三维目标检测论文阅读第32页

《星际穿越》的一些情节的探讨

我在一些小报上，看到一些浪来浪去的文章，说什么多维时空，还煞有介事地举例，说点的世界里是一维，面的世界里是二维，立体的世界里是三维，时间加上三维是四维，为什么二维加上时间不是三维呢？

罗花生·2024-01-17 01:12

如何从Hi-C数据中快速分析影响疾病的DNA结构？

Hi-C，一种衍生于染色体构象捕获技术（3C）的高通量技术，实现了全基因组范围内染色体片段间相互作用的捕获检测，可得到染色体三个层级的三维结构：A/Bcompartment、拓扑相关结构域（TAD）、染色质环

尐尐呅·2024-01-17 00:25

大单元教案及学习任务单的设计框架2023-10-16

4.制订学习目标根据本单元应让学生掌握的大观念，制订精准的单元学习目标，即完成新三维目标（大观念、新知识、新能力）的设计。5.设置单元任务根据本单

zhang814·2024-01-16 23:50

自动驾驶二维激光雷达标定板

在自动驾驶汽车中二维激光雷达通过获取周围环境的三维点云数据，并通过对这些数据的处理和识别，实现了障碍物的检测。这种方法的精度较高，抗干扰能力强，因此在无人驾驶、机器人等领域得

JYGD686868·2024-01-16 23:04

《天才在左疯子在右》-高铭

物理三维是长宽高？物理三维是长度、温度、数量！不是长宽高！长度里面包括长宽高！！！”绝对四维生物可以先看到我们死亡，再看到我们出生，没有前后因果。其实这个我很早就理解了：时间不是流逝的，流逝的是我们。

阿树笔记·2024-01-16 23:50

进口零部件三维模型扫描替换抄数建模逆向造型设计服务CASAIM

三维扫描技术在现代制造业中发挥着越来越重要的作用，尤其在零部件建模领域，它能够快速、准确地获取物体的三维数据，为后续的逆向工程和快速原型制造提供了有力支持。

CASAIM·2024-01-16 23:27

深圳三维扫描分析/偏差检测模具型腔三维尺寸及形位偏差测量公司

CASAIM中科广电三维扫描模具型腔深圳案例：模具型腔的三维扫描分析/偏差检测是一项重要的质量控制过程，旨在确保模具制造过程中的精确度和一致性。

CASAIM·2024-01-16 23:27

汽车改装三维扫描抄数3d数据汽车整车上门数据测绘房车改装测量

在这个汽车改装行业日益兴起的社会，三维扫描技术正逐渐成为汽车改装领域中的一股新势力。它以其独特的优势，为汽车改装带来了前所未有的便利和精准度。

CASAIM·2024-01-16 23:25

大模型背景下计算机视觉年终思考小结（一）

1.引言在过去的十年里，出现了许多涉及计算机视觉的项目，举例如下：使用射线图像和其他医学图像领域的医学诊断应用使用卫星图像分析建筑物和土地利用率相关应用各种环境下的目标检测和跟踪，如交通流统计、自然环境垃圾检测估计等上述应用所采用的计算机视觉的方法遵循统一的标准流程

赵卓不凡·2024-01-16 22:05

降维打击与升维思考

2021年3月2日星期二阴《三体》里描述了这样的一个故事：当地球和三体星的坐标都暴露在宇宙之下时，歌者文明向太阳系发了一片二向箔，包括地球在内的太阳系文明全部降成二维，也就是说三维空间也变成了一张巨大的纸

精进的医生·2024-01-16 22:39

Python BPA点云重建(Ball-Pivoting Algorithm)

直观地讲，直观地，想象一个具有给定半径的三维球，我们把它放在点云上。如果它击中任何3个点(并且它不会从那3个点中掉下来)，它就会创建一个三角形。然后，该算法开始从现有三角形的边缘旋

奔跑的小豆芽·2024-01-16 21:51

Python激光点云数据处理-new

(二)_python计算点云密度-CSDN博客Python点云处理_Auto工程师的博客-CSDN博客Python编写点云处理可视化软件_Auto工程师open3d点云处理_NNNNNathan的博客三维数据处理

jadesl13·2024-01-16 21:59

霸屏笔记三维一体成交模型，简单易操作助你实现业绩倍增！

不管你是做微商还是做其他生意，最终目的都是为了赚钱。可现实是很多人代理了一款优质产品却因为不会引流缺少意向客户无法变现，或者学了一些引流方法引来了一些客源甚至是精准客源还是无法变现，你可能学过很多营销方法如果见效甚微达不到你的要求，那么请你用三分钟时间阅读完此篇文章，相信你一定会对你有所启发。接下来霸屏笔记高倩就和大家分享一下我们总结的三位一体变现盈利模型！首先你要了解一句话，精准引流只是营销变现

