马浩飞丨博客

在python中代码越少越好，越简单越好。基于这一思想，python中设计了许多非常有用的高级特性，如列表生成式，生成器，匿名函数，装饰器等。

三维重建是用相机拍摄真实世界的物体、场景，通过计算机视觉技术进行处理，从而得到物体的三维模型。主要涉及技术包括：多视图立体几何、深度图估计、点云处理、网格重建和优化、纹理贴图、马尔可夫随机场、图像分割等。

在Robotstudio中导入一个CAD模型，如汽车外壳等复杂曲面模型。使用Robotstudio进行路径规划，实现机械臂的汽车外壳的喷漆功能。

在跑深度学习代码，进行训练和预测过程中，肯定会遇到各种报错，本文总结了本人遇到的一些errors总结在这里，不定时更新。

Mask R-CNN是He Kaiming大神2017年的力作，其在进行目标检测的同时进行实例分割，取得了出色的效果。

笔者从零开始学习深度学习的笔记，本章介绍深度学习最最底层的数学思路，以及基于回归的简单的深度学习的算法思路和相关代码。

总结了一些新手会在入门深度学习过程中遇到的不理解的概念。

一般channels的含义是，每个卷积层中卷积核的数量。最初输入的图片样本的channels，取决于图片类型，比如RGB；卷积操作完成后输出的out_channels，取决于卷积核的数量。此时的out_channels也会作为下一次卷积时的卷积核的in_channels。

卷积操作其实就是每次取一个特定大小的矩阵，然后将其对输入矩阵依次扫描并进行内积的运算过程。

Anaconda + CUDA + TensorFlow2 + Keras的深度学习环境搭建过程。