ros rviz加载不了模型

2024-08-31

ROS可视化工具RViz的简单使用教程

1.安装rviz sudo apt-get install ros-melodic-rviz 环境检测.安装 rosdep install rviz rosmake rviz startup(开两个终端) source /opt/ros/indigo/setup.bash roscore rosrun rviz rviz rviz不同的配置,其用途也不尽相同. A configuration contains: Displays + their properties(显示以及属性)Tool p

Torch 7 load saved model failed, 加载保存的模型失败

Torch 7 load saved model failed, 加载保存的模型失败: 可以尝试下面的解决方案:

cesium模型加载-加载fbx格式模型

整体思路: fbx格式→dae格式→gltf格式→cesium加载gltf格式模型具体方法: 1. fbx格式→dae格式工具:3dsMax, 3dsMax插件:OpenCOLLADA, 下载地址:https://github.com/KhronosGroup/OpenCOLLADA/releases 方法:将下载好的COLLADAMaxNew.dle文件复制粘贴到3dsMax的安装目录的plugins文件夹中:打开3dsMax:选择导出,将fbx模型导出为OpenCOLLADA(*.dae

懒加载字典转模型自定义cell

1 懒加载: 1> 什么是懒加载? 懒加载又称为延时加载,即在系统调用的时候加载,如果系统不调用则不会加载.所谓的懒加载其实就是重写其 get 方法. 2> 特点:在使用懒加载的时候要先判断该方法是否已经存在,如果不存在则再进行实例化. 3> 优点: 不必将创建对象的方法都写在 viewDidLoad 里面,代码可读性更强. 每个控件的getter 方法分别负责各自的实例化处理,独立性强,耦合性低. 4> 使用步骤: 声明一个属性.该属性可以是私有属性也可以是在. h 文件

学习笔记TF016:CNN实现、数据集、TFRecord、加载图像、模型、训练、调试

AlexNet(Alex Krizhevsky,ILSVRC2012冠军)适合做图像分类.层自左向右.自上向下读取,关联层分为一组,高度.宽度减小,深度增加.深度增加减少网络计算量. 训练模型数据集 Stanford计算机视觉站点Stanford Dogs http://vision.stanford.edu/aditya86/ImageNetDogs/ .数据下载解压到模型代码同一路径imagenet-dogs目录下.包含的120种狗图像.80%训练,20%测试.产品模型需要预留原始数据交叉验

iOS 懒加载字典转模型

>>>懒加载一.介绍懒加载又称延时加载,即在系统调用时加载,如果系统不调用则不会加载,所谓懒加载其实就是重写其get方法. 在使用懒加载时要先判断该方法是否存在,如果不存在再进行实例化. 二.优点不必将创建对象的方法都写在viewDidLoad里面,代码可读性更强. 每个控件的getter方法分别负责各自的实例化处理,独立性强,耦合性低. 三.使用声明一个属性,该属性既可以是私有属性也可以是在.h中声明的属性,懒加载的对象是一个属性. 在.m文件中的viewDidLoad外面重写

MFC加载大型osg模型

MFC加载模型,发现打开 Navid 缓冲等选项后,加载大型模型的速度就快了很多. #include "stdafx.h" #include "OSGObject.h" COSGObject::COSGObject(HWND hWnd) { m_hwnd = hWnd; } COSGObject::~COSGObject() { } void COSGObject::InitOSG() { InitSceneGraph(); InitCameraConfig();

tensorflow 模型加载（没有checkpoint文件或者说只加载其中一个模型）

1.如果有checkpoint文件的话,加载模型很简单: 第一步:都是加载图: with tf.Session() as sess: saver=tf.train.import_meta_graph('./insightface_iter_best_71000.ckpt.meta') saver.restore(sess,tf.train.latest_checkpoint('./')) 2.没有该文件,只有一个模型的时候: with tf.Session() as sess: saver=tf

cesium加载纽约市3dtiles模型

const tileset = new Cesium.Cesium3DTileset({ url: '../../assets/data/NewYork/tileset.json' }); viewer.scene.primitives.add(tileset); tileset.readyPromise.then(function(tileset1) { viewer.scene.primitives.add(tileset1); viewer.zoomTo(tileset1, new Ces

pytorch加载和保存模型

在模型完成训练后,我们需要将训练好的模型保存为一个文件供测试使用,或者因为一些原因我们需要继续之前的状态训练之前保存的模型,那么如何在PyTorch中保存和恢复模型呢? 方法一(推荐): 第一种方法也是官方推荐的方法,只保存和恢复模型中的参数. 保存 torch.save(the_model.state_dict(), PATH) 恢复 the_model = TheModelClass(*args, **kwargs) the_model.load_state_dict(torch.load(

Pytorch 0.3加载0.4模型及其之间版本的变化

1. 0.4中使用设备:.to(device) 2. 0.4中删除了Variable,直接tensor就可以 3. with torch.no_grad():的使用代替volatile:弃用volatile,测试中不需要计算梯度的话,用with torch.no_grad(): 4. data改用.detach:x.detach()返回一个requires_grad=False的共享数据的Tensor,并且,如果反向传播中需要x,那么x.detach返回的Tensor的变动会被autograd追

