ldgcnn 代码理解

2024-09-02

论文笔记：（2019）LDGCNN : Linked Dynamic Graph CNN-Learning on PointCloud via Linking Hierarchical Features

目录摘要一.引言 A．基于视图的方法 B．基于体素的方法 C．基于几何的方法二.材料三.方法 A．问题陈述 B．图生成 C．图特征提取 D．变换不变函数 E．LDGCNN架构 F．冻结特征提取器和再训练分类器四.结果 A．应用细节 B．点云分类 C．点云分割 D．时间和空间复杂度分析 E．可视化和消融实验五.总结 LDGCNN : Linked Dynamic Graph CNN-Learning on PointCloud via Linking Hierarchical Feat

linux io的cfq代码理解

内核版本: 3.10内核. CFQ,即Completely Fair Queueing绝对公平调度器,原理是基于时间片的角度去保证公平,其实如果一台设备既有单队列,又有多队列,既有快速的NVME,又有慢速的sas,各个磁盘都配置为CFQ的话,那么这个Completely Fair 明显无法保证,可能会演变为Completely unFair .所以nvme的盘,一般使用的是noop策略,因为一定时间之内的io,可能会下发很多给快速设备,也可能下发很少给慢速设备,这样就无公平可言了,吞吐量也不行.

通过汇编一个简单的C程序，分析汇编代码理解计算机是如何工作的

秦鼎涛 <Linux内核分析>MOOC课程http://mooc.study.163.com/course/USTC-1000029000 实验一通过汇编一个简单的C程序,分析汇编代码理解计算机是如何工作的一.C语言源代码: int g(int x) { return x + 3; } int f(int x) { return g(x); } int main(void) { return f(8) + 1; } 二.实验楼截图: 三.分析汇编代码的工作过程中堆栈的变化: 跟C语言一样

『TensorFlow』通过代码理解gan网络_中

『cs231n』通过代码理解gan网络&tensorflow共享变量机制_上上篇是一个尝试生成minist手写体数据的简单GAN网络,之前有介绍过,图片维度是28*28*1,生成器的上采样使用的是tf.image.resize_image(),不太正规,不过其他部分很标准,值得参考学习. 辨别器: n,28,28,1 :卷积 + 激活 + 池化 n,14,14,32 :卷积 + 激活 + 池化 n,7,7,64 :reshape n,7*7*64 :全连接 + 激活 n,

通过反汇编一个简单的C程序，分析汇编代码理解计算机是如何工作的

实验一:通过反汇编一个简单的C程序,分析汇编代码理解计算机是如何工作的学号:20135114 姓名:王朝宪注: 原创作品转载请注明出处 <Linux内核分析>MOOC课程http://mooc.study.163.com/course/USTC-1000029000 1 1)实验部分(以下命令为实验楼64位Linux虚拟机环境下适用,32位Linux环境可能会稍有不同) 使用 gcc –S –o main.s main.c -m32 命令编译成汇编代码,如下代码中的数字请自行修改以防与

linux内核分析作业：以一简单C程序为例，分析汇编代码理解计算机如何工作

一.实验使用gcc –S –o main.s main.c -m32 命令编译成汇编代码,如下代码中的数字请自行修改以防与他人雷同 int g(int x) { return x + 3; } int f(int x) { return g(x); } int main(void) { return f(8) + 1; } 源代码: 汇编代码: 去点.开头的代码后堆栈变化: 我对“计算机是如何工作的”理解通过以上一个小例子,清楚地展示了计算机是如何在堆栈中进行数据流的变化的.我的理解是,当

(原创)JS闭包看代码理解

<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"> <head> <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8" /> <title>JS闭包</title> <script type="text/javascript" src="

junit4X系列源码--Junit4 Runner以及test case执行顺序和源代码理解

原文出处:http://www.cnblogs.com/caoyuanzhanlang/p/3534846.html.感谢作者的无私分享. 前一篇文章我们总体介绍了Junit4的用法以及一些简单的测试.之前我有个疑惑,Junit4怎么把一个test case跑起来的,在test case之前和之后我们能做些什么? Junit4执行顺序是怎样的?带着这些问题,我写了这篇文章,仅供参考,不对之处,盼留言指正,感激万分.前一篇文章:[原创]Junit4详解一:Junit总体介绍 Junit4 runn

java代码理解

public int maxProfit(int k, int[] prices) { int pl = prices.length; int nothing = 0, share = Integer.MIN_VALUE; for(int i = 0; i < pl; i++) { int tmp = nothing; nothing = Math.max(nothing

LearnOpenGL学习笔记（一）——现有代码理解

首先,给出这次学习的代码原网址.------>原作者的源代码 (黑体是源码,注释是写的.) 引用的库(预编译): #include <glad/glad.h> //控制编译时函数的具体位置的库,GLAD是用来管理OpenGL的函数指针. //因为各个计算机显卡驱动版本不同,所以需要在编译的时候现场确定位置. #include <GLFW/glfw3.h> //OpenGL的c语言实现库,提供了一些必备的函数接口. #include <iostream> //c++

Faster RCNN代码理解（Python）

转自http://www.infocool.net/kb/Python/201611/209696.html#原文地址第一步,准备从train_faster_rcnn_alt_opt.py入: 初始化参数:args = parse_args() 采用的是Python的argparse 主要有–net_name,–gpu,–cfg等(在cfg中只是修改了几个参数,其他大部分参数在congig.py中,涉及到训练整个网络). cfg_from_file(args.cfg_file) 这里便是代用

