点云卷积

HNU-数据挖掘-实验3-图深度学习

数据挖掘课程实验实验3图深度学习计科210X甘晴void202108010XXX文章目录数据挖掘课程实验实验3图深度学习实验背景实验要求数据集解析实验内容（0）基础知识：基于图的深度学习方法浅识：图卷积网络
甘晴void·2024-01-22 06:36

PCL1.12.1+VTK9.1+Qt5.14.2VS创建Qt项目在widget上显示点云

在完成VTK9.1源码的编译和VS2019相关配置之后，就可以开始使用Qt5.12进行点云显示了。
Meditation-·2024-01-22 05:50

VS2019+PCL1.12.1+Qt5.14.2编译VTK9.1（苦尽甘来系列）

花了两天时间编译VTK9.1，然后通过VS所创建的Qt项目来显示点云。根本目的VS创建Qt项目，在ui设计界面中添加一个widget，用于显示点云。
Meditation-·2024-01-22 05:20

CASS11.0功能与生俱来：南方地理信息数据成图软件SouthMap（超越经典，绘算俱佳）

南方地理信息数据成图软件SouthMap是通过南方测绘20余年软件研发经验，基于AutoCAD和国产CAD平台，集数据采集、编辑、成图、质检等功能于一体的成图软件，主要用于大比例尺地形图绘制、三维测图、点云绘图
GeoBase·2024-01-22 04:32

80、评估优化前后的性能差距

本节来评估一下利用avx2优化卷积乘法之后的效果，评价标准为之前介绍的两个指标：吞吐和延时：小报童对比性能时，在相同的环境下(环境配置可以参考：小报童)进行，首先在1st_origin目录下执行下面两条语句
董董灿是个攻城狮·2024-01-22 01:14

79、avx2 向量指令集优化卷积运算

因为我们实战中用到的resnet50神经网络中，卷积运算在整个模型中的比例占据是相当高，而卷积运算的核心计算就是乘累加计算。
董董灿是个攻城狮·2024-01-22 01:44

使用pcl::fromROSMsg()函数报错Failed to find match for field ‘intensity‘

使用LGSVL创建了激光雷达传感器，其中的原始点云PointCloud2类型的话题中含有intensity数据，并且在Rviz中可以将强度信息显示出来。
少年独剑倚清秋·2024-01-21 21:38

ROS接收点云过程中出现Failed to find match for field ‘rgb‘.

标记一下自己的低级错误，最近想做给点云上色，在ROS回调函数接收处理时总会报错说Failedtofindmatchforfield'rgb'.最后发现问题并不在回调上色输出端，是因为雷达发出的点云并不包含
希望coding不秃头·2024-01-21 21:08

Ouster OS1-128 雷达调试

文章目录一.硬件连接二.IP配置1.修改电脑ip2.分配雷达ip三.ROS下显示点云1.安装ROS驱动步骤2.显示效果四.使用LeGO-LOAM建图五.TODO在这里记录一下自己使用OusterOS1-
梦醒时分1218·2024-01-21 21:06

YOLOv8改进 | Conv篇 | 在线重参数化卷积OREPA助力二次创新（提高推理速度 + FPS）

一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是一种重参数化的卷积模块OREPA，这种重参数化模块非常适合用于二次创新，我们可以将其替换网络中的其它卷积模块可以不影响推理速度的同时让模型学习到更多的特征。
Snu77·2024-01-21 21:59

计算机图像处理之空域滤波增强（图像平滑+图像锐化）

文章目录空间滤波基础模板卷积计算二维离散卷积图像平滑加权平均模板操作注意并行处理特点串行处理特点中值滤波法多图像平均法图像锐化一阶微分和二阶微分的区别图像细节的灰度变化特性图像细节的灰度变化微分特性拉普拉斯锐化锐化模板设计特点空域图像线性滤波技术综合实例常见的梯度算子例题后期处理水平浮雕效果水平边缘的提取效果几种一阶锐化方法的效果比较非锐化滤波高频增强滤波
空LA·2024-01-21 20:26

干货|（DL~2)一看就懂的卷积神经网络

文章来自：https://leonardoaraujosantos.gitbooks.io作者：LeonardoAraujodosSantos作者：石文华编辑：陈人和imageimage前言卷积神经网络由很多层组成
城市中迷途小书童·2024-01-21 15:37