霸屏笔记一高倩·2024-01-16 18:23

论文阅读笔记AI篇 —— Transformer模型理论+实战 (二)

论文阅读笔记AI篇——Transformer模型理论+实战（二）第二遍阅读（通读）2.1Background2.2ModelArchitecture2.2.1EncoderandDecoderStacks2.2.2ScaledDot-ProductAttention2.2.3Multi-HeadAttention2.3WhySelf-Attention2.4Training2.5Results2

键盘国治理专家·2024-01-16 17:17

论文阅读笔记AI篇 —— Transformer模型理论+实战 (一)

资源地址Attentionisallyouneed.pdf(0积分)-CSDN第一遍阅读（Abstract+Introduction+Conclusion）Abstract中强调Transformer摒弃了循环和卷积网络结构，在English-to-German翻译任务中，BLEU得分为28.4，在English-to-French的翻译任务中的BLEU得分为41.0，用8张GPU训练了3.5天，

键盘国治理专家·2024-01-16 17:40

自动驾驶的未来：BEV与Occupancy网络全景解析与实战揭秘！

BEV图像可以通过多种方式生成，包括：使用激光雷达：激光雷达可以直接测量物体在三维空间中的位置，然后将这些数据转换为BEV图

3DCV·2024-01-16 17:43

标准卷积、深度可分离卷积与GSConv，YOLOv8引入SlimNeck

摘要：目标检测是计算机视觉中一项重要的下游任务。对于嵌入式边缘计算平台来说，很难实现实时检测的要求，使用巨大的模型也是困难的。此外，由大量深度可分离卷积层构建的轻量级模型无法达到足够的准确性。

masterMono·2024-01-16 16:31

第六篇《基于多分支深度可分离卷积神经网络的滚动轴承故障诊断研究》论文阅读*笔记

[1]刘恒畅,姚德臣,杨建伟,张骄.基于多分支深度可分离卷积神经网络的滚动轴承故障诊断研究[J].振动与冲击,2021,40(10):95-102.基于多分支深度可分离卷积神经网络的滚动轴承故障诊断研究*note：本文研究方法不太能理解，后期需要再看一遍思路。一、文章本身文章框架思维脑图链接Researchquestion(s)(文章的研究问题是什么？—通常好的实证研究都有非常具体的研究问题，我们

子曰1884·2024-01-16 16:00

论文笔记-混合卷积MixConv: Mixed Depthwise Convolutional Kernels

Hello，今天是论文阅读计划的第9天啦～调整计划后，现在都趁着早上最安静最无打扰的时候看论文，完成每天的论文阅读任务。

Lyndsey·2024-01-16 16:57

人工智能任务4-读懂YOLOv5模型的几个灵魂拷问问题，深度理解 YOLOv5模型架构

YOLOv5是一种高效且精确的目标检测模型，由ultralytics团队开发。它采用了轻量级的网络结构，能够在保持高性能的同时降低计算复杂度。

微学AI·2024-01-16 14:15

Fpga开发笔记（二）：高云FPGA发开发软件Gowin和高云fpga基本开发过程

转载请注明原文出处本文章博客地址：https://hpzwl.blog.csdn.net/article/details/135620590红胖子网络科技博文大全：开发技术集合（包含Qt实用技术、树莓派、三维

长沙红胖子Qt软件开发·2024-01-16 13:17

重建大师生产出来的las可以合并成一个文件吗？

答：软件内部没有合并功能，需要借助第三方工具例如cloudcompare进行合并重建大师是一款专为超大规模实景三维数据生产而设计的集群并行处理软件，输入倾斜照片，激光点云，POS信息及像控点，输出高精度彩色网格模型

大势智慧·2024-01-16 13:50

3dmax做好的模型，可以导入模方进行单体化吗？

模方是一款针对实景三维模型的冗余碎片、水面残缺、道路不平、标牌破损、纹理拉伸模糊等共性问题研发的实景三维模型修复编辑软件。

大势智慧·2024-01-16 13:20

如何实时查看模型中某个点的坐标？

DasViewer是由大势智慧自主研发的免费的实景三维模型浏览器,采用多细节层次模型逐步自适应加载技术,让用户在极低的电脑配置下,也能流畅的加载较大规模实景三维模型,提供方便快捷的数据浏览操作。

