点云卷积第35页

SCI一区级 | Matlab实现KOA-CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention开普勒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

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机器学习之心·2023-12-30 05:01

基于CNN和双向gru的心跳分类系统

CNNandBidirectionalGRU-BasedHeartbeatSoundClassificationArchitectureforElderlyPeople是发布在2023MDPIMathematics上的论文，提出了基于卷积神经网络和双向门控循环单元

deephub·2023-12-30 05:56

图像识别的技术前沿：人工智能与机器学习的融合

深度学习，特别是卷积神经网络（CNN），已经

matlabgoodboy·2023-12-30 05:25

【倾斜摄影】——三维建模软件ContextCapture 空三质量报告详细解读

ContextCapture空三质量报告详细解读文章目录前言第一部分：项目概述第二部分：相机校准第三部分像片位置第四部分照片匹配第五部分调查总结前言ContextCapture（CC）是一款可由简单的照片和/或点云自动生成详细三维实景模型的软件

xiaoxinSurvey·2023-12-30 04:45

基于MINIST的手写数字体识别

一、算法简述网络结构设计通过创建MnistNet类，定义了包含两个卷积层和两个全连接层的深度神经网络。

夏天是冰红茶·2023-12-30 04:14

Learning hand-eye coordinationfor robotic grasping with deep learning and large-scale data collecti

为了学习手眼协调抓取，我们训练了一个大型卷积神经网络来预测抓取器的任务空间运动成功抓取的概率，只使用单目摄像机图像，独立于摄像机标定或当前机器人姿态。

cocapop·2023-12-30 02:17

Goal-Auxiliary Actor-Critic for 6D Robotic Grasping with Point Clouds

题目：基于点云的6D机器人抓取目标-辅助行为-评价摘要：6D机器人抓取超越自上而下捡垃圾桶场景是一项具有挑战性的任务。

cocapop·2023-12-30 02:46

ResNet 详解（Python代码实现）

0️⃣ResNet的介绍ResNet代码（含详细的使用说明）：https://github.com/GarsonWw/resnet-garson.git当谈到深度学习中的卷积神经网络时，ResNet（ResidualNetwork

GarsonW·2023-12-30 00:20

[1DCNN] 简单使用自制音频数据集进行模型训练

本文打算使用自制的西瓜数据集进行深度学习的模型训练.通过对手部敲击西瓜的音频进行分析,进行快速傅里叶变换提取频域特征,使用一维卷积神经网络模型进行模型训练,构建西瓜成熟度检测模型.目录一.数据集预处理1

tenju·2023-12-30 00:49

模型剪枝算法——L1正则化BN层的γ因子

在神经网络的卷积操作之后会得到多个特征图，通过策略突出重要的特征达到对网络瘦身的目的。在该论文中使用的剪枝策略就是稀疏化BN层中的缩放因子。

thetffs·2023-12-29 20:05

点云孔洞定位_散乱点云的孔洞识别和边界提取算法研究

散乱点云的孔洞识别和边界提取算法研究王春香，孟宏，张勇【摘要】针对逆向工程中已有孔洞识别算法执行效率低、孔洞边界点提取不完整等问题，提出一种新的基于KD树和K邻域搜索的点云孔洞识别及边界提取算法。

weixin_39942474·2023-12-29 19:32

Open3D学习系列一：轻松安装Open3D

Open3D提供了丰富的功能，包括点云处理、三维重建、几何学分析和三维数据可视化等。无论您是一名研究人员

梦想的理由·2023-12-29 18:04

TensorFlow 的基本概念和使用场景。

节点表示对数据的操作，例如加法、乘法或卷积等。张量是在节点之间流动的多维数组，可以看作是数据的容器。使用TensorFlow进行机

文森特的猫·2023-12-29 17:08

激光SLAM中获取当前扫描帧点云的函数是什么

在激光SLAM（SimultaneousLocalizationandMapping）中，获取当前扫描帧的点云数据通常依赖于使用的SLAM框架和激光雷达（LiDAR）的SDK（软件开发工具包）。

