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Issac-Sun/RepresentationLearningIssue

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Debugging in Representation Learning

Framework Issues

GELU Implementation

Dataset Handling

MSR-Action3D and Synthia 4D

  • Reference: For MSR-Action3D and Synthia 4D datasets, refer to the MeteorNet work.

NTU Dataset

  • Note: The datasets are large, refer to the 3DV work or their preprocessing scripts.

4D Semantic Segmentation

NTURGBD60 Labels (Chinese)

  • List of Actions:
  • A1. 喝水。
  • A2. 吃饭/吃零食。
  • A3. 刷牙。
  • A4. 梳理头发。
  • A5. 手里东西掉落。
  • A6. 拾起。
  • A7. 扔东西。
  • A8. 坐下。
  • A9. 站立(从坐姿)。
  • A10. 鼓掌。
  • A11. 拿起书,看书或读书。
  • A12. 拿起小本本上记东西。
  • A13. 把小本本撕碎。
  • A14. 穿外套
  • A15. 脱掉外套。
  • A16. 穿鞋。
  • A17. 脱鞋。
  • A18. 戴上眼镜。
  • A19. 摘下眼镜。
  • A20. 戴上帽子。
  • A21. 脱下帽子。
  • A22. Yeh欢呼。
  • A23. 挥手。
  • A24. 用脚踢东西。
  • A25. 从口袋掏东西。
  • A26. 跳(一只脚跳)。
  • A27. 跳起来。
  • A28. 拨打电话/接听电话。
  • A29. 玩手机/平板电脑。
  • A30. 在笔记本键盘上敲击。
  • A31. 用手指指着某个东西。
  • A32. 举起手机自拍。
  • A33. 看手表时间。
  • A34. 两只手一起搓手。
  • A35. 点头/鞠躬。
  • A36. 摇头。
  • A37. 擦脸。
  • A38. 敬礼。
  • A39. 将手掌放在一起,祈祷。
  • A40. 双手交叉在前面(例如停下来)。
  • A41. 打喷嚏/咳嗽。
  • A42. 摇摇晃晃地走。
  • A43. 摔倒,未躺下。
  • A44. 触头(头痛)。
  • A45. 触摸肚子(胃痛)。
  • A46. 背痛(腰酸)。
  • A47. 摸脖子(脖子痛)。
  • A48. 恶心,呕吐。
  • A49. 拿扇子扇风。
  • A50. 拳打/打别人。
  • A51. 踢别人。
  • A52. 推别人。
  • A53. 拍拍对方。
  • A54. 用手指指向对方。
  • A55. 拥抱其他人。
  • A56. 给别人东西。
  • A57. 触摸别人的口袋。
  • A58. 握手。
  • A59. 走向彼此。
  • A60. 彼此分开。

Environment Configuration

OpenCV Installation

  • Issue: PEP517 Error when building wheels for opencv-python
  • Target Python Version: Python 3.6
  • Solution: Install a specific version of opencv-python:
    pip install opencv-python==4.3.0.38

CUDA Environment Setup

  • Steps:
    conda activate 4d
    export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-11.7
    export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.7/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
    export PATH=/usr/local/cuda-11.7/bin:$PATH

Future Debugging Entries

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### [Issue Title]
- **Error**: [Description of the error]
- **Reference**: [Link to external resource or documentation]
- **Solution**: [Steps or method to resolve the issue]

Wish

In the journey of deep learning exploration, may your code be bug-free and your models achieve state-of-the-art performance.

Happy coding and debugging!

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