点云卷积第40页

【Week-P2】CNN彩色图片分类-CIFAR10数据集

开始训练五、查看训练结果六、总结3.1⭐`torch.nn.Conv2d()`详解3.2⭐`torch.nn.Linear()`详解3.3⭐`torch.nn.MaxPool2d()`详解3.4⭐关于卷积层

m_Molly·2023-12-22 15:29

[图像和LiDAR点云的可微分配准]

文章目录概要主要贡献内容概述实验小结概要不同模态之间的配准，例如来自摄像机的2D图像和LiDAR的3D点云之间的配准，是计算机视觉和机器人领域中至关重要的任务。

落叶霜霜·2023-12-22 13:05

信号与线性系统翻转课堂笔记6——卷积

信号与线性系统翻转课堂笔记6——卷积TheFlippedClassroom6ofSignalsandLinearSystems对应教材：《信号与线性系统分析（第五版）》高等教育出版社，吴大正著一、要点（

暗然而日章·2023-12-22 12:13

python 神经网络归纳

CNN卷积神经网络一个卷积神经网络主要由以下5层组成：数据输入层/Inputlayer卷积计算层/CONVlayerReLU激励层/ReLUlayer池化层/Poolinglayer全连接层/FClayer1

霸王龙不吃芹菜·2023-12-22 11:59

图卷积神经网络发展

1.图神经网络（GNN）图神经网络的概念最早在2005年提出。2009年Franco博士在其论文[2]中定义了图神经网络的理论基础。本文中所提到的图均指图论中的图(Graph)。它是一种由若干个结点(Node)及连接两个结点的边(Edge)所构成的图形，用于刻画不同结点之间的关系。1.1状态更新与输出最早的图神经网络起源于Franco博士的论文[2],它的理论基础是不动点理论。给定一张图G，每个结

shadowismine·2023-12-22 10:17

【AI】YOLO学习笔记二

1.YOLOV3YOLOV3特点：1.1网络结构的变化YOLOV3最大的改进就是网络结构的改进，使其更加适合小目标检测去掉池化和全连接层，全部采用卷积的形式下采样通过stride为2的卷积来实现总共有三层的输出层

TopFancy·2023-12-22 10:42

多维时序 | MATLAB实现SSA-CNN-SVM麻雀算法优化卷积神经网络-支持向量机多变量时间序列预测

多维时序|MATLAB实现SSA-CNN-SVM麻雀算法优化卷积神经网络-支持向量机多变量时间序列预测目录多维时序|MATLAB实现SSA-CNN-SVM麻雀算法优化卷积神经网络-支持向量机多变量时间序列预测预测效果基本介绍模型描述程序设计参考资料预测效果基本介绍多维时序

机器学习之心·2023-12-22 10:37

叶延珍伊川焦点团队坚持原创分享1580天《幸福很小》（2021.12.10星期五）

收起疲惫的身体，全身放松下来，目送你们远离校园，我挥手道别，不带一点云彩。幸福是朋友送来了自家刚制作的芥菜丝，味道酸酸的、甜甜的、余味犹尽。

叶子_6c11·2023-12-22 09:30

SLAM后端建图常用地图分类

1.点云地图（PointCloudMap）：利用RGB-D进行稠密建图，最直观、最简单的方法是根据估算的相机位姿，将RGB-D数据转化为点云，然后进行拼接，最后得到一个由离散的点组成的点云地图。

稻壳特筑·2023-12-22 09:16

论文阅读：Long-Term Visual Simultaneous Localization and Mapping

系统首先设计了一个高效的视觉点云匹配算法，将2D像素信息和3D体素信息有效融合。其次，使用贝叶斯持久性过滤器对地图点进行静态、半静态和动态分类，并移除动态点以消除其影响。

稻壳特筑·2023-12-22 09:13

Make your own Pytorch-YOLOv3

基本的ResBlock模块代码如下所示，主要是交替完成1x1和3x3的卷积,每个卷积之后都应用了BN层和LeakyReLU层。#本文注释的数字都是以416x416的图像作为输入，类别参考VOC共20个

Zannnne·2023-12-22 08:18

基于深度学习的森林火焰烟雾检测系统（含UI界面，yolov8、Python代码，数据集）

项目介绍项目中所用到的算法模型和数据集等信息如下：算法模型： yolov8 yolov8主要包含以下几种创新： 1.添加注意力机制（SE、CBAM等） 2.修改可变形卷积（DySnake