稻壳特筑·2023-12-29 15:32

【转载】语义分割网络DeepLab-v3的架构设计思想和TensorFlow实现

id=1595995875370065359&wfr=spider&for=pc选自Medium作者：ThallesSilva机器之心编译参与：NurhachuNull、刘晓坤深度卷积神经网络在各类计算机视觉应用中取得了显著的成功

dopami·2023-12-29 15:11

Understanding Deep Image Representations by Inverting Them（2014）

文章目录AbstractIntroductionContribution-SummaryhhAbstract从SIFT和视觉词袋到卷积神经网络(cnn)，图像表示几乎是任何图像理解系统的关键组成部分。

怎么全是重名·2023-12-29 15:06

Deep Learning（wu--108-118）CNN详解（一）

文章目录4卷积神经网络计算机视觉CV边缘检测示例CNNPaddingStride三维卷积参数量计算单层卷积网络小结池化为什么使用卷积4卷积神经网络计算机视觉CV边缘检测示例CNNPaddingStride

怎么全是重名·2023-12-29 15:36

目标检测-Two Stage-Mask RCNN

-TwoStage-FasterRCNN提到了FasterRCNN主要缺点是：ROIPooling有两次量化操作，会引入误差影响精度MaskRCNN针对这一缺点做了改进，此外MaskRCNN还添加了全卷积网络的分支

学海一叶·2023-12-29 10:50

毕业设计-基于深度学习的无人机实时密集小目标检测系统 YOLO python 目标检测人工智能卷积神经网络机器学习

目录前言设计思路一、课题背景与意义二、算法理论原理2.1空间-通道注意力模块2.2自注意力主干网络三、检测的实现3.1数据集3.2实验环境搭建3.3实验及结果分析实现效果图样例最后前言大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家

Krin_IT·2023-12-29 09:39

毕业设计-基于计算机视觉的的指针式仪表自动读数算法系统 YOLO python 卷积神经网络人工智能

目录前言设计思路一、课题背景与意义二、算法理论原理2.1加入全局注意力模块2.2引入解耦头三、检测的实现3.1数据集3.2实验环境搭建3.3实验及结果分析实现效果图样例最后前言大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过

Krin_IT·2023-12-29 09:38

《LIO-SAM阅读笔记》2.ImageProjection&featureExtraction

前言：LIO-SAM中ImageProjection类和featureExtraction类的内容比较简单，这里就放在一起记录，这两部分属于点云的预处理前端，ImageProjection用来点云的运动去畸变和为每帧点云位姿进行粗略初始化

Jiqiang_z·2023-12-29 08:03

【从3D点云生成平面图：一种空间划分方法】

文章目录概要概述实验总结概要本文提出了一种从原始传感器数据自动重建室内环境平面图的新方法。现有的方法是通过检测角点并将它们连接起来，以平面图形的形式生成平面图，与此相反，本文采用了一种策略，将空间分解为多边形分区，并通过能量最小化来选择属于墙壁结构的边缘。通过高效的空间划分数据结构而不是传统的精细角点检测任务，本文的方法对不完美的数据提供高鲁棒性。题目：FloorplanGenerationfro

落叶霜霜·2023-12-29 07:07

大创项目推荐深度学习YOLO安检管制物品识别与检测 - python opencv

文章目录0前言1课题背景2实现效果3卷积神经网络4Yolov55模型训练6实现效果7最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是**基于深度学习YOLO安检管制误判识别与检测**该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向

laafeer·2023-12-29 07:59

[DL]深度学习_AlexNet

激活函数2、模型基本结构与双GPU实现3、局部响应归一化(LRN)4、重叠池化(OverlappingPooling)5、数据增强6、Dropout一、AlexNet1、详细介绍AlexNet是一种经典的卷积神经网络模型

IAz-·2023-12-29 06:58

LSTM Siamese neural network

卷积神经网络（CNN）已经在计算机视觉处理中得到广泛应用，不过，2017年开创性的Transformer神经网络的开创性使其称为一种可行的替代方案，Transformer是目前流行的ChatGPT的基础

茶桁·2023-12-29 06:58

[DAU-FI Net开源 | Dual Attention UNet+特征融合+Sobel和Canny等算子解决语义分割痛点]

核心采用了一个多尺度深度可分离卷积块，捕获跨尺度的局部模式。这个块由一个空间-通道挤压与激励（scSE）注意力单元补充，该单元

落叶霜霜·2023-12-29 06:51

LSKA（大可分离核注意力）：重新思考CNN大核注意力设计

然而，这些LSKA模块中的逐深度卷积层随着卷积核尺寸的

静静AI学堂·2023-12-29 06:17

三十七章：Slide-Transformer:Hierarchical Vision Transformer with Local Self-Attention ——具有局部自注意力的分层视觉的TF

