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bigdata

c-tools

我自己总结的一些C++常用工具，比如坐标转换、配置文件读取等，很好用

contrastlearningforscenelable

基于对比学习的方法训练，深度学习部分的代码

decoderforscenereconstruction

https://github.com/hschhh666/ContrastLearningForSceneLable 项目的衍生项目，用于从特征中重构原始场景，以反推聚类中心可能得到的“平均脸”

deeplabv3plus-pytorch

Here is a pytorch implementation of deeplabv3+ supporting ResNet(79.155%) and Xception(79.945%). Multi-scale & flip test and COCO dataset interface has been finished.

deeplearning

学习深度学习时写的代码

extractdataforstatemap

算是IROS2020工作的一部分，用来提取真实数据中的状态地图，但是后期就没再用过了。

generatefakemap

IROS2020的工作，行人仿真器，用来生成状态地图

generatescene

IROS2020的工作，用来生成场景的结构

iv2019

This is SunRY’s algorithm, but it can run with tensorflow 1.3 now, and maybe i will change some part of algorithm.

learngit

just for practice

multiplethreadtest

pedestrainsimulatorpythonscript

IROS2020的工作，python脚本，主要数据处理、生成等。

pedestriansimulatordatafolder

IROS2020的工作，数据文件夹，保存了卫星图、场景结构和用来测试的pedestrianMatrix等

pytorch-vae

A Collection of Variational Autoencoders (VAE) in PyTorch.

sceneprediction-e2e-pytorch

IROS2020的工作，这部分是端到端的方法代实现，用做baseline和论文算法进行比较

sceneprediction-pytorch

IROS2020的工作，深度学习部分。代码是论文提出算法的实现

scriptsofcontrastlearningforscenelable

ContrastLearningForSceneLable研究中用到的脚本，包含了数据的预处理和对深度学习结果的后续处理

sharpshooter

supervisedclassificationforscenelable

https://github.com/hschhh666/ContrastLearningForSceneLable 项目的衍生项目，作为全监督网络与之对比

supervisedcontrastivetrafficsceneclassification

监督对比学习，可以指定任意个数的正样本和负样本，https://github.com/hschhh666/WeaklySupervisedTrafficSceneClassification 的衍生项目

supervisedtrafficsceneclassification

https://github.com/hschhh666/WeaklySupervisedTrafficSceneClassification的衍生项目

trafficsceneclassification_scripts

https://github.com/hschhh666/SupervisedContrastiveTrafficSceneClassification的windows端脚本文件

udacityselfdriving

weaklysupervisedtrafficsceneclassification

对比学习，需要额外提供保存了正负样本关系的字典。训练时每个锚点随机采样一个正样本和k个负样本