但是在神经网络里也有一句话...，就是大量的数据训练的网络也能超过一个优秀的网络模型，所以说你数据必须大量，必须多） 3.训练过程就是将这些数据集传入网络，判断哪些猫属于同一种，哪些狗属于同一种，这个就是很复杂的过程了，我用的是GPU...加速的tensorflow 4.预测：我搜集了一些图片，然后输入到这个网络中，判断这些分类到底对不对 5.结果： 从结果中可以看出，第一个图片就识别成功了，但是第二个就错了，所以需要训练大量的数据。...出错的原因主要有三个方面： （1）数据太少 （2）网络模型有待优化 （3）各种动物之间差距太小，所以特征值不好提取，比如你用这个模型人和狗，那几乎可以达到百分之百的准确率
最近在研究tensorflow的迁移学习，网上看了不少文章，奈何不是文章写得不清楚就是代码有细节不对无法运行，下面给出使用迁移学习训练自己的图像分类及预测问题全部操作和代码，希望能帮到刚入门的同学。...大家都知道TensorFlow有迁移学习模型，可以将别人训练好的模型用自己的模型上 即不修改bottleneck层之前的参数，只需要训练最后一层全连接层就可以了。...我们就以最经典的猫狗分类来示范，使用的是Google提供的inception v3模型。...如果你的路径都没有问题，按下回车就可以训练你的模型 ?...img 可以看到模型还是非常准的。
大家都知道马达是可以没有任何限位进行无限制的旋转的，那么机器人是否可以配置这样的外部轴呢？具体怎么操作呢？...BGM 无限旋转的外部轴配置 配置一个外部轴 配置一个外部轴的基本方法前面几篇也写过了，所以如果你基础还不太懂得话请你考古学习一下吧 配置无限旋转轴 在外部轴配置过程中有这样一个选项，“轴的型号”...我们将这个选项改为“Endless” 因为是无限旋转轴所以我们需要用到不同步工作就是说机器人可以单独处理自己的工作，外部轴可以让他持续旋转。 说白了就是让一个运动指令只控制机器人不管外部轴。...将轴的型号设置成直线轴 这样一来轴的软限位就可以设置的非常大 通过这样的设置以后，机器人就可以控制这个轴一直旋转了 至此外部轴的配置就算完成了可以下载到机器人了。...无限旋转指令 为了让外部轴无限的旋转实际上我们采用的是设置一个非常大的角度让外部轴一直转。
m_curShowObj.transform.GetChild(0).localRotation = Quaternion.Euler(0, m_xAngles, 0) ; } } } 模型跟随鼠标左键运动...，右键旋转，模型旋转
问题或建议，请公众号留言; [如果你觉得本文对你有帮助，欢迎赞赏] 原料 windows10+python3.5+pycharm 安装tensorflow 利用Tensorflow训练搭建自己的物体训练模型...tensorflow分为cpu版和gpu版，gpu版的运行速度是cpu的50倍，但是gpu版的坑太多，要安装许多开发套件,对windows的支持不够友好；更为致命的是,它需要Nvida的中高端显卡，我的电脑系统是...6.png 说明配置成功 利用tensorflow自带模型测试 测试的图片是在 C:\Users\lenovo\Desktop\note\gitclone\models\research\object_detection...\test_images 我们看到这里有现成的两张图片，当然也可以换成自己的。...同时由于需要下载模型文件，需要在网络好的情况下进行测试。否则就会报HTTP ERROR 运行效果图 ? 7.png ?
