sparse_to_dense()和sparse_tensor_to_dense()的用法 tensorflow 使用三个dense tensor来表达一个sparse tensor:indices、value、dense_shape 我们有一个dense tensor: 使用Sparse tensor表达这个数据对应的三个dense tensor如下: indices: [[0,0],[1,2]] (有值的两个索引) values: [1,2] dense_shape: [...
3.4 Loss Function 损失函数由propoals生成损失L_{prop}和box预测损失L_{box}组成,总的损失函数为他们的和。 propoals生成损失L_{prop}组成如下: 4.实验 5.总结 作者: 提出了一种新的两阶段三维目标检测框架,该框架结合了基于体素的检测方法和基于点的检测方法的优点。在第一阶段作者引入了基于点的球形anchor生...
一、简介本篇论文是MIT发表的一篇通过稀疏深度图和单张RGB图片来估计单目稠密深度图的论文。本文提出了一种单个深度回归网络可以直接从RGB-D图片中进行学习并探究了深度样本的数量对估计精度的影响。实验表明,同…
TypeError如果sp_input不是SparseTensor。 对于这个具有三个非空值的稀疏张量: sp_input = tf.SparseTensor( dense_shape=[3,5], values=[7,8,9], indices =[[0,1], [0,3], [2,0]]) 输出将是一个密集的[3, 5]张量,其值: tf.sparse.to_dense(sp_input).numpy() array([[0,7,0,...
STD:Sparse-to-Dense 3D Object Detector for Point Cloud(腾讯&香港大学),主要思想本文提出了一种新的两阶段3D目标检测框架,称之为稀疏到稠密三维目标检测框架(STD)。第一个阶段是自下而上的proposal生成网络,该网络使用原始点云作为输入,通过为每个点播种新的球形a
tf.sparse_to_dense()方法有时会出现indices out of bounds的情况,比如: 假设数据标签为1,2,3,按照常理输出的矩阵大小为[5,3],但这样会出错,可以把输出矩阵大小改为[5,4],或者将1,2,3标签改为0,1,2 [5,4]的输出结果: [[0. 1. 0. 0.] [0. 0. 1. 0.] [0. 0. 1. 0.] [0. 0....
How to use TensorFlow tf.train.string_input_pro... When I want to use tf.train.string_input_producer to load... hzyido阅读 1,657评论 0赞 1 TensorFlow 中 tf.equal() 用法: equal,相等的意思。顾名思义,就是判断,x, y 是不是相等,它的判断方法不是整体判断,而是逐个元素进行判断,... 酷酷...
【文章阅读】STD:Sparse-to-Dense 3D Object Detector for Point Cloud,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
tf.raw_ops.SparseToDense( sparse_indices, output_shape, sparse_values, default_value, validate_indices=True, name=None) 参数 sparse_indices一个Tensor。必须是以下类型之一:int32,int64。 0-D、1-D 或 2-D。sparse_indices[i]包含将放置sparse_values[i]的完整索引。
根据TensorFlow 的官方文档,sparse_tensor_to_dense 是一个将稀疏张量转换为密集张量的函数。但在某些版本的 TensorFlow 中,该函数的命名或位置可能发生了变化。 确定tensorflow 版本是否支持 sparse_tensor_to_dense: 在TensorFlow 2.x 版本中,sparse_tensor_to_dense 函数可能已经被移动或重命名。例如,在 TensorFlow...