1.[小白论文代码带读] 微表情识别论文解读
2.如何在github上找论文源代码
3.Github代码使用指南
4.教你如何查询已发表论文的论文源代码
5.查找论文源代码的网站
6.论文解读 Robust Real-time LiDAR-inertial Initialization (IROS2022)

[小白论文代码带读] 微表情识别论文解读

       微表情识别论文代码详解

       论文中提到的GitHub代码链接(genbing/SoftNet-SpotME)提供了Shallow Optical Flow Three-Stream CNN模型，用于长视频中宏微表情的源码识别。数据目录中的找论rawpic_crop由代码自动生成，主要用于人脸裁剪，文源建议初次运行后不再重复执行，代码作者建议注释此部分。论文派出所管辖查询源码

       接下来的源码Loading Images部分，将转换为4维数组images，找论其中每个三维数组image代表一个视频帧。文源函数返回images、代码subjects和subjectsVideos，论文用于后续数据分析。源码

       从Excel加载的找论codeFinal数据包含了视频标签和关键帧信息，如视频的文源愤怒情绪。通过这个步骤，代码你可以根据需要选择宏表情或微表情数据集。

       筛选微表情数据的函数通过final_images、final_videos、final_subjects和final_samples实现，通过和的对应，确定微表情的起止帧。

       计算k值则涉及微表情平均帧数的计算，便于后续特征提取和预处理。这部分代码利用了Dlib和Face Landmark Points进行眼睛检测，以及Haar cascade进行人脸检测，输出如长方形的检测区域。

       光流计算是通过final三维数组完成，其中包含[x,y,z]坐标，用于捕捉帧间的变化。shape中的个点代表面部关键点，而rect是长方形的多角线坐标，其中特殊的方法体现在-的处理。

       Pseudo-Labeling部分涉及对微表情视频中存在微表情的片段进行标注，虽然具体标注过程未详述，但结果是为训练提供辅助标签。

       Leave one Subject Out方法用于数据划分，立信源码将处理后的数据整合成一个数组X，用于训练模型时的交叉验证。

如何在github上找论文源代码

       在GitHub上找论文源代码，可以通过搜索论文中提到的算法名、模型名或项目名，以及浏览相关作者或研究机构的公开代码库来实现。

       GitHub是一个广泛使用的代码托管平台，许多研究人员和开发者会在这里分享他们的项目和代码。要找到与特定论文相关的源代码，可以采取以下步骤：

       首先，尝试从论文中提取关键信息。这包括论文中提到的算法名称、模型名称、项目名称或特定的关键词。这些信息可以作为在GitHub上搜索的起点。例如，如果论文介绍了一种名为“DeepLearnNet”的深度学习模型，你可以在GitHub的搜索框中输入“DeepLearnNet”来查找相关的代码库。

       其次，注意论文中提到的开源实现或代码链接。有些论文会在文中或附录中直接提供源代码的链接，这通常是作者为了方便他人复现论文结果而提供的。如果论文中有这样的链接，直接点击即可跳转到相应的GitHub页面。

       另外，如果知道论文的作者或所属的研究机构，可以尝试在GitHub上搜索他们的用户名或机构名。许多研究人员和机构都有自己的GitHub账户，并在其中分享他们的研究成果和代码。通过浏览他们的公开代码库，可能会找到与论文相关的源代码。

       最后，还可以利用GitHub的“相关仓库”功能。在找到一个与论文相关的代码库后，GitHub通常会在页面下方推荐一些与该仓库相关的养龙源码其他仓库。这些推荐可能是基于仓库的内容、标签、贡献者等因素。通过浏览这些相关仓库，可能会发现更多与论文相关的源代码资源。

       总之，在GitHub上找论文源代码需要综合运用搜索技巧、论文中的信息以及GitHub的功能。通过不断尝试和探索，相信你可以找到所需的源代码并加深对论文的理解。

Github代码使用指南

       在探索一个 Github 代码库时，有几种关键步骤可以帮助你快速理解并决定是否深入跟进。首先，查看该代码库的 star 数量，可以为你提供一个参考点，了解该库的受欢迎程度和活跃度。然而，注意star数量是相对的，某些领域可能由于参与者较少而显得较低。接着，审视代码是否提供全面的公开内容，如完整代码和数据集，这将有助于你轻松地开始使用和扩展该代码库。依赖项的检查也很重要，了解库使用哪些库，特别是常见的 Python 库和 PyTorch，可以确保使用起来相对简便。同时，检查最近的提交历史，了解代码是否持续得到维护，意味着在使用过程中遇到问题的可能性会相对较低。

       使用 Colab 或 HuggingFace 的在线 Demo 是快速评估算法效果的便捷途径。这些工具允许用户在无需预先设置环境的情况下测试算法，是了解代码是否符合你需求的快速方式。进一步地，公寓出租源码查看 Issue 列表是获取代码潜在问题的绝佳途径，它可以让你在实际运行之前，了解其他用户在使用过程中遇到的问题和解决方案，这大大节省了后续调试的时间。