但如果你想要在手机上的移动应用中运行自己设计和训练的模型呢？...对该技术特性感兴趣并有意设计自己模型的开发者可以访问此网址（https://g.co/firebase/signup）进行注册。...在训练模型的过程中应用的量子化技术格外有效，该技术可以通过减少用于模型权重和激活数值的位数来提升模型推理速度。...因而，Learn2Compress 技术只需一次操作就可以生成具有不同尺寸和不同推理速度的多种移动端模型，而非单一模型，同时还支持开发者从中选取最符合自己应用需求的那个模型。...谷歌希望 Learn2Compress 技术可以帮助开发者自动构建和优化他们自己的移动端机器学习模型，这样开发者们就可以专注于开发包含计算机视觉、自然语言以及其他机器学习应用在内的优秀的应用程序和酷炫的用户体验了
但是GPU不菲的价格让人望而却步，看完这篇文章就可以随心所欲的拥有自己的GPU。...1 免费使用k80 gpu的正确姿势 废话不多说，公众号 机器学习算法全栈工程师 的老司机决定带你们飞： 首先打开你的google colab，登陆你的Google账号...，没有的话请自行创建一个，刚打开的时候是一片空白，可以输入一些简单的代码运行，比如下面这种： 然后按照下图提示选择file->upload notebook...: 此部分上传自己所编写的...notebook文件， 上传文件： 接下来，选择gpu,选择Runtime->Change runtime type 最后选择GPU： 完成上述步骤后，就可以运行自己的代码了...，如果想要通过浏览器下载自己的模型或者其他文件，可以运行以下代码： from google.colab import files file.download("path/to/file")
通过简单文本prompts，用户能够生成前所未有的质量的图像。这样的模型可以生成各种各样的对象、风格和场景，并把它们进行组合排序，这让现有的图像生成模型看上去是无所不能的。...但是，尽管这些模型具有多样性和一些泛化能力，用户经常希望从他们自己的生活中合成特定的概念。例如，亲人、朋友、宠物或个人物品和地点，这些都是非常有意义的concept，也和个人对于生成图像的信息有对齐。...这就需要模型具有一定的“定制”能力。也就是说如果给定少量用户提供的图像，我们能否用新概念（例如宠物狗或者“月亮门”，如图所示）增强现有的文本到图像扩散模型？...经过微调的模型应该能够将它们与现有概念进行概括并生成新的变化。...为了防止模型丧失原来强大的表征能力，新方法仅仅使用一小组的图像与目标图像类似的真实图像进行训练。我们还在微调期间引入data的augamation，这可以让模型更快的收敛，并获得更好的结果。
使用自己的语料训练word2vec模型 一、 准备环境和语料： 新闻20w+篇（格式：标题。...正文） 【新闻可以自己从各大新闻网站爬取，也可以下载开源的新闻数据集，如 互联网语料库(SogouT) 中文文本分类数据集THUCNews 李荣陆英文文本分类语料 谭松波中文文本分类语料 等...安装jieba工具包：pip install jieba # -*- coding: utf-8 -*- import jieba import io # 加载自己的自己的金融词库 jieba.load_userdict...，供日後使用 model.save("model201708") # 可以在加载模型之后使用另外的句子来进一步训练模型 # model = gensim.models.Word2Vec.load...batch_words：每一批的传递给线程的单词的数量，默认为10000 四、word2vec应用 model = Word2Vec.load('model201708') #模型讀取方式 model.most_similar
在类路径下找到的类将成为这些加载器的无名模块。 这里的父子关系是组合而不是继承。 双亲委派模型示意图 ? 双亲委派模型的优点 避免重复加载 父类已经加载了，子类就不需要再次加载。...双亲模型有个问题：父加载器无法向下识别子加载器加载的资源。...JDK 自己为解决该问题，引入线程上下问类加载器，可以通过Thread的setContextClassLoader()进行设置 当为启动类加载器时，使用当前实际加载驱动类的类加载器 ?...热替换 比如OSGI的模块化热部署，它的类加载器就不再是严格按照双亲委派模型，很多 可能就在平级的类加载器中执行了。...FAQ ClassLoader通过一个类全限定名来获取二进制流，如果我们需通过自定义类加载其来加载一个Jar包的时候,难道要自己遍历jar中的类,然后依次通过ClassLoader进行加载吗?