Python图像识别·2023-12-22 08:53

图解CNN系列一：卷积神经网络简介

卷积神经网络是深度学习神经网络的一个经典网络，它出现在90年代末，但近年来随着深度学习的发展，CNN在计算机视觉领域获得令人印象深刻的结果。

python练手项目实战·2023-12-22 05:05

图像识别毕业设计 opencv实现植物识别算法系统 - python 深度学习

kooerr·2023-12-22 03:13

卷积层里的多输入与多输出通道(channel)

目录一、多输入输出通道1、多输入通道2、多输出通道3、1×1卷积层4、二维卷积层的计算复杂度5、总结二、代码实现1、多输入通道2、多输出通道3、1×1卷积层4、总结一、多输入输出通道1、多输入通道下图是多输入通道

奉系坤阀·2023-12-22 03:35

LeNet

目录一、LeNet介绍1、历史背景2、模型介绍3、总结二、代码实现1、定义模型2、模型训练3、总结一、LeNet介绍1、历史背景LeNet是一种经典的卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork

奉系坤阀·2023-12-22 03:04

TensorFlow介绍

TensorFlow支持各种深度学习模型的实现，包括卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）等。它也可以用于图像处理、自然语言处理、语音识别、推荐系统、时间序列预

xhlh-cn·2023-12-21 22:23

Keras深度学习实战系列：卷积神经网络详解与实现

Keras深度学习实战（7）——卷积神经网络详解与实现0.前言1.传统神经网络的缺陷1.1构建传统神经网络1.2传统神经网络的缺陷2.使用Python从零开始构建CNN2.1卷积神经网络的基本概念2.2

A little strawberry·2023-12-21 22:30

SCI一区 | MATLAB实现BO-CNN-GRU-Mutilhead-Attention贝叶斯优化卷积神经网络-门控循环单元融合多头注意力机制多变量时间序列预测

SCI一区|MATLAB实现BO-CNN-GRU-Mutilhead-Attention贝叶斯优化卷积神经网络-门控循环单元融合多头注意力机制多变量时间序列预测目录SCI一区|MATLAB实现BO-CNN-GRU-Mutilhead-Attention

机器学习之心·2023-12-21 22:24

在图像处理中应用深度学习技术

利用卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)等深层神经网络的解决方案，可以逐渐取代基于算法说明的传统图像处理工作。尽管图

小白学视觉·2023-12-21 21:52

大创项目推荐深度学习+opencv+python实现昆虫识别 -图像识别昆虫识别

文章目录0前言1课题背景2具体实现3数据收集和处理3卷积神经网络2.1卷积层2.2池化层2.3激活函数：2.4全连接层2.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4MobileNetV2

laafeer·2023-12-21 21:51

竞赛 python+深度学习+opencv实现植物识别算法系统

gitee.com/dancheng-senior/postgraduate2相关技术2.1VGG-Net模型GoogleDeepMind公司研究员与牛津大学计算机视觉组在2014年共同研发出了一种全新的卷积神

iuerfee·2023-12-21 21:21

大创项目推荐深度学习植物识别算法系统

laafeer·2023-12-21 21:21

互联网加竞赛 python+深度学习+opencv实现植物识别算法系统

gitee.com/dancheng-senior/postgraduate2相关技术2.1VGG-Net模型GoogleDeepMind公司研究员与牛津大学计算机视觉组在2014年共同研发出了一种全新的卷积神

Mr.D学长·2023-12-21 21:50

大创项目推荐深度学习 python opencv 火焰检测识别火灾检测

文章目录0前言1基于YOLO的火焰检测与识别2课题背景3卷积神经网络3.1卷积层3.2池化层3.3激活函数：3.4全连接层3.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4YOLOV54.1

laafeer·2023-12-21 21:50

PyTorch深度学习实战（26）——卷积自编码器(Convolutional Autoencoder)

PyTorch深度学习实战（26）——卷积自编码器0.前言1.卷积自编码器2.使用t-SNE对相似图像进行分组小结系列链接0.前言我们已经学习了自编码器(AutoEncoder)的原理，并使用PyTorch

盼小辉丶·2023-12-21 19:36

论文解读：SwinTransformer-减少Q、K、V的运算规模

概述以及要解决的问题什么是Bankbone:不论什么模型，用这个backbone提特征，效果大概率非常好直接套用在各种下游任务中要解决的问题：一个block要完成的任务整体网络架构H*W*3卷积->还是