Transformer｜1.4 CNN遇到的问题与窘境

而CNN在多层卷积后才有这个机会。（比如最开始是3x3的卷积，下
晓源Galois·2024-01-21 13:49

语音分离论文：Conv-TasNet：Surpassing Ideal Time–Frequency Magnitude Masking for Speech Separation

语音分离论文之：Conv-TasNet:SurpassingIdealTime–FrequencyMagnitudeMaskingforSpeechSeparation目录Conv-TasNet模型深度可分离卷积
maplesea7·2024-01-21 13:29

基于VGG16的猫狗分类实战

1使用卷积神经网络识别猫和狗数据集1.1理论基础1.1.1VGG架构VGG16是由KarenSimonyan和AndrewZisserman于2014年在论文“VERYDEEPCONVOLUTIONALNETWORKSFORLARGESCALEIMAGERECOGNITION
芝芝士Clim·2024-01-21 11:34

信号处理专题设计-基于边缘检测的数字图像分类识别

目录一、实验目的二、实验要求三、实验原理1.卷积神经网络（CNN）模型2.边缘检测3.形态学操作4.鲁棒性四、实验过程1.数据预处理2.网络的构建3.模型的训练4.边缘检测和形态学操作相关代码5.模型训练结果
长安er·2024-01-21 09:11

[全连接神经网络]Transformer代餐，用MLP构建图像处理网络

理论上MLP等价于1x1卷积，但实际上1x1卷积仅能结合通道信息而不能结合空间信息。根据结合的信息不同分为channel-mixingMLPs和token-mixingMLPs。
ViperL1·2024-01-21 09:55

卷积的运算过程及matlab实现

卷积是信号处理领域最为常见的运算，对于一个线性时不变系统而言，只要知道了系统的单位冲击响应，则可以由输入序列x[n]和单位冲击响应h[n]经卷积运算得到系统的输出。
nwsuaf_huasir·2024-01-21 08:59

点云从入门到精通技术详解100篇-基于点云和图像融合的智能驾驶目标检测(中)

2.1.2数据源选型分析良好的数据输入是实现准确且鲁棒的3D目标检测的基础，下面针对不同的传感器组合方式进行分析：（1）摄像头和惯性测量单元：利用惯性测量单元的特性加强摄像头在运动状态下的抗干扰能力，可以有效提高感知算法在高速行驶场景下的检测精度，但依旧是依靠摄像头数据进行3D目标的检测，受环境及天气状况影响较大；（2）激光雷达和惯性测量单元：利用惯性测量单元可以抵消激光雷达在运动过程中产生的测量
格图素书·2024-01-21 08:57

点云从入门到精通技术详解100篇-基于点云配准的无纹理堆叠物体 6D 位姿估计（下）

目录4.3点云精配准4.3.1ICP算法原理4.3.2ICP加速方法4.4堆叠物体位姿估计
格图素书·2024-01-21 08:27

如何学习计算机视觉

同时，你还可以学习一些常用的计算机视觉技术，如深度学习、卷积神经网络等。实践项目：
人工智能技术与咨询·2024-01-21 08:12

深度学习(4)--Keras实战

(2).支持卷积网络和循环网络，以及两者的组合。(3).在CPU和GPU上无缝运行。1.2.Keras的安装在cmd中输入下述
GodFishhh·2024-01-21 07:49

深度学习入门——卷积神经网络CNN基本原理+实战

CNN基本结构卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是深度学习技术中最基础的网络结构，模拟人脑工作，具备强大的特征学习能力。
AI小白龙*·2024-01-21 07:18

Python中的卷积神经网络（CNN）入门

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一类特别适用于处理图像数据的深度学习模型。
AI小白龙*·2024-01-21 07:48

【遥感数字图像处理（朱文泉）】第三章 空间域处理方法

遥感数字图像处理空间域处理方法31空间域处理方法概述一、空间域与变换域二、常见数字图像空间域处理方法32数值运算：单波段点运算一、线性点运算二、分段线性点运算三、非线性点运算33数值运算：单波段邻域运算一、邻域窗口二、卷积运算三
甜子yu·2024-01-21 07:45