Faster rcnn代码理解（4）

上一篇我们说完了AnchorTargetLayer层,然后我将Faster rcnn中的其他层看了,这里把ROIPoolingLayer层说一下: 我先说一下它的实现原理:RPN生成的roi区域大小是对应与输入图像大小(而且每一个roi大小都不同,因为先是禅城九种anchors,又经过回归,所以大小各不同),所以在ROIPoolingLayer层中,先将每一个roi区域映射到经过conv5的feature map上,然后roi对应于feature map上的这一块区域再经过pooling操作映射

Faster rcnn代码理解（2）

接着上篇的博客,咱们继续看一下Faster RCNN的代码- 上次大致讲完了Faster rcnn在训练时是如何获取imdb和roidb文件的,主要都在train_rpn()的get_roidb()函数中,train_rpn()函数后面的部分基本没什么需要讲的了,那我们再回到训练流程中来: 这一步训练的网络结构见下图: 训练的第一步就这么完成了(RPN网络使用gt_roidb训练完成),还有,这里的train_rpn()函数中有涉及到train_net()函数,即用来训练得到网络模型,我会在训练

Faster rcnn代码理解（1）

这段时间看了不少论文,回头看看,感觉还是有必要将Faster rcnn的源码理解一下,毕竟后来很多方法都和它有相近之处,同时理解该框架也有助于以后自己修改和编写自己的框架.好的开始吧- 这里我们跟着Faster rcnn的训练流程来一步一步梳理,进入tools\train_faster_rcnn_alt_opt.py中: 首先从__main__入口处进入,如下: 上图中首先对终端中的命令行进行解析,获取相关的命令参数:然后利用mp.Queue()创建一个多线程的对象,再利用get_solvers

计算机视觉-sift(2)代码理解

之前结合不同人的资料理解了sift的原理,这里通过opencv中的代码来加深对sift的实现的理解. 使得能够从原理性理解到源码级的理解.不过该博文还是大量基于<赵春江, opencv2.4.9 源码分析,SIFT http://blog.csdn.net/zhaocj>的. 在opencv3.0中,已经看不到sift.cpp源代码了,在2.4.10中还是有的:opencv\sources\modules\nonfree\src下面.可以看出这是一个非免费代码.使用需要付费的,毕竟sift是哥

『cs231n』作业3问题1选讲_通过代码理解RNN&图像标注训练

一份不错的作业3资料(含答案) RNN神经元理解单个RNN神经元行为括号中表示的是维度向前传播 def rnn_step_forward(x, prev_h, Wx, Wh, b): """ Run the forward pass for a single timestep of a vanilla RNN that uses a tanh activation function. The input data has dimension D, the hidden

【原创】Junit4详解二：Junit4 Runner以及test case执行顺序和源代码理解

概要: 前一篇文章我们总体介绍了Junit4的用法以及一些简单的测试.之前我有个疑惑,Junit4怎么把一个test case跑起来的,在test case之前和之后我们能做些什么? Junit4执行顺序是怎样的?带着这些问题,我写了这篇文章,仅供参考,不对之处,盼留言指正,感激万分.前一篇文章:[原创]Junit4详解一:Junit总体介绍 Junit4 runner总体介绍 Junit4编译器在执行TestCase的过程中利用反射机制,以便我们可以对测试的开始过程中进行一些预处理,如读取元数

C++代码理解 (强制指针转换）

#include<iostream> using namespace std; class A { public: A() { a=; b=; c=; f=; } private: int a; double b; int c; double f; }; class B { public: B() { d=; e=; } void print() { cout<<e<<endl; //cout<<sizeof(d)<<endl; //cout&l

java之结合代码理解synchronized关键字

为了保证数据的一致性即实现线程的安全性,java虚拟机提供了同步和锁机制.synchronized关键字是最基本的互斥同步手段.除此之外,还可以使用java.util.concurrent包中的重入锁(ReentrantLock)来实现同步.相比synchronized,ReentrantLock增加了一些高级功能,主要有等待可中断.可实现公平锁.锁可以绑定多个条件等. 见SynchronizedDemo.java的源码理解synchronized /** * Synchronized理解: *

pytorch lstm crf 代码理解

好久没有写博客了,这一次就将最近看的pytorch 教程中的lstm+crf的一些心得与困惑记录下来. 原文 PyTorch Tutorials 参考了很多其他大神的博客,https://blog.csdn.net/cuihuijun1hao/article/details/79405740 https://www.jianshu.com/p/97cb3b6db573 至于原理,非常建议读这篇英文博客,写的非常非常非常好!!!!!!值得打印出来细细品读!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!

StarGAN论文及代码理解

StarGAN的引入是为了解决多领域间的转换问题的,之前的CycleGAN等只能解决两个领域之间的转换,那么对于含有C个领域转换而言,需要学习C*(C-1)个模型,但StarGAN仅需要学习一个,而且效果很棒,如下: 创新点:为了实现可转换到多个领域,StarGAN加入了一个域的控制信息,类似于CGAN的形式.在网络结构设计上,鉴别器不仅仅需要学习鉴别样本是否真实,还需要对真实图片判断来自哪个域. 整个网络的处理流程如下: 将输入图片x和目标生成域c结合喂入到生成网络G来合成fake图片将fa

ldgcnn 代码理解

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