三维目标检测论文阅读第2页

【PSINS】SINS与航位推算的EKF例程讲解|三维轨迹

文章目录SINS与航位推算例程构造滤波前滤波主体滤波后处理运行结果源代码SINS与航位推算SINS是捷联惯导，略。航位推算：本文讲解的程序是PSINS工具箱（相关文章：PSINS初学指导，https://blog.csdn.net/callmeup/article/details/136459824）的一个函数，在此基础上进行优化。如果要运行，需要先安装工具箱。例程构造滤波前下图蓝色轨迹：滤波主体

MATLAB卡尔曼·2024-09-09 12:44

用广播星历计算卫星运动的平均角速度

然后根据广播星历中给定的摄动参数计算观测时刻卫星的平均角速度:用精密星历计算卫星位置精密星历按一定的时间间隔（通常为15min）给出卫星在空间的三维坐标、三维运动速度及卫星钟改正数等信息。著名的

黄卷青灯77·2024-09-09 12:13

动态规划：一和零题目分析

法一：三维dp数组（容易理解，但空间复杂度较高）本题的含义是从strs数组中选取子集，使其子集的个数最大，限制条件是所有子集中0和1的个数总和有要求，因此可以转化为01背包问题，从字符串数组中任取子集（

小希与阿树·2024-09-09 08:46

pythongui 三维_PyQt5嵌入mayavi-python显示三维实体

#First,andbeforeimportinganyEnthoughtpackages,settheETS_TOOLKIT#environmentvariabletoqt4,totellTraitsthatwewilluseQt.importos#os.environ['ETS_TOOLKIT']='qt4'#Bydefault,thePySidebindingwillbeused.Ifyou

weixin_39565910·2024-09-09 05:24

[数据集][目标检测]人脸口罩佩戴目标检测数据集VOC+YOLO格式8068张3类别

数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：8068标注数量(xml文件个数)：8068标注数量(txt文件个数)：8068标注类别数：3标注类别名称:["face_with_mask","face_without_mask","mask"]每个类别标注的框数：f

FL1623863129·2024-09-09 00:23

周四 2020-01-09 08:00 - 24:30 多云 02h10m

二〇二〇年一月九日基本科研[1]:1.论文阅读论文--二小时十分2.论文实现实验--小时3.数学SINS推导回顾--O分4.科研参考书【】1)的《》看0/0页-5.科研文档1)组织工作[1]:例会--英语能力

么得感情的日更机器·2024-09-08 23:58

葡萄检测-目标检测数据集（包括VOC格式、YOLO格式）

葡萄检测-目标检测数据集（包括VOC格式、YOLO格式）数据集：链接：https://pan.baidu.com/s/1YMwAaSJc8H5SI0f8RVSidw?

数据集_深度学习·2024-09-08 20:26

地道的经济学思维帮你看到那些本来看不见的事情

通过这些角度，我们对一件事情从从二维的认知变成三维的认知。当我们看到这些，再去审视真实的世界，发现原来它一直都在，而我之前从来没有看到。继续经济学基础概念。图片发自App第1个产权界定。

一个心理咨询师·2024-09-08 20:17

OpenCV项目实战-深度学习去阴影-图像去阴影

阿利同学·2024-09-08 17:07

深度学习特征提取魔改版太强了！发文香饽饽！

要说CV领域经久不衰的研究热点，特征提取可以占一席，毕竟SLAM、三维重建等重要应用的底层都离不开它。

深度之眼·2024-09-08 17:03

VR技术可以应用在哪些领域？

一、生活领域1、VR看房VR全景1:1真实还原房屋的空间大小和格局，身临其境体验看房，用户在3D户型图中，可以观测房屋的所有图像信息，任意变换自己在房间中的位置，观看房屋的三维结构、户型朝向、空间尺寸、

zhongqu_3dnest·2024-09-08 15:53

【论文阅读】Mamba:选择状态空间模型的线性时间序列建模（二）

文章目录3.4一个简化的SSM结构3.5选择机制的性质3.5.1和门控机制的联系3.5.2选择机制的解释3.6额外的模型细节A讨论：选择机制C选择SSM的机制Mamba论文第一部分Mamba:选择状态空间模型的线性时间序列建模(一)3.4一个简化的SSM结构如同结构SSM，选择SSM是单独序列变换可以灵活地整合进神经网络。H3结构式最知名SSM结构地基础，其通常包括受线性注意力启发的和MLP交替地