相比之下，局部注意力将每个查询的感受野限制在其相邻像素上，同时享受卷积和自注意力的优势，即局部归纳偏差和动态特征选择。然而，当前的局部注意

Joney Feng·2023-12-29 06:44

YOLOv5改进 | 2023主干篇 | RepViT从视觉变换器（ViT）的视角重新审视CNN

一、本文介绍本文给大家来的改进机制是RepViT，用其替换我们整个主干网络，其是今年最新推出的主干网络，其主要思想是将轻量级视觉变换器（ViT）的设计原则应用于传统的轻量级卷积神经网络(CNN)。

Snu77·2023-12-29 06:11

ViT中的上采样和下采样——patch merge

与传统的卷积神经网络（CNN）不同，ViT使用自注意力机制而不是卷积操作来处理输入图像，因此上采样和下采样的方式也有所不同。

盐巴饭团193·2023-12-29 05:41

SLAM中的KDTree是什么，如何构建KDTree

它在点云数据处理和计算机视觉等领域有广泛应用。KD树是一种二叉树，用于将K维空间的数据划分为不同的区域，以便快速进行空间搜索、邻近点查找、范围查询等操作。

稻壳特筑·2023-12-29 04:22

频谱论文：RadioUNet：使用卷积神经网络的快速无线电地图估计

#频谱#R.Levie,Ç.Yapar,G.KutyniokandG.Caire,"RadioUNet:FastRadioMapEstimationWithConvolutionalNeuralNetworks,"inIEEETransactionsonWirelessCommunications,vol.20,no.6,pp.4001-4015,June2021,doi:10.1109/TWC.

斯汤雷·2023-12-29 03:56

YoloV8改进策略：基于自研的图注意力机制改进| 独家改进方法|图卷积和注意力融合模块

摘要SE注意力机制是一种通过显式建模卷积特征的信道之间相互依赖性的方法，旨在提高网络产生的表示的质量。SE注意力机制包括两个步骤：Squeeze和Excitation。

静静AI学堂·2023-12-29 02:26

RT-DETR改进策略：AAAI 2024 最新的轴向注意力| 即插即用，改进首选|全网首发，包含数据集和代码，开箱即用！

为了处理病变区域或器官的个体尺寸和形状的显著变化，我们还在每个轴向注意力路径中使用多个具有不同内核大小的条形卷积，以提高编码空间信息的效率。我们将提出的

静静AI学堂·2023-12-29 02:25

[卷积神经网络]FCOS--仅使用卷积的Anchor Free目标检测

项目源码：FCOShttps://github.com/tianzhi0549/FCOS/一、概述作为一种AnchorFree的目标检测网络，FCOS并不依赖锚框，这点类似于YOLOx和CenterNet，但CenterNet的思路是寻找目标的中心点，而FCOS则是寻找每个像素点，这点更类似语义分割。本文的主要贡献总结起来有以下两个：①将目标检测任务与语义分割任务统一起来，是的模型可以更简单的扩展

ViperL1·2023-12-29 02:18

【数字信号处理】FFT

月18日#elecEngeneer【数字信号处理】DFT文章目录FFT1.快速傅里叶变换-FFT1.1时间抽取FFT（Decimation-in-timealgorithm）1.2FFT做多项式乘法（卷积

你哥同学·2023-12-29 01:54

ubuntu20.04配置RandLA-Net点云语义分割网络（ROS版本）

代码地址：GitHub-corenel/ros-randla-net:ROSnodeforRandLA-Net.ROSnodeforRandLA-Net.Contributetocorenel/ros-randla-netdevelopmentbycreatinganaccountonGitHub.https://github.com/corenel/ros-randla-net.git目录一、配

小鳄鱼先生·2023-12-29 01:23

GoogleNetv1：Going deeper with convolutions更深的卷积神经网络

文章目录GoogleNetv1全文翻译论文结构摘要1引言2相关工作3动机和高层考虑稀疏矩阵4结构细节引入1x1卷积核可以减少通道数5GoogleNet6训练方法7ILSVRC2014分类挑战赛设置和结果