       在决定复现某个 Github 代码库的结果时，首先应该配置合适的环境，通常涉及到 Python 环境的设置。遵循教程进行环境配置时，可能会遇到一些难以预料的问题，比如不同包之间的版本冲突。这时，优先确定 PyTorch、TensorFlow 和 CUDA 的版本，并适配其它依赖包的版本。如果需要编译 CUDA 扩展，确保已正确设置 CUDA 路径。遇到具体问题时，查看 Issue 列表和利用搜索引擎都是解决问题的有效方式。

       复现开源模型的测试结果是一个开始。如果结果与论文中一致，意味着训练模型和测试代码的正确性已得到验证。接着，尝试复现模型训练过程，这一步骤是更具挑战性的，也是验证代码库完整性和实际应用的关键。开始时选择一个简单的设置，例如使用小数据集和简单模型，以快速获得结果。关键在于与论文中使用的超参数保持一致，以确保结果的可比较性。同时，理解并熟悉代码中使用的 logger，以便于监控训练过程和问题。

       深入阅读源码时，首先明确训练和测试阶段的图标排序源码区别，并专注于理解数据读取、模型输入准备、模型定义、forward 和 backward、loss 计算、权重更新、指标计算和可视化等关键模块。推荐从测试代码入手，因为它的逻辑相对简单，有助于快速理解核心流程。通过这些步骤，你可以更全面地掌握代码库的运作方式，并为其增添新功能。

教你如何查询已发表论文的源代码

       在探讨如何查询已发表论文的源代码时，我们首先需要了解计算机领域内这一操作的重要性。随着机器学习的蓬勃发展，深入理解论文中的技术实现与优化策略，往往需要直接查阅源代码。本文将指导你如何在期刊上找到并下载论文的源代码。

       查找论文源代码的途径之一是访问Papers with code官网。这是个汇集了众多计算机科学论文的在线平台，通过这个平台，你可以方便地搜索和获取论文的PDF版本。

       在官网上，输入论文的英文名称，点击搜索按钮。系统将返回一系列相关论文的列表。在列表中，你可以找到论文的在线查看地址（Paper），以及论文源代码的GitHub链接（Code）。

       获取论文PDF时，只需点击Paper按钮，然后将显示的在线查看页面链接复制。随后，打开迅雷等下载工具，添加下载任务，将复制的链接粘贴进去，即可开始下载。

       获取论文源代码同样简单。点击Code按钮，即可跳转到论文源代码所在的GitHub页面。在这里，你可以直接下载代码，或者查看代码的最新更新情况。

       综上所述，通过Papers with code官网，你能够轻松地访问到论文的PDF和源代码。这不仅有助于你深入理解论文中的技术细节，还能为实际应用和研究工作提供宝贵的资源。

查找论文源代码的网站

       在寻找论文源代码时，有几个网站是你需要知道的。

       GitHub（github.com/github）是一个大型的代码托管平台，也是查找论文源代码的一个重要资源。许多研究人员和开发人员在这里分享他们的项目，包括学术研究。你可以通过搜索关键词或者使用高级搜索功能，来找到相关的学术论文和代码。

       PapersWithCode（paperswithcode.com/）是一个专注于机器学习和人工智能领域的论文数据库。它不仅包含了论文的信息，还提供了代码链接，帮助读者直接访问论文的实现代码。这使得研究人员可以更容易地理解论文的贡献，以及如何在实际项目中应用这些方法。

       如果你在寻找知名学者的代码，他们个人主页也是一个不错的选择。许多学者都会在自己的网站上分享他们的研究代码，特别是那些在学术界有重要影响力的学者。通过直接访问个人主页，你可以更直接地获取到代码资源。

       另一家提供大量学术资源的网站是SemanticScholar（semanticscholar.org/）。这个平台不仅包含了论文摘要和引用信息，还提供了代码链接。它特别适合寻找那些与计算机科学和信息检索领域相关的论文。通过搜索功能，你可以快速找到与你研究领域相关的代码资源。

       总的来说，这些网站提供了丰富的学术资源，可以帮助研究人员和学习者找到论文的源代码，促进学术交流和创新。在使用这些资源时，记得尊重知识产权，正确引用代码来源，并遵守相关的使用许可。

论文解读 Robust Real-time LiDAR-inertial Initialization (IROS)

       LI-Init工具包是一个高效、鲁棒、实时的激光雷达IMU初始化方法，用于快速标定三维激光雷达和IMU的时差以及外参。该工具包无需任何初值即可优化出相对准确的结果，满足大多数雷达惯性融合类算法的需求，且开源在github: lidar_imu_init。激光雷达和IMU的传感器组合在状态估计中成为最佳选择之一，它们能够互补各自的不足，提高整体性能。

       当前学界中的激光雷达和IMU标定算法存在一些缺陷，包括依赖额外传感器、忽略部分状态标定、计算复杂度高等问题。因此，本文提出了一种鲁棒、快速且实时的激光雷达IMU初始化方法，能够有效地标定出激光雷达和IMU之间的外参和时差，以及陀螺仪和加速度计偏移量等状态，满足大多数激光雷达IMU融合算法的要求。