syugyou·2024-09-08 15:52

博物馆实景复刻如何实现？需要哪些技术？

实景复刻虚拟博物馆是指通过采集线下真实博物馆场景的信息，利用三维建模技术、Web3D技术等，对博物馆进行1:1像素级还原，构建一个高度逼真的线上虚拟博物馆，在网络上呈现给公众。

jimumeta·2024-09-08 14:17

企业想要搭建一个虚拟展厅需要多少钱？

2、沉浸式3D漫游展厅：一个纯虚拟的三维空间

jimumeta·2024-09-08 14:47

VR虚拟展厅的应用场景有哪些？

虚拟展厅作为一种利用虚拟现实技术构建的三维展示空间，其应用场景广泛且多样。视创云展为企业虚拟展厅搭建提供技术支持。

jimumeta·2024-09-08 14:13

目标检测-YOLOv4

YOLOv4介绍YOLOv4是YOLO系列的第四个版本，继承了YOLOv3的高效性，并通过大量优化和改进，在目标检测任务中实现了更高的精度和速度。

wydxry·2024-09-08 13:11

[数据集][目标检测]井盖丢失未盖破损检测数据集VOC+YOLO格式2890张5类别

数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：2890标注数量(xml文件个数)：2890标注数量(txt文件个数)：2890标注类别数：5标注类别名称:["broke","circle","good","lose","uncovered"]每个类别标注的框数：br

FL1623863129·2024-09-08 12:30

探索POSTECH-CVLab的Point Transformer: 重塑3D点云处理的新篇章

探索POSTECH-CVLab的PointTransformer:重塑3D点云处理的新篇章在计算机视觉和深度学习领域中，3D点云处理是一个至关重要的环节，因为它能够帮助我们理解复杂环境中的三维结构。

尤琦珺Bess·2024-09-08 11:23

深度融合未来——DI-Fusion：开启在线三维重建新篇章

深度融合未来——DI-Fusion：开启在线三维重建新篇章在三维世界探索的前沿，一项名为DI-Fusion的技术正悄然掀起一波科技浪潮。

余靖年Veronica·2024-09-08 11:22

Rhinoceros 8 for Mac/Win：重塑三维建模边界的革新之作

Rhinoceros8（简称Rhino8），作为一款由RobertMcNeel&Assoc公司开发的顶尖三维建模软件，无论是对于Mac还是Windows用户而言，都是一款不可多得的高效工具。

平安喜乐616·2024-09-08 10:19

YOLOv8改进更换轻量级网络结构

一、GhostNet论文论文地址：1911.11907.pdf(arxiv.org)二、GhostNet结构GhostNet是一种高效的目标检测网络，具有较低的计算复杂度和较高的准确性。

学yolo的小白·2024-09-08 08:37

【Cesium三维地球上添加点、线、面、文字、图标（图片）、模型等标绘】

Cesium-VueCesium1.创建点线面模型对象1.1点实体对象1.1.1创建实体再添加1.1.2直接添加1.2线实体对象1.3Label实体对象1.4面实体对象1.5模型glb对象1.6移除实体方法3.瓦片3Dtitles4.样式5.cesium经纬度变换Cesium教学：https://blog.csdn.net/weixin_45782925/article/details/12326

琳沫lerlee·2024-09-08 08:05

【Python】成功解决TypeError: list indices must be integers or slices, not str

技术专长：擅长处理各类深度学习任务，包括但不限于图像分类、图像重构(去雾\去模糊\修复)、目标检测、图像分割、人脸识别、多标签分类、重识别(行人\车辆

高斯小哥·2024-09-08 06:18

LeYOLO 用于目标检测的新型可扩展和高效CNN架构 | 最新轻量化SOTA! 5GFLOP下无对手！

https://arxiv.org/pdf/2406.14239代码地址：https://github.com/LilianHollard/LeYOLO/tree/main在深度神经网络中，计算效率对于目标检测至关重要

迪菲赫尔曼·2024-09-08 02:21

Python 使用 Detectron2 进行目标检测 (Detectron2, CenterNet2, Detic)

代码说明代码主要是一个用来演示如何使用Detectron2进行目标检测的脚本。它可以从摄像头或视频文件中读取图像，并应用指定的配置文件进行目标检测。

Eric Woo X·2024-09-08 00:07

Transformer+目标检测，这一篇入门就够了

Encoder-Decoder的缺陷：Attention机制：Self-Attention机制：Multi-HeadAttention：Transformer结构：图像分类之ViT：图像分类之PyramidViT：目标检测之