源代码•宸·2023-12-29 00:42

深度学习 | 基础卷积神经网络

卷积神经网络是人脸识别、自动驾驶汽车等大多数计算机视觉应用的支柱。可以认为是一种特殊的神经网络架构，其中基本的矩阵乘法运算被卷积运算取代，专门处理具有网格状拓扑结构的数据。

西皮呦·2023-12-28 23:35

掌握激活函数（一）：深度学习的成功之源

Sigmoid函数应用于二分类任务Sigmoid激活函数的局限性举例ReLU激活函数公式ReLU函数的数学特性ReLU函数的特点示例基于NumPy和PyTorch实现ReLU函数搭建基于ReLU函数的卷积神经网络

高斯小哥·2023-12-28 22:05

人工智能学习笔记-Keras介绍及简单应用

Keras的设计理念为简单而便捷，你可以通过几行代码构建一个复杂的卷积神经网络或循环神经网络。1.

Tauren2614·2023-12-28 21:52

相机的一些参数

文章目录前言一、快门1.1快门速度的表示1.2快门速度和曝光二、光圈2.1光圈对曝光的影响2.2光圈对景深的影响三、增益/ISO3.1常用的ISO值3.3常用的增益/ISO对三D点云的影响四、景深4.1

OwnResponsibility·2023-12-28 19:11

CNN Explainer----卷积神经网络可视化可解释工具

可以使用上传的图像，可视化的看卷积、激活函数的计算过程和输出结果形成的过程。示例如选择张杯子的图像作为输入。彩色图像一开始为3通道，即3个特征图，R、G、B。

木彳·2023-12-28 18:29

CNN中卷积层和池化层

卷积层在PyTorch中内置了torch.nn.Conv2d()方法在三维图片输入是应用2D卷积，其中重要参数包括in_channels、out_channels、kernel_size、stride和

才不是小emo的小杨·2023-12-28 18:03

卷积神经网络反向传播

误差的计算softmax经过softmax处理后所有输出节点概率和为1损失（激活函数）多分类问题：输出只可能归于某一个类别，不可能同时归于多个类别。误差的反向传播求w的误差梯度权值的更新首先是更新输出层和隐藏层之间的权重。更新权重，我们首先需要知道损失梯度，损失梯度实际上是损失根据所需要的更新的权重求偏导，而要求解这个偏导，我们要通过链式法则来求解。成功求解损失梯度后，要通过梯度下降的方法来更新我

pythonSuperman·2023-12-28 17:43

YOLO模型

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录摘要Abstract文献阅读：使用卷积神经网络和区域卷积神经网络(R-CNN)的肺部异常的检测与分类方法1、研究背景2、研究目的3

qq_43314576·2023-12-28 17:58

sheng的学习笔记-卷积神经网络

源自吴恩达的深度学习课程，仅用于笔记，便于自行复习导论1）什么是卷积神经网络卷积神经网络，也就是convolutionalneuralnetworks（简称CNN），使用卷积算法的神经网络，常用于计算机视觉等领域

coldstarry·2023-12-28 14:28

YOLOv8改进 | 注意力篇 | ACmix自注意力与卷积混合模型（提高FPS+检测效率）

一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是ACmix自注意力机制的改进版本，它的核心思想是，传统卷积操作和自注意力模块的大部分计算都可以通过1x1的卷积来实现。

Snu77·2023-12-28 13:46

卷积神经网络基础

全连接层BP（backpropagation）算法包括信号的前向传播和误差的反向传播两个过程。即计算误差输出时按从输入到输出的方向进行，而调整权值和阈值则从输出到输入的方向进行。误差值：将输出值和所期望的值进行对比，可以得到误差值。实例：利用BP神经网络做车牌数字识别读入一张彩色的RGB图像，可以看到每一个像素里都包含了三个值，即RGB分量。首先进行灰度化，灰度化之后得到中间这幅图，它的每一个像素

pythonSuperman·2023-12-28 12:05

数字图像处理关于傅立叶变换的小记

数字图像处理关于傅里叶变换的小记文章目录数字图像处理关于傅里叶变换的小记背景复数傅里叶级数频域与时域复数形式的傅里叶级数的证明傅立叶变换与傅立叶逆变换一维离散傅立叶变换二维离散傅立叶变换时间消耗冲激卷积卷积的求法

Gowi_fly·2023-12-28 11:21

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