ELEVACIÓN: transformación de características invariables generada por el aprendizaje / código abierto de configuración del modo CPU

Primero proporcione
la dirección de código fuente abierto de la dirección de código LIFT. El
origen es que un día vi el siguiente artículo:
El aprendizaje profundo combinado con las ideas de investigación de SLAM
encontró este código fuente abierto. Si lo agrega a Biseli, puede considerarse como una innovación. Entonces él comenzó.
No configure el entorno de acuerdo con las instrucciones del autor, no, siga este artículo: el código de configuración que ejecuta el registro del entorno del hermano mayor
enfatiza que estoy ejecutando en una máquina virtual, 16.04 no tiene éxito de acuerdo con el artículo anterior, numpy La versión también se eliminó en la versión 1.11. No puedo mencionar 1.16. No sé por qué, la operación informará un error, sugiriendo que python no puede encontrar numpy.core o algo así, y ejecutar numpy.test () en python también informará un error.

Traceback (most recent call last):
File "/usr/lib/python2.7/dist-packages/nose/loader.py", line 418, in        loadTestsFromName
addr.filename, addr.module)
File "/usr/lib/python2.7/dist-packages/nose/importer.py", line 47, in importFromPath
return self.importFromDir(dir_path, fqname)
File "/usr/lib/python2.7/dist-packages/nose/importer.py", line 94, in importFromDir
mod = load_module(part_fqname, fh, filename, desc)
File "/usr/lib/python2.7/dist-packages/numpy/core/tests/test_indexing.py", line 17, in <module>
cdll = np.ctypeslib.load_library('multiarray', np.core.multiarray.__file__)
File "/usr/lib/python2.7/dist-packages/numpy/ctypeslib.py", line 163, in load_library
raise OSError("no file with expected extension")
OSError: no file with expected extension

La solución dada por los extranjeros
es actualizar la versión numpy.
¿Qué pasa si no puedo levantarme?
Instale otro ubuntu14.06 en la máquina virtual.
Esta vez, numpy va bien.
Si el error no puede encontrar la declaración de ejecución run.sh cv2 usando sudo apt-get install python-opencvmétodos fuente
de configuración del gángster es GPU, yo era el cuaderno de AMD, 2500U, se trata de una máquina virtual, CUDA lo que puede ser marginado. Solo puedo encontrar una manera de usar la CPU. El
siguiente es el método de configuración de la CPU.
1 configurar theano

sudo gedit ~/.theanorc

Escribir en el documento

[global]
floatX = float32
device = cpu

2 modificar run.sh

#!/bin/bash

# ------------------------------------------------------------
# Example script for running LIFT

# Open MP Settings
export OMP_NUM_THREADS=1

# Cuda Settings
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0

# Theano Flags 
export THEANO_FLAGS="device=gpu0,${THEANO_FLAGS}"

# ------------------------------------------------------------
# LIFT code settings

# Number of keypoints
_LIFT_NUM_KEYPOINT=1000

# Whether to save debug image for keypoints
_LIFT_SAVE_PNG=1

# Whether the use Theano when keypoint testing. CuDNN is required when turned
# on
_LIFT_USE_THEANO=0      <<<<<<主要把它从1改成0

3 Modifique el
archivo compute_detector.py en la
línea de carpeta de código python 245

test_res_list += [np.pad(test_res,
                                 int((param.model.nFilterSize - 1) / 2),
                                 mode='edge')]    <<<<修改后使用的
                                 #mode='constant',    <<<<原代码使用的
                                 #constant_values=-np.inf)]   <<<<<<原代码使用的，会报错-np.inf

Esto es casi lo mismo.
Ejecute run.sh para obtener una imagen llena de círculos.

Ha terminado . Ejecuta con éxito LIFT en modo CPU.