BIT可达鸭·2024-09-07 21:19

Unique3D：开启单张图片三维重建新篇章

Unique3D：开启单张图片三维重建新篇章Unique3DOfficialimplementationofUnique3D:High-QualityandEfficient3DMeshGenerationfromaSingleImage

余靖年Veronica·2024-09-07 21:44

JAVA多维动态数组

JAVA多维动态数组一维数组数组大小size()增加元素add获取元素get删除元素remove修改元素set输出二维数组三维数组ArrayList类是一个可以动态修改的数组（队列），与普通数组的区别就是它是没有固定大小的限制

天微亮。·2024-09-07 15:03

目标检测-YOLOv2

YOLOv2介绍YOLOv2（YouOnlyLookOnceversion2）是一种用于目标检测的深度学习模型，由JosephRedmon等人于2016年提出，并详细论述在其论文《YOLO9000:Better

wydxry·2024-09-07 09:26

【计算机视觉前沿研究热点顶会】ECCV 2024中目标检测有关的论文

整值训练和尖峰驱动推理脉冲神经网络用于高性能和节能的目标检测与人工神经网络(ANN)相比，脑激励的脉冲神经网络(SNN)具有生物合理性和低功耗的优势。

平安顺遂事事如意·2024-09-07 08:17

『点云处理任务』用PCL库还是深度学习模型？

1、PCL库（点云库）是一个专门用于点云处理和三维几何分析的开源类库，常用于以下任务：1、点云滤波：用于去除噪音、下采样和平滑等操作，入统计滤波、体素滤波和高斯滤波等。

爱钓鱼的歪猴·2024-09-07 04:20

目标检测——YOLOv8模型预测结果

fromultralyticsimportYOLOmodel_path=r'/home/zhangh/project1/workproject/YOLOv8/ultralytics/runs/train/2024723_yolov8n5/weights/best.pt'img_path=r'worker_data/images/val/%E9%93%B2%E6%96%97%E5%9D%90%E4%

张飞飞飞飞飞·2024-09-07 00:53

pytorch gather() 、sactter()和sactter_()的详解

在官方文档中，主要是针对三维进行解释，但是它对数据索引的混乱使用，导致晦涩难懂。所以我主要针对2维的进行解释，更加通俗。1、gather()首先规定好。

读研路上的菜鸡·2024-09-06 22:42

unity3d 大地图接壤_多人紧密交互场景下的多视角人体动态三维重建方法与流程...

本发明属于计算机视觉和图形学领域，具体讲，涉及人体关键点检测、追踪和人体三维模型重建方法。

weixin_39947908·2024-09-06 19:52

基于yolov8的口罩佩戴检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面

该系统通过训练大量标注了人脸和口罩状态（包括戴口罩、未戴口罩）的图片数据，构建了一个强大的目标检测模型。在实际应用中，该系统可以部署在公共场所如机场、车站、

FL1623863129·2024-09-06 15:51

[数据集][目标检测]卫星遥感舰船检测数据集VOC+YOLO格式2238张17类别

数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：2238标注数量(xml文件个数)：2238标注数量(txt文件个数)：2238标注类别数：17标注类别名称:[“AircraftCarrier”,“AuxiliaryShips”,“Cargo”,“Commander”

FL1623863129·2024-09-06 15:51

YOLOv8目标检测结果分析

使用YOLOv8检测图片中的动物importcv2fromultralyticsimportYOLOmodel=YOLO(model="yolov8n.pt")results=model(source="animal2.jpg")result=results[0]img=result.plot()frommatplotlibimportpyplotaspltplt.imshow(X=img[:,:

MechMaster·2024-09-06 10:47

SAFEFL: MPC-friendly Framework for Private and Robust Federated Learning论文阅读笔记

SAFEFL:MPC-friendlyFrameworkforPrivateandRobustFederatedLearning适用于私有和鲁棒联邦学习的MPC友好框架SAFEFL，这是一个利用安全多方计算(MPC)来评估联邦学习(FL)技术在防止隐私推断和中毒攻击方面的有效性和性能的框架。概述传统机器学习（ML）：集中收集数据->隐私保护问题privacy-preservingML(PPML)采

慘綠青年627·2024-09-06 10:44

MixMAE(MixMIM):用于分层视觉变压器有效预训练的混合和掩码自编码器论文阅读

论文:MixMAE(arxiv.org)代码:Sense-X/MixMIM:MixMIM:MixedandMaskedImageModelingforEfficientVisualRepresentationLearning(github.com)摘要:本文提出MixMAE(MixedandmaskAutoEncoder)，这是一种简单而有效的预训练方法，适用于各种层次视觉变压器。现有的分层视觉变

