如何以可移植格式保存/加载scipy稀疏csr_matrix？scipy稀疏矩阵是在Python3(Windows64位)上创建的，可以在Python2(Linux64位)上运行。最初，我使用了pickle(协议(protocol)=2和fix_imports=True)，但这在从Python3.2.2(Windows64位)到Python2.7.2(Windows32位)的过程中不起作用并得到了错误:TypeError:('datatypenotunderstood',,(,(0,),'[98]')).接下来，尝试了numpy.save和numpy.load以及scipy.io.mm
论文标题：EmbracingSingleStride3DObjectDetectorwithSparseTransformer源码地址：https://github.com/TuSimple/SSTCVPR2022文章写得很好！文章从2d3d目标检测目标的尺寸的不同入手，在2d目标检测中确实由于图像近大远小的尺寸关系存在着图像中物体尺寸长尾的问题：如coco数据集中，大小目标往往是呈现long-tail的分布，于是很多研究者才考虑从不同scale的featuremap来进行不同大小的object的预测，而对于3d目标检测来说物体的尺寸基本是一致的，没有受到近大远小的投影关系的影响。远处的物体仅
论文标题：EmbracingSingleStride3DObjectDetectorwithSparseTransformer源码地址：https://github.com/TuSimple/SSTCVPR2022文章写得很好！文章从2d3d目标检测目标的尺寸的不同入手，在2d目标检测中确实由于图像近大远小的尺寸关系存在着图像中物体尺寸长尾的问题：如coco数据集中，大小目标往往是呈现long-tail的分布，于是很多研究者才考虑从不同scale的featuremap来进行不同大小的object的预测，而对于3d目标检测来说物体的尺寸基本是一致的，没有受到近大远小的投影关系的影响。远处的物体仅
租用机器，按自己需要的环境选择一个环境，我这里选择的是Pytorch1.10。租用成功后点击租用页面的Jupyterlab链接。Jupyterlab里新建一个Terminal用来安装环境，先检查Pytorch、CUDA版本，如下图可以看到我的环境Pytorch1.10.0，CUDA11.3。接下来安装torch-scattertorch-sparsetorch-clustertorch-spline-convtorch-geometric这些包。PyG官方提供的安装方法（部分torch版本下安装会出错）：pipinstalltorch-scattertorch-sparsetorch-clus
租用机器，按自己需要的环境选择一个环境，我这里选择的是Pytorch1.10。租用成功后点击租用页面的Jupyterlab链接。Jupyterlab里新建一个Terminal用来安装环境，先检查Pytorch、CUDA版本，如下图可以看到我的环境Pytorch1.10.0，CUDA11.3。接下来安装torch-scattertorch-sparsetorch-clustertorch-spline-convtorch-geometric这些包。PyG官方提供的安装方法（部分torch版本下安装会出错）：pipinstalltorch-scattertorch-sparsetorch-clus
