MATLAB曲线颜色代码与深度学习包使用指南

资源摘要信息:"matlab曲线的颜色代码-CSC420_proj:CSC420_proj" 标题中提到的是“matlab曲线的颜色代码”，这意味着文档中将涉及到使用MATLAB（Matrix Laboratory）这一强大的数值计算软件在绘制曲线时对颜色的设置。MATLAB支持多种绘图功能，通过编写脚本或函数可以绘制二维、三维图形，并且可以通过颜色代码对曲线、图像、散点图等进行颜色上的自定义。 描述部分提供了项目的具体要求和版本信息，涉及到多个软件包和工具，以及对数据文件夹结构的要求。首先，提到“演示版”，暗示该项目有相应的完整版或更高级版本。项目需要使用的编程语言是Python，特别指定了Python的版本为2.7，这是一个较早的稳定版本，但由于Python 2已经在2020年初停止支持，推荐使用Python 3的版本。 “火炬0.4.1”、“张量流1.12.0”指的是用于机器学习和深度学习的软件包。torch是PyTorch的早期版本，而TensorFlow是Google开发的一个开源机器学习库。CUDA指的是NVIDIA的并行计算平台和编程模型，它允许开发者使用NVIDIA的GPU进行通用计算。"麻木"很可能是"NumPy"的误写，NumPy是Python的一个科学计算包，提供了高性能的多维数组对象和相关工具。 “科学的”指的可能是SciPy，它是一个用于数学、科学、工程领域的Python算法开源库。opencv3.4.3是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，被广泛应用于图像处理、视频分析、人工智能等领域。 描述中提到的数据文件夹结构包括深度学习项目CNN_disparity.py用于训练PSMnet模型，需要下载KITTI 2015立体视觉数据集，并按照指定的文件夹结构进行组织。KITTI数据集是用于自动驾驶车辆研究的领先基准数据集。同样的，项目Point2Box.py用于训练PointNet模型，则需要下载KITTI 3D对象检测数据集，并且需要有相应的文件夹结构。 在深度学习和计算机视觉的领域中，训练模型时对于数据的组织和预处理是非常重要的一步。指定的数据文件夹结构有助于确保数据的正确加载和使用。对于CNN_depth，frustum_points_train、frustum_points_val、frustum_points_test等数据集是从Compute_3D_point.py脚本中获取的，这些数据集可能是经过特定算法处理的点云数据。 最后提到的“box_”可能是一个不完整的词或短语，可能是指某种形式的边界框（bounding boxes）数据，这在3D对象检测和图像识别领域中十分常见，用于标注图像中的物体位置。 【标签】"系统开源"意味着该项目的代码或相关资源是公开的，可以被社区中的开发者自由地查看、使用、修改和分享。开源项目有助于推动技术的发展和创新，也为研究者和爱好者提供了一个学习和合作的平台。 【压缩包子文件的文件名称列表】: CSC420_proj-master指的是该项目的GitHub仓库名称，表示这是一个以CSC420命名的项目，采用master分支进行版本控制。用户可以通过访问GitHub上的这个仓库，下载完整的代码和资源文件，并参与到项目的贡献中。GitHub是全球最大的代码托管平台，它支持开源项目，用户可以在这里找到各种资源和项目，进行学习和合作。