卷积神经网络教程 (CNN) – 使用 TensorFlow 在 Python 中开发图像分类器

在这篇博客中，让我们讨论什么是卷积神经网络(CNN)以及卷积神经网络背后的架构——旨在解决图像识别系统和分类问题。卷积神经网络在图像和视频识别、推荐系统和自然语言处理方面有着广泛的应用。
AAI机器之心·2024-01-21 07:08

去噪深度卷积网络实战扩展（四）——U-net网络实战讲解

各位同学，继上节课给大家介绍了深度学习去噪一款优秀的神经网络——DnCNN之后，再给大家带来另一款性能优异的神经网络U-net。U-net的特点是包含压缩路径和扩展路径的对称U形结构，U-net在一定程度上影响了后面若干个分割网络的设计，该网络的名字也是取自其U形形状。U-Net的一篇经典论文是《U-Net:ConvolutionalNetworksforBiomedicalImageSegmen
科技州与数据州·2024-01-21 06:44

大创项目推荐 深度学习花卉识别 - python 机器视觉 opencv

文章目录0前言1项目背景2花卉识别的基本原理3算法实现3.1预处理3.2特征提取和选择3.3分类器设计和决策3.4卷积神经网络基本原理4算法实现4.1花卉图像数据4.2模块组成5项目执行结果6最后0前言优质竞赛项目系列
laafeer·2024-01-21 05:30

【学习笔记】CNN构建卷积神经网络笔记

CNN构建卷积神经网络笔记文章目录CNN构建卷积神经网络笔记pytorch的类DataLoaderDataLoader简介DataLoader如何遍历Sequential构建卷积神经网络的类计算准确率训练过程利用
永不言弃h·2024-01-21 05:24

毫米波雷达4D点云生成（基于实测数据）

本期文章分享TI毫米波雷达实测4D点云生成的代码，包含距离、速度、水平角度、俯仰角度，可用于日常学习。
调皮连续波（rsp_tiaopige）·2024-01-21 04:50

CNN感受野

在卷积神经网络中，决定某一层输出结果中一个元素所对应的输入层的区域大小，被称为感受野。通俗的解释是，输出featuremap上的一个单元对应输入层上的区域大小。
mango1698·2024-01-21 04:08

Arxiv网络科学论文摘要15篇(2020-02-11)

2019-nCoV的传输潜力;超越R0：预测流行病时接触跟踪的重要性;非关联几何框架下的复杂网络;通过深度Q学习快速检测最大公共子图;通用设施集中式动态匹配市场的渐近最优控制;目标隐私保护的社会网络;线超图卷积网络
ComplexLY·2024-01-21 04:50

SCI一区级 | Matlab实现EVO-CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention能量谷优化算法优化卷积双向长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量多步时间序列预测

SCI一区级|Matlab实现EVO-CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention能量谷优化算法优化卷积双向长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量多步时间序列预测目录SCI一区级|Matlab
机器学习之心·2024-01-21 03:05

SCI一区级 | Matlab实现EVO-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention能量谷优化算法优化卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量多步时间序列预测

SCI一区级|Matlab实现EVO-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention能量谷优化算法优化卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量多步时间序列预测目录SCI一区级|Matlab
机器学习之心·2024-01-21 03:35

多输入多输出 | Matlab实现SSA-CNN麻雀算法优化卷积神经网络多输入多输出预测

多输入多输出|Matlab实现SSA-CNN麻雀算法优化卷积神经网络多输入多输出预测目录多输入多输出|Matlab实现SSA-CNN麻雀算法优化卷积神经网络多输入多输出预测预测效果基本介绍模型背景程序设计参考资料预测效果基本介绍
机器学习之心·2024-01-21 03:34

经纬恒润4D成像毫米波雷达亮相 CES 2024

经纬恒润自主研发的4D成像毫米波雷达LRR610，具备48发48收通道，在方位和俯仰向均具有高分辨能力，可以形成丰富的点云信息，甚至可以对目标进行轮廓的点云成像，能够区分、追踪、识别数百个目标。
经纬恒润·2024-01-21 03:55

【唐宇迪 深度学习-3D点云实战系列】学习笔记

课程目录如下：https://download.csdn.net/learn/35500/529919一、3D点云应用领域分析3D点云领域都关注了哪些方向？
_helen_520·2024-01-21 02:45