皮卡丘ZPC·2024-09-06 08:04

具身智能猜想 ——机器人进化

环境可以是复杂的三维空间。多样化挑战：设置不同的任务和挑战，迫使机器人在不同的情境下表现出不同的能力，这样可以促使特定功能的发展和优化。2.基因突变机制基因编码：将机器人的功能、行

COOL_DREAM_·2024-09-06 07:01

TROS DataFlow - USB Camera & mipi Sensor - rtsp

TROSDataFlow-USBCamera&mipiSensor-rtsp使用TROS的功能，通过USB或者mipi摄像头得到MJPEG数据，推理YOLOv5节点，得到目标检测结果，通过ros_rtsp

WuChao_JMUer·2024-09-06 07:27

实时渲染云交互助力汽车虚拟仿真新体验！

在设计方面，通过在计算机上构建三维模型进行形状、颜色、材质的调整，并分析气动性、结构性和热性以提升外观和功能；制造方面，通过模拟生产流程、零部

3DCAT实时渲染云·2024-09-06 03:06

宏观&微观

《三体》又一次开了我的脑洞，虽然今天万维刚，讲了宇宙不可能存在更高维度，三维曲面是存在的，宇宙进入到一个无限大的圆环中周而复始，我可能理解到这里也许我理解错了，书中讲将一个

知识日记·2024-09-06 01:56

如何战胜拖拉？1个思维，1个日程表

书中通过三种工具，来解决这个三障碍：工具1：三维思维与逆向日程，用以战胜

时间校尉·2024-09-06 00:27

【论文阅读】LLM4CP: Adapting Large Language Models for Channel Prediction（2024）

摘要Channelprediction（信道预测）isaneffectiveapproach（有效方法）forreducingthefeedback（减少反馈）orestimationoverhead（估计开销）inmassivemulti-inputmulti-output（大规模多输入输出）(m-MIMO)systems.However,existingchannelpredictionmet

Bosenya12·2024-09-05 23:39

【论文阅读】AugSteal: Advancing Model Steal With Data Augmentation in Active Learning Frameworks（2024）

摘要Withtheproliferationof（随着）machinelearningmodels（机器学习模型）indiverseapplications,theissueofmodelsecurity（模型的安全问题）hasincreasinglybecomeafocalpoint（日益成为人们关注的焦点）.Modelstealattacks（模型窃取攻击）cancausesignifican

Bosenya12·2024-09-05 14:40

旋转目标检测：mmrotate仓库中 “主要模型” 及其 “配置文件” 的列表

mmrotate目录:mmrotate仓库中的主要模型和配置BackgroundandMotivation背景与动机MethodsOverview方法概述1.CFACFA:Convex-hullFeatureAdaptationforOrientedandDenselyPackedObjectDetectionCFA：用于定向和密集对象检测的凸包特征适应2.ConvNeXtConvNeXt:ACo

沉浸式AI·2024-09-05 10:43

【目标检测】MMRotate旋转目标检测训练自定义DOTA格式数据集

1.安装环境1.1.Conda虚拟环境condacreate--namemmrotatepython=3.8-ycondaactivatemmrotate1.2.安装PyTorchpipinstalltorch==1.12.1+cu113torchvision==0.13.1+cu113torchaudio==0.12.1--extra-index-urlhttps://download.pyto

ericdiii·2024-09-05 10:10

二、MMRotate旋转框目标检测训练DOTA数据集（模型推理与部署，保存推理结果为xml文件并构建镜像）

在上一篇文章中介绍了MMRotate的概述、安装和训练Dota数据集全流程，由于文章篇幅限制还剩下一部分模型的推理和部署环节没有写，为避免后续对这部分工作的遗忘，决定还是补充上这部分的笔记，仅作记录，如有不足之处还请指出！一、模型推理测试1.1单张图片推理测试可以首先使用官网上的推理方法，从源代码安装mmrotate，只需运行以下命令。#首先把所需要的配置文件下载下来，或直接用你训练好的模型和配置

清如许.·2024-09-05 10:07

python计算机视觉第四章----照相机模型与增强现实

文章目录1、针孔照相机模型1.1照相机矩阵1.2三维点的投影1.3照相机矩阵的分解1.4照相机中心2、照相机标定3、以平面和标记物进行姿态估计4、增强现实4.1PyGame和PyOpenGL4.2从照相机矩阵到

weixin_45154388·2024-09-05 08:25

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