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2022年9月3日
Python学习记录(三):路径相关
摘要: Python自带os.path库相关函数 一、判断文件/路径是否存在 os.path.isfile() os.path.isdir() os.path.exists() 可缩写为:import os.path as osp 返回值:True/False 二、创建文件夹 os.makedirs() i
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posted @ 2022-09-03 15:18 梦一场6688
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2022年8月24日
常见图片/视频格式
摘要: 一、常见图片格式 jpg (Joint Photographic Experts Group, JPEG) 有损压缩 png (Portable Network Graphics, PNG) 无损压缩 Alpha Channel for jpg/png png格式有透明层(alpha channel
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posted @ 2022-08-24 21:46 梦一场6688
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2022年7月15日
PyTorch学习记录(二):Dataset数据读取
摘要: 深度学习关于数据层面的处理 数据下载 [官网/谷歌云盘/百度网盘] 数据处理 [将官方下载的原始数据转为易于模型训练的数据] 数据读取 [dataset.py包括Dataset类的具体实现] Dataset | | TrainDataset | | train | | validate | | Te
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posted @ 2022-07-15 20:29 梦一场6688
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【colmap】稀疏重建转为MVSNet格式输入
摘要: MVSNet文件格式 每个场景对应的项目文件夹应包含以下内容: . ├── images │ ├── 00000000.jpg │ ├── 00000001.jpg │ └── ... ├── cams │ ├── 00000000_cam.txt │ ├── 00000001_cam.txt │
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posted @ 2022-07-15 10:27 梦一场6688
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2022年7月12日
【colmap】已知相机位姿情况下进行三维重建
摘要: 如果在已知相机位姿情况进行场景的稀疏/稠密重建,需要手动创建稀疏模型。即在一个新文件夹中创建cameras.txt, points3D.txt 和 images.txt。 COLMAP已知相机位姿情况进行场景的稀疏/稠密重建 +── path/to/manually/created/sparse/m
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posted @ 2022-07-12 14:52 梦一场6688
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2022年7月8日
【PoissonRecon】泊松表面重建
摘要: #### 一、下载编译 ``` git clone https://github.com/mkazhdan/PoissonRecon.git cd PoissonRecon make # 编译 ``` 生成的可执行文件在`PoissonRecon/Bin/Linux` 文件夹 #### 二、表面重建
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posted @ 2022-07-08 10:20 梦一场6688
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2021年7月31日
C++类之struct
摘要: Student.h main.cpp C++中class和struct区别: C++中class类中的成员默认都是private属性的;而使用 struct 时,结构体中的成员默认都是public属性的 https://m.haicoder.net/cpp/cpp-class-struct.html
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posted @ 2021-07-31 19:36 梦一场6688
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2021年7月23日
C++类之class
摘要: C++如何写一个类,以class为例 可以将C++中的类理解为一个复合变量,定义了该变量包含的成员(成员变量),以及该成员上可以执行的操作(成员函数)。 成员函数至少包括构造函数和析构函数,默认版本的其实可以不用写 避免构造函数的参数名与成员变量名相同 / this指针详解 除了构造函数,成员变量赋
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posted @ 2021-07-23 15:11 梦一场6688
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2021年7月22日
【TensorFlow】安装与自测
摘要: 安装TensorFlow conda search tensorflow-gpu conda install tensorflow-gpu 打印TensorFlow版本 python -c "import tensorflow as tf; print(tf.__version__)" 测试Tens
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posted @ 2021-07-22 12:20 梦一场6688
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2021年7月19日
Faster R-CNN学习记录
摘要: Faster R-CNN Faster R-CNN对Fast RCNN的区域选择策略进行改进,使用一种RPN网络来代替传统的SS(Selective Search)选择性搜索策略。 Faster RCNN由两个模块组成,一是用于proposes regions的深度全卷积网络(RPN),二是利用Fa
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posted @ 2021-07-19 09:47 梦一场6688
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