看风筝

天空无边无际，一点云影都没有。它们那么自由，那么惬意，让我意识到，东北的春天终于来了。十几年前，娃娃小时，也带他在那个江坝上放过风筝，几块钱的小风筝，很容
铅笔芒种·2024-01-21 01:25

3D点云深度学习处理的基本概念

权重矩阵更新学习方法概述1.参数初始化：需要对权重矩阵初始化参数（通常使用随机初始化方法，如正态分布或者均匀分布生成随机数）2.前向传播：前向传播中，模型计算权重矩阵和输入数据的结果，得到输出。3.误差计算：根据模型的输出和标签计算误差。在NLP（自然语言处理）任务中，常使用损失函数是交叉墒损失函数。4.反向传播：利用误差更新权重矩阵。通过链式法则（ChainRule）计算损失函数相对于权重矩阵的
长安海·2024-01-20 23:24

周报第十八周

周报第十八周学习时间入门第十八周：2023.9.4-2023.9.10本周进度1.阅读了一篇关于单细胞解卷积的论文《scMD-celltypedeconvolutionusingsingle-cellDNAmethylationreferences
Twenrr·2024-01-20 22:48

十八周周报

3Dreconstructionofhumanbodiesfromsingle-viewandmulti-viewimages:Asystematicreview简介研究方法搜索策略选择标准搜索结果三维重建方法单个视图中使用的技术基于参数化人体模型的回归基于非参数人体模型的回归多个视图中使用的技术基于参数回归的模型多视图卷积神经网络非参数回归模型数据集讨论结论和展望总结
Joy_moon·2024-01-20 22:17

Stereo Matching (Kitti Benchmark)

在2012的版本中，groundtruth是利用ICP从先后五帧的点云中求得相对pose，和积累得到的点云，利用camera的参数信息反投回图像，再人为的移除镜面反射的区域得到。
国民英雄ququ·2024-01-20 21:16

实现scan-to-map匹配，使用NDT的C++代码实现（2）

算法原理：ICP：ICP算法通过迭代地匹配两组点云之间最近的点来计算最优
稻壳特筑·2024-01-20 17:01

点云对齐函数icp.align(*result)

icp.align(*result)的含义和用途：icp.align(*result)的返回值：icp.align(*result)的含义和用途：使用PCL（PointCloudLibrary）或类似的库进行点云处理时
稻壳特筑·2024-01-20 17:00

实现scan-to-map匹配，使用ICP的C++代码实现（1）

目录加载当前激光扫描数据和地图点云。初始化位姿估计。执行ICP匹配。判断是否收敛获取最优位姿。计算匹配误差。输出匹配结果。实现的主要步骤如下：加载当前激光扫描数据和地图点云。初始化位姿估计。
稻壳特筑·2024-01-20 17:00

多通道卷积计算理解

多通道卷积计算对于单通道图像，若利用10个卷积核进行卷积计算，可以得到10个特征图；若输入为多通道图像，则输出特征图的个数依然是卷积核的个数（10个）。
AI视觉网奇·2024-01-20 16:18

分组卷积

(in_channel),Conv2d(in_channel,depth,(3,3),(1,1),1,bias=False,groups=groups),PReLU(depth),Pytorch的分组卷积新
AI视觉网奇·2024-01-20 16:48

3*3卷积+1*3卷积+3*1卷积=白给的精度提升

ICCV2019:通过非对称卷积块增强CNN的核骨架下面要介绍的论文发于ICCV2019，题为「ACNet:StrengtheningtheKernelSkeletonsforPowerfulCNNviaAsymmetricConvolutionBlocks
AI视觉网奇·2024-01-20 16:18

卷积层计算量(FLOPS)和参数量的计算

1.卷积参数量的计算，若卷积层的输入featuremap的维度为Cin×Hin×Win,卷积核的大小为K1×K2,padding=P1×P2,stride=S1×S2,卷积核(filter)的数量为Cout
AI视觉网奇·2024-01-20 16:18

1d 卷积网络笔记

目录这个是1d卷积网络合集：resnet1d的这个是1d卷积网络合集：https://github.com/StChenHaoGitHub/1D-deeplearning-model-pytorch/blob
AI视觉网奇·2024-01-20 16:45
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