一些常见的损失函数调包就行，复杂的得自己写。损失函数中没有可训练的参数，因此通常直接使用torch.nn.functional中的函数即可。例如一些简单的损失函数：

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import torch.nn as nn
cls_criterion = nn.CrossEntropyLoss()
dist_criterion = nn.MSELoss()  # Use L2 loss function
hinge_criterion = nn.HingeEmbeddingLoss()

还可以参照pytorch-metric-learning这个库

Supplementary video of paper "MuCoGraph: A Multi-scale Constraint Enhanced Pose Graph Framework for MLS Point Cloud Inconsistency Correction", Accepted by Journal of Photogrammetry and Remote Sensing SCI1-TOP, IF=12.7.

Common Product Tool

GPU-Burn

• GPU压力测试。

Tmux

• Linux终端，一个好处是只需要开一个终端window就可以通过tmux开很多个pane这样，通过tab切换不同的应用程序，使用pane在一个窗口内切换不同的pane。
• tmux可以在后台运行，即使关闭终端window，后台的程序也不会断开。

安装方法

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sudo apt-get install -y tmux

使用

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# 新建一个后台终端
tmux new -t "session name"
# 附加在现存的终端上
tmux attach -t "session name"
# 列出所有的session
tmux ls
# 关闭session
tmux kill-session -t "session name"

动量蒸馏中用到了

点云配准

Jenson-Shannon divergence

目的

​ 单张图像的使用方法见下面的博客。

• 鱼眼图像的说明见这里。

• FFMPEG的使用说明见这里。