十有久诚·2023-12-21 16:15

论文解读：On the Integration of Self-Attention and Convolution

自注意力机制与卷积结合：OntheIntegrationofSelf-AttentionandConvolution(CVPR2022)引言1：卷积可以接受比较大的图片的，但自注意力机制如果图片特别大的话

十有久诚·2023-12-21 15:12

【AI-1】卷积神经网络

分享些AI的知识点，主要聊一下深度学习中的卷积神经网络。机器学习分哪些分支？

W Y·2023-12-21 15:00

tensorflow 中的深度可分离卷积接口 slim.separable_conv2d()

我在前面的一篇博客深入浅出谈谈深度可分离卷积中介绍了深度可分离卷积的原理，然后用tensorflow实现了下。

木水_·2023-12-21 14:55

什么情况下卷积层等价于全连接层？

先说答案：当卷积层的卷积核尺寸等于输入特征图的尺寸（Kw,Kh=lwin,lhinK_w,K_h=l_w^{in},l_h^{in}Kw,Kh=lwin,lhin），卷积核的输出通道数就等价于全连接的输出神经元个数

qiaoqiao2332·2023-12-21 14:01

浅谈深度学习中的不同归一化层

其中一些设计决策包括网络中要使用的网络层类型，例如卷积层、线性层、循环层等，以及我们的网络应该有多少层？我们应该使用什么样的归一化层？正确的优化损失函数应该是什么？

Garry1248·2023-12-21 14:23

智能物联网汽车3d虚拟漫游展示增强消费者对品牌的认同感和归属感

华锐视点云展平台是一个专业的三维虚拟展厅编辑平台，拥有汽车展厅等500多个3D展厅模板和17项编辑功能，无需懂代码，只需拖、拉、拽即可快速搭建线上展厅。首先，汽车3D虚拟展示系统

VRARvrnew3d·2023-12-21 13:01

简单的几个基础卷积操作

当构建卷积神经网络时，我们可以使用不同的卷积操作来提取图像特征。以下是一些常见的卷积操作，以及它们的PyTorch实现：标准卷积层：通过nn.Conv2d实现标准的卷积操作。

赢勾喜欢海·2023-12-21 12:44

YOLOv8改进 | 主干篇 | 利用MobileNetV1替换Backbone（轻量化网络结构）

这些模型基于简化的架构，并利用深度可分离卷积构建轻量级深度神经网络，其引入了两个简单的全局超参数，用于在延迟和准确性之间进行有效的权衡。

Snu77·2023-12-21 12:43

YOLOv5改进 | 卷积篇 | 通过RFAConv重塑空间注意力（深度学习的前沿突破）

一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是RFAConv，全称为Receptive-FieldAttentionConvolution，是一种全新的空间注意力机制。与传统的空间注意力方法相比，RFAConv能够更有效地处理图像中的细节和复杂模式(适用于所有的检测对象都有一定的提点)。这不仅让YOLOv5在识别和定位目标时更加精准，还大幅提升了处理速度和效率。本文章深入会探讨RFAConv如何在YOLO

Snu77·2023-12-21 12:34

深度学习---从入门到放弃（七）CNN进阶，迁移学习

从上图中可以看出现代卷积神经网络主要被用于各类图像识别和捕捉，而这些应用也归功于我们之后要讲到的Large-scaleCNNs以及迁移学习了。在CNN网络结构

佩瑞·2023-12-21 09:25

深度学习之CNN深度卷积神经网络-DenseNet（进阶）

1.简介DenseNet是在ResNet发表后深受其影响，同时又更为优秀的一种网络结构，由康威大学清华大学、facebook的三位作者共同提出，论文发表于2017，获得了CVPR2017的最佳论文奖。其核心即denseblock稠密块继承和发扬了ResNet中shortcut这一设计使得layer之间可以“稠密”互联，同时，正如其名，不只是层于层间的连接，而且是稠密连接(也借鉴了Inception

辣椒种子·2023-12-21 09:51

深度学习之CNN深度卷积神经网络-GoogLeNet（进阶）

1.简介GoogLeNet是2014年ChristianSzegedy等人在2014年大规模视觉挑战赛(ILSVRC2014)上使用的一种全新卷积神经网络结构，于2015年在CVPR发表了论文《GoingDeeperwithConvolutions