介绍今天，我将向大家展示一个我独立设计并实现的机械臂模型。这个模型的核心功能是实现实时的手势追踪——只需用手轻轻拖拽，机械臂就能立即跟随你的动作进行移动。...我之所以想要创造这样一个模型，是因为在一些危险环境中，我们可以用机械臂来代替人工进行作业，从而避免人员的生命安全受到威胁。...因此，我决定开始尝试制作这个模型，并初步完成了整个demo。我希望，通过这个demo，我能向大家展示出机械臂的无限可能性，同时也希望能激发出大家对未来科技的无限憧憬。...较为重要的一点是开放了很多控制的API，用python能够快速开始对机械臂的控制。没有很复杂的操作，甚至还有图形编程，这对一些不是很懂代码的人也能够快速上手控制机械臂。...造成延迟的原因可能有几个方面，比如说数据处理和传输的速度，机械臂的反应速度，软件的优化，硬件的性能等等，这些都是可能 产生延迟的因素。
制作3D封装方式2 (自己给封装添加 SETP文件) 1.SETP呢做过3D打印机的朋友应该很熟悉....2.开始啦哈(假设要制作这个OLED的3D封装) ? 3.在PCB封装库里面找到自己的OLED的封装. 现在这个封装没有3D视图 ?...10.选择 属性步骤模型 然后点击 插入步骤模型 ? 11.选择刚才的文件 ? 12.先点击一下确定 ? 13.再次弹出的时候点击取消 ? 14.3D图已经上来了 ?...15.按一下键盘的 3 是反着的... ? 先补充一个知识点 关于 X 轴 Y轴 Z轴旋转问题 ? 围绕X轴旋转 ? 围绕Y轴旋转 ? 16.按一下键盘的 2 返回到正常状态 ?...17.鼠标左键双击 这个模型 ? 18.先让模型正过来 (可以绕X轴或者Y轴旋转180度,) 一开始下面X轴写的是180.我就改为0 ? ? 19.正过来了 ?
2023年的大型语言模型领域经历了许多快速的发展和创新，发展出了更大的模型规模并且获得了更好的性能，那么我们普通用户是否可以定制我们需要的大型语言模型呢？...只有知道自己的需求和环境，才能够选择响应的方案。因为无论你计划如何训练、定制或使用语言模型，都是要花钱的。你能做的唯一免费的事情就是使用一个开源的语言模型。...高性能模型 我们这里定义的高性能模型的参数至少有25B+ 如果想要好一些的模型，40B+才可以，如上图所示。 但是模型参数大意味着需要更多的预算，下面我们看看如果需要使用这个模型需要什么样的GPU。...48GB VRAM每月600+美元，如果希望使用远程服务器创建自己的高性能LLM，那么这将是最低的成本。...model.save_pretrained("path_to_save_model") 这样我们就根据自己的数据训练出了一个定制的模型 使用 我们要使用或者看看我们的模型效果怎么样，这时就可以使用Ollama
加载数据 clc close all clear %% 加载数据 %% 数据集包含手写数字的合成图像，以及每幅图像旋转的对应角度(以角度为单位)。...%% 输出YTrain和YValidation是以角度为单位的旋转角度。每个训练和验证数据集包含5000张图像。...使用 predict 预测验证图像的旋转角度。...YPredicted = predict(net,XValidation); 评估性能 通过计算以下值来评估模型性能： predictionError = YValidation - YPredicted...numValidationImages = numel(YValidation); accuracy = numCorrect/numValidationImages 使用均方根误差 (RMSE) 来衡量预测旋转角度和实际旋转角度之间的差异
要确定轴的正旋转方向，如下图所示，用右手的大拇指指向轴的正方向，弯曲手指。那么手指所指示的方向即是轴的正旋转方向。...image.png ④左手坐标系与右手坐标系的比较 左手坐标系是X轴向右，Y轴向上，Z轴向前，右手坐标系的Z轴正好相反，是指向“自己”的，在计算机中通常使用的是左手坐标系，而数学中则通常使用右手坐标系...Y轴方向旋转。...参数1表示围绕旋转参照点的位置（太阳的位置），参数2表示围绕旋转的角度，Vector3.up就是表示Y轴旋转，参数3表示一次旋转的速度（long类型，越大则越快）。 ...最后，点击预览按钮，即可看到地球围绕太阳转的效果了。 五、小结 本篇主要介绍了游戏开发中的一些3D模型基础，涉及到一点中学的空间几何知识，复习一下对后续学习会有好处。
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