       该初始化方法基于运动过程，需要一组激励充分的激光雷达点云和IMU数据。通过比较激光雷达里程计的角速度和线速度与IMU测量，实现时差的粗标定。进一步通过优化过程，实现时差和旋转外参的联合标定。最后，通过插值计算平移外参，完成整个初始化过程。

       为了实现数据预处理，对IMU原始测量和激光雷达里程计估计值进行低通滤波，以去除高频噪声。通过非因果的中心差分得到角加速度和线加速度，为后续标定过程提供精确数据。在标定步骤中，软件环境配置需基于Ubuntu系统，包括ROS、ROS驱动、PX4固件、mavros驱动和Ceres优化库。数据启动和参数调整确保了激光雷达和IMU数据稳定且频率匹配。给予充分激励以确保准确标定结果，软件包会实时评估激励程度并提供指导。

       通过时差标定和外参标定，能够有效提高激光雷达IMU融合算法的性能，改善整体状态估计的精度和可靠性。此方法不仅简化了初始化过程，而且提高了鲁棒性，使得激光雷达和IMU在各种实际场景下的融合应用成为可能。参考文献为后续研究提供理论依据和方法指导。

论文阅读BALM: Bundle Adjustment for LiDAR Mapping

       今天介绍一篇关于激光SLAM的文章：

       Z. Liu, F. Zhang. BALM: Bundle Adjustment for LiDAR Mapping. arXiv: .v1, .

       作者将BA框架引入激光建图模块，以降低漂移。代码即将开源：github.com/hku-mars/BAL...。本文标题吸引人，BA+LiDAR mapping的组合效果令人期待。

       本文在LiDAR建图过程中引入Bundle Adjustment以降低建图过程中的累积误差。

       BA在视觉SLAM领域已取得成功，但在激光SLAM领域的应用较少。原因在于激光数据中的特征点过于稀疏，难以找到准确的对应特征点。作者提出采用点-线和点面对应关系，对多帧间对应的特征点施加约束：落在同一个边缘或平面上。

       本文与多视角配准、基于滑动窗口优化的LiDAR SLAM方法等相关主题相近，但具有不同特点。

       假设数据关联已完成，产生对应同一个边缘/平面的点集。这些点对应同一个边缘/平面，可能来自不同帧。滑窗的位姿集合，全局坐标系的特征点计算如下：

       公式(1)

       BA问题构建为最小化这些点到所在边缘/平面的最小距离的平方和。对于平面来说，记平面上一点为[公式]，平面单位方向向量为[公式]，则BA问题的数学表达式如下：

       公式(2)

       公式(3)

       公式(4)

       公式(5)

       公式(6)

       公式(7)

       公式(8)

       为了得到不同帧对应同一边缘/平面的点集，作者提出自适应体素。首先将3D空间划范围单位1m的体素，通过计算体素内协方差矩阵的特征值判断点是否落在同一个边缘/平面上，保留或划分体素。

       实验结果表明，本文方法在停车场、室内、室外等场景中均取得良好效果。

       本文利用BA降低LiDAR建图的误差，BA问题构建分为两步。首先利用多帧对应同一边缘/平面的特征点构建基于点线/点面距离残差的最小二乘优化问题。接着固定位姿，先优化特征参数，发现可以得到特征的闭式最优解。从而问题转化为只和窗口内位姿相关的一般最小化问题。这步转化是本文的核心。优点是减少了残差数量，有利于提高计算效率，并且同时能够隐式地优化特征；缺点是需要计算海森矩阵，实现起来比较复杂。

       读完本文，意犹未尽。明显感觉到LiDAR里程计/SLAM社区已经逐渐热闹起来，越来越多有趣的文章不断涌现。希望大佬们再接再厉，发表越来越多的好文章，推动社区的进步~：）

如何用github找到需要的代码?

       找到所需GitHub代码的实用指南

       在整理学习CVPR论文时，寻找源码成为一项关键任务。结合多方信息和个人经验，以下是一些有效的资源和策略，帮助您高效地在GitHub上找到所需代码。

       有价值的网址

       1. paperswithcode

       paperswithcode整合了arXiv上最新机器学习研究论文，并关联了论文在GitHub上的代码。这是一个一站式查找资源。

       搜索建议

       2. 查找论文作者的个人主页

       通过Google搜索论文名称与作者姓名，访问作者的个人主页。在许多情况下，他们会在主页上提供论文链接与代码资源，有时甚至有您在其他网站上找不到的内容。

       调整搜索策略

       3. 更改搜索关键字

       使用“开发语言+论文关键字”的方式搜索，可以找到其他牛人在实现论文代码时的贡献，这些代码可能正是您需要的。

       直接联系作者

       4. 联系论文作者

       查阅论文或作者的个人主页，寻找****。通过直接联系作者，询问代码资源，往往能获得第一手的信息。

       总结经验，希望本文能为您的学术研究提供有价值的帮助。