辣椒种子·2023-12-21 09:50

深度学习进阶 - 卷积的原理

Hi,你好。我是茶桁。在结束了RNN的学习之后，咱们今天开始来介绍一下CNN。CNN是现代的机器深度学习一个很核心的内容，就假如说咱们做图像分类、图像分割，图像的切分等等。其实这些过程就是你让计算机能够自动识别，不仅能够识别图像里有什么，还能识别图像里这些东西分别是在什么地方。这种复杂操作其实都是基于啊CNN的变体。要给计算机有识别图像的能力。再比方说大无人驾驶汽车，它要识别行人在哪里。再比如安防

茶桁·2023-12-21 09:20

31. 深度学习进阶 - 全连接层及网络结构

之前的课程咱们学习了卷积以及池化，那到底卷积是如何构成卷积神经网络的呢？我们这节课来好好讲一下。全连接层整个卷积的运算就是经过卷积，再经过pooling，再经过卷积。会把这个图形变的很小。

茶桁·2023-12-21 09:17

人工智能Keras图像分类器（CNN卷积神经网络的图片识别篇）

上期文章我们分享了人工智能Keras图像分类器（CNN卷积神经网络的图片识别的训练模型），本期我们使用预训练模型对图片进行识别：KerasCNN卷积神经网络模型训练导入第三方库fromkeras.preprocessing.imageimportimg_to_arrayfromkeras.modelsimportload_modelimportnumpyasnpimportimutilsimpor

人工智能研究所·2023-12-21 09:05

池化层(pooling)

、平均池化层3、总结二、代码实现1、最大池化与平均池化2、填充和步幅(padding和strides)3、多个通道4、总结一、池化层1、最大池化层2、平均池化层3、总结池化层返回窗口中最大或平均值环节卷积层对位置的敏感性同样有窗口大小

奉系坤阀·2023-12-21 09:24

把点云（point cloud）视作位姿的平移部分，导出 Tum 格式的位姿

方便对原始pointcloud使用EVO轨迹评测工具，在相似变换的尺度上计算两个点云的整体距离。

培之·2023-12-21 08:33

【目标检测实验系列】YOLOv5创新点改进：融合高效轻量级网络结构GSConv，减轻模型复杂度的同时保持检测精度！（内含源代码，超详细改进代码流程）

通过GSConv替换普通的卷积结构，减轻模型复杂度的同时保持检测精度。（通

弗兰随风小欢·2023-12-21 08:59

去噪深度卷积网络实战扩展（三）——DnCNN网络实战讲解

在近几年深度学习领域，有一类去噪神经网络非常出名，这就是DnCNN网络。英文是：Feed-forwarddenoisingconvolutionalneuralnetworks(DnCNNs)。这个网络强调了residuallearning（残差学习）和batchnormalization（批量标准化）在信号复原中相辅相成的作用，可以在较深的网络的条件下，依然能带来快的收敛和好的性能。这个算法可以

科技州与数据州·2023-12-21 07:01

高斯滤波

高斯滤波和均值滤波一样，都是利用一个掩膜和图像进行卷积求解。不同之处在于：均值滤波器的模板系数都是相同的，为1。而高斯滤波器的模板系数，随着距离模板中心距离的增大，系数减小（服从二维高斯分布）。

我坚信阳光灿烂·2023-12-21 06:54

Unet复现，包含不同的上采样和下采样方式

可以通过maxpool实现，也可以是使用步长为2的卷积实现。2.上采样上采样的时候，通道数减半，特征图翻倍。

Jay_Mapp·2023-12-21 06:31

PCL 点云匹配 2 之NICP(Normal ICP)

一、概述PCL库中提供了以下ICP的接口及其变种：点到点：pcl::IterativeClosestPoint点到面：pcl::IterativeClosestPointWithNormals面到面：pcl::GeneralizedIterativeClosestPoint上面一篇中我们已经得出了一个结论，就是ICP虽然简单，但是也有明显的缺点1、计算速度慢，收敛慢，迭代次数多2、对内存的开销比较

Σίσυφος1900·2023-12-21 06:30

协方差矩阵

-知乎一、概述最近一直在搞点云ICP配准，里面用到了一个很重要的数学上东西就是协方差，由于面临的是两个点云之间的关系，那我们就需要研究一下协方差矩阵，后来慢慢的想了一些，之前我在做2D使用Halcon的时候那个轮廓匹配