大势智慧·2024-01-16 13:20

轻量大师 | 多源数据瘦身、建筑物保形不塌、纹理高保真、多端应用

从560GB到110GB再到9.9GB，云冈石窟第16窟逐渐“走出硬盘”，展示于移动终端...云冈石窟模型轻量化前后对比去年，大势智慧对云冈石窟第16窟进行三维重建，采用自主研发的轻量大师软件，将石窟560G

大势智慧·2024-01-16 13:15

YOLOv5姿态估计：HRnet实时检测人体关键点

YOLOv5进行姿态估计，HRnet与SimDR检测图片、视频以及摄像头中的人体关键点，欢迎大家一起前来探讨学习~本文目录：一、项目准备1Pycharm中克隆github上的项目2.具体步骤3.环境配置二、目标检测

是Dream呀·2024-01-16 12:00

OpenCV-Python(43):姿势估计

目标学习了解calib3D模块学习在图像中创建3D效果calib3D模块OpenCV-Python的calib3D模块是OpenCV库中的一个重要模块，用于摄像头标定和三维重建等计算机视觉任务。

图灵追慕者·2024-01-16 11:32

计算三维医学图像二值numpy数组的边界

importnumpyasnpimportSimpleITKassitkimportosfromtqdmimporttqdmdefcal_board(label_array,index):"""calculateborader0:depth1:hight2:width"""D,H,W=label_array.shapedots=np.argwhere(label_array==1)mins=np.

吴天德少侠·2024-01-16 11:19

PaddleDetection训练目标检测模型

参考链接：PaddleDetection训练目标检测模型-CSDN博客文章浏览阅读1.1k次，点赞38次，收藏3次。

tabel_a·2024-01-16 10:14

瑜伽解剖学典藏【2】

呼吸是将空气吸入和排出肺部的过程，是由胸腔和腹腔的三维形状变化所引起的。膈是导致在胸腔和腹腔中的三维形状变化的主要肌肉。膈把躯干划分为胸腔和腹腔。它是胸腔的底部和腹腔的顶部。

止儿徐子·2024-01-16 09:42

【2024 目标检测】CascadeV-Det：探究基于点的 3D 目标检测中心点定位的对模型精度影响

【2024目标检测】CascadeV-Det：探究基于点的3D目标检测中心点定位的对模型精度影响摘要：观察：方法：Instance-AwareVoting：CascadePositiveAssignment

BIT可达鸭·2024-01-16 08:55

[VGG团队论文阅读]Free3D: Consistent Novel View Synthesis without 3D Representation

Vedaldi,C.Z.A.(n.d.).Free3D:ConsistentNovelViewSynthesiswithout3DRepresentation.Chuanxiaz.com.https://chuanxiaz.com/free3d/static/videos/Free3D.pdfFree3D:无需3D表示的一致新视角合成VisualGeometryGroup,Universityof

王知为·2024-01-16 08:23

【mars3d】 graphic.bindPopup(inthtml).openPopup()无需单击小车，即可在地图上自动激活弹窗的效果。

mianmianwu·2024-01-16 08:52

如何解决游戏显示找不到x3daudio1_7.dll，六种修复方法详解分享

该文件主要负责处理三维音效和多声道音频的输出，使得计算机可以提供更加逼真和立体的音频效果。因此，当x3daudio17.dll丢失时，计算机将无法正常播放音频或输出三维音效，导致音频功能失效。

askah6644·2024-01-16 08:21

VCG 网格孔洞填补

一旦确定了一个孔洞的位置，填充它的第一步是要找到由该边界定义的三维多边形的三角剖分，也就是如何去添加顶点并进行三角化，这里VCG使用的是

大鱼BIGFISH·2024-01-16 08:48

QT+OSG/osgEarth编译之七十六：glsl+Qt编译（一套代码、一套框架，跨平台编译，版本：OSG-3.6.5插件库osgdb_glsl）

目录1、osgdb_glsl介绍2、文件分析3、pro文件4、编译实践1、osgdb_glsl介绍通过osgdb_glsl，osg能方便地读取glsl着色语言，从而为三维场景的渲染提供支撑。

翰墨之道·2024-01-16 07:03

2019-05-23

作业布置了三篇议论文阅读。在讲解议论文的过程中，主要是做，然后找相同点归类，然后总结答题技巧。以后的时间都是文言文虚词加上阅读的复习。第二节：讲了试卷；明天上午还是要提问一下几个重点题的