THREE.js代码备份——webgl - scene animation（通过加载json文件来加载动画和模型）

<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <title>three.js webgl - scene animation</title> <meta charset="utf-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, user-scalable=no, m

iOS开发之SceneKit框架--加载多个模型.dae/.scn文件

1.通过SCNGeometry或子类SCNParametricGeometry创建相关链接:iOS开发之SceneKit框架--SCNGeometry.h iOS开发之SceneKit框架--SCNParametricGeometry.h 2.创建多个场景SCNScene读取其子node SCNNode *newNode = [SCNNode node]; newNode.position = SCNVector3Make(, , ); [self.sCNView.scene.rootNode

NeHe OpenGL教程第三十一课：加载模型

转自[翻译]NeHe OpenGL 教程前言声明,此 NeHe OpenGL教程系列文章由51博客yarin翻译(2010-08-19),本博客为转载并稍加整理与修改.对NeHe的OpenGL管线教程的编写,以及yarn的翻译整理表示感谢. NeHe OpenGL第三十一课:加载模型模型加载: 你知道大名鼎鼎的Milkshape3D建模软件么,我们将加载它的模型,当然你可以加载任何你认为不错的模型. 这篇渲染模型的文章是由Brett Porter所写的. 这篇教程的代码是从PortaL

学习笔记TF049:TensorFlow 模型存储加载、队列线程、加载数据、自定义操作

生成检查点文件(chekpoint file),扩展名.ckpt,tf.train.Saver对象调用Saver.save()生成.包含权重和其他程序定义变量,不包含图结构.另一程序使用,需要重新创建图形结构,告诉TensorFlow如何处理权重.生成图协议文件(graph proto file),二进制文件,扩展名.pb,tf.tran.write_graph()保存,只包含图形结构,不包含权重,tf.import_graph_def加载图形. 模型存储,建立一个tf.train.Saver(

TensorFlow构建卷积神经网络／模型保存与加载／正则化

TensorFlow 官方文档:https://www.tensorflow.org/api_guides/python/math_ops # Arithmetic Operators import tensorflow as tf # 用 tf.session.run() 里 feed_dict 参数设置占位 tensor, 如果传入 feed_dict的数据与 tensor 类型不符,就无法被正确处理 x = tf.placeholder(tf.string) y = tf.placehol

Tensorflow模型加载与保存、Tensorboard简单使用

先上代码: from __future__ import absolute_import from __future__ import division from __future__ import print_function # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue Nov 14 20:34:00 2017 @author: HJL """ # Copyright 2015 The TensorFl

MD5骨骼动画模型加载(一)

前面我们分析了静态模型OBJ格式,桢动画模型MD2,这篇主要分析骨骼动画MD5的一些概念并且实现. 混合桢动画有计算简单,容易实现等优点,但是在需要比较细致的效果时,则需要更多的关键桢,每桢都添加相同的顶点,如果模型再细分一些,则比较恐怖了.在这基础上,则发展出了骨骼动画模型,原理说起来很简单,比如我们人类,做的各种动作具体都是由几个关节点来控制,比如你抬腿,你只把你大腿的骨骼调动起来,而大腿的肌肉跟着骨骼向上.由些我们只需要保存每桢的骨骼变动,然后再上面蒙上表皮.因此大量简单了顶点存储,并且,

Tensorflow同时加载使用多个模型

在Tensorflow中,所有操作对象都包装到相应的Session中的,所以想要使用不同的模型就需要将这些模型加载到不同的Session中并在使用的时候申明是哪个Session,从而避免由于Session和想使用的模型不匹配导致的错误.而使用多个graph,就需要为每个graph使用不同的Session,但是每个graph也可以在多个Session中使用,这个时候就需要在每个Session使用的时候明确申明使用的graph. g1 = tf.Graph() # 加载到Session 1的grap

（sklearn）机器学习模型的保存与加载

需求: 一直写的代码都是从加载数据,模型训练,模型预测,模型评估走出来的,但是实际业务线上咱们肯定不能每次都来训练模型,而是应该将训练好的模型保存下来 ,如果有新数据直接套用模型就行了吧?现在问题就是怎么在实际业务中保存模型,不至于每次都来训练,在预测. 解决方案: 机器学习-训练模型的保存与恢复(sklearn)python /模型持久化 /模型保存 /joblib /模型恢复在做模型训练的时候,尤其是在训练集上做交叉验证,通常想要将模型保存下来,然后放到独立的测试集上测试,下面介绍的是Pyt

6_1 持久化模型与再次加载_探讨(1)_三种持久化模型加载方式以及import_meta_graph方式加载持久化模型会存在的变量管理命名混淆的问题

笔者提交到gitHub上的问题描述地址是:https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/20140 三种持久化模型加载方式的一个小结论加载持久化模型的三种方式: 第一,saver.restore:属于当前代码计算图已经定义,我需要将持久化模型中变量的值加载到当前代码计算图中的变量中去.所以,两者只能是持久化模型中的变量是当前代码计算图中变量集合的一个子集,必须是一种严格包含的关系.(当然,可以在初始化Saver的时候指定加载哪些变量) 第二,i

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