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【基于深度学习方法的激光雷达点云配准系列之GeoTransformer】——模型部分浅析(1)
steptoward: 好的呀! 最近正在整理我在自己的数据集上的微调经验, 整理好了就会发出来, 一起学习进步咯~ 【基于深度学习方法的激光雷达点云配准系列之GeoTransformer】——模型部分浅析(1)无问吉凶,但思善恶: 佬,希望你能把这个网络的结构分析出完,最近刚开始看这个网络 【Python深度学习】——使用Logging记录模型训练过程北风之神c: 总结的很全面,写得赞,博主用心了。 此国产日志 https://nb-log-doc.readthedocs.io/zh_CN/latest 使用原生 loggng封装,兼容性和替换性100%,大幅简化logging的使用。 1、日志能根据级别能够自动变彩色。 1 2、print自动变彩色。 3、日志和print在pycahrm控制台的输出都自动可以点击跳转到文件和行号。 4、多进程日志切割安全,文件日志写入性能高 。 5、入参简单,能一键自动记录到多种地方。 6、 nb_log 兼容包含loguru色彩模式,loguru只是nb_log的子集之一. 相比 loguru 有10胜。 pip install nb_log 。 【基于深度学习方法的激光雷达点云配准系列之GeoTransformer】——数据部分梳理(1)
steptoward:
感谢支持~ 模型部分的浅析已出, https://blog.csdn.net/steptoward/article/details/140018538?csdn_share_tail=%7B%22type%22%3A%22blog%22%2C%22rType%22%3A%22article%22%2C%22rId%22%3A%22140018538%22%2C%22source%22%3A%22steptoward%22%7D, 欢迎了解,共同进步! XWL的暖男: 楼主你好,非常高兴能看到你写的内容,对我帮助很大。请问下次更新是多久呢 |
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