木木木倩·2024-01-16 07:07

用模方做单体化连接草图大师时，不能联动，这个是什么原因？

模方是一款针对实景三维模型的冗余碎片、水面残缺、道路不平、标牌破损、纹理拉伸模糊等共性问题研发的实景三维模型修复编辑软件。

大势智慧·2024-01-16 07:05

重建大师模型跑出来后，怎么替换另一个工程里面的瓦片？

答：如果只是看模型的话，可以直接把成果osgb合并在一起重建大师是一款专为超大规模实景三维数据生产而设计的集群并行处理软件，输入倾斜照片，激光点云，POS信息及像控点，输出高精度彩色网格模型，可一键完成空三

大势智慧·2024-01-16 07:04

重建大师是否支持AMD显卡？

重建大师是一款专为超大规模实景三维数据生产而设计的集群并行处理软件，输入倾斜照片，激光点云，POS信息及像控点，输出高精度彩色网格模型，可一键完成空三、自动建模和LOD构建。

大势智慧·2024-01-16 07:34

用重建大师时，在主服务器建了一个快捷方式，给局域网其他电脑开了权限，其他电脑能正常访问主服务器数据吗？

重建大师是一款专为超大规模实景三维数据生产而设计的集群并行处理软件，输入倾斜照片，激光点云，POS信息及像控点，输出高精度彩色网格模型，可一键完成空三、自动建模和LOD构建。

大势智慧·2024-01-16 07:31

PPP算法

学习rtklib的PPP模块，先对重要的算法进行原理性阐述一、PPP原理精密单点定位采用双频伪距观测值、和载波相位观测值、获得测点的三维位置。

进击中的小龙·2024-01-16 06:11

YOLOv8目标检测中数据集各部分的作用

自学答疑使用，持续更新…在目标检测任务中，通常将整个数据集划分为训练集（trainingset）、验证集（validationset）和测试集（testset）。

Asus.Blogs·2024-01-16 06:09

【目标检测】YOLOv7算法实现(一)：模型搭建

本系列文章记录本人硕士阶段YOLO系列目标检测算法自学及其代码实现的过程。其中算法具体实现借鉴于ultralyticsYOLO源码Github，删减了源码中部分内容，满足个人科研需求。

初初初夏_·2024-01-16 06:36

目标检测中的数据增强

整个代码参考：bubbliiiing/object-detection-augmentation。random_data.pyimportcv2importnumpyasnpfromPILimportImage,ImageDrawdefrand(a=0,b=1):returnnp.random.rand()*(b-a)+adefget_random_data(annotation_line,inp

一壶浊酒..·2024-01-16 06:35

目标检测-One Stage-YOLOv8

正样本分配策略DistributionFocalLoss关闭Mosiac总结前言终于到了YOLO系列最新最火爆的网络–YOLOv8，前面YOLOv5中已经提到ultralytics团队集成了先进的YOLO系列目标检测最佳实践

学海一叶·2024-01-16 06:34

[数据集][目标检测]茶叶病害数据集VOC+YOLO格式883张8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)：883标注数量(xml文件个数)：883标注数量(txt文件个数)：883标注类别数：8标注类别名称:["algalleaf","Anthracnose","birdeyespot","brownblight","gra

FL1623863129·2024-01-16 06:29

统计学-R语言-4.6

列联表跳转至该篇博客跳转至该篇博客在上面两篇博客中，对单变量和双变量的列联表进行了实例展示，下面是对三维列联表进行实例。

柔雾·2024-01-16 06:28

多传感器融合SLAM数学学习历程

基本结构：欧式空间是我们熟悉的传统三维空间，其中的点由三个实数（x、y、z）表示，具有直角坐标系。在欧式空间中，可以进行常规的线性运算和加法操作。而流形空间

SensorFusion·2024-01-16 06:38

[ACM学习] 动态规划基础之一二三维dp

课内学习的动态规划有记忆的迭代优化解的结构：原始问题的一部分解是子问题的解三要素：1.子问题2.状态的定义3.状态转移方程定义线性dp的一道例题dp[i]表示以位置i结尾的方案总数，dp[4]=2，因为：首先只放一个4是可以的，4的位置之前还可以放1，我们不需要知道1之前还可以放什么数，只需要知道1的方案数加上4也是dp[4]的一部分方案数。记得用前缀和来维护所有可行的方案。二维dp经验：列常常是

Waldeinsamkeit41·2024-01-16 06:06

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