点云卷积

YOLOv5改进 | 2023 | CARAFE提高精度的上采样方法（助力细节长点）

一、本文介绍本文给大家带来的CARAFE（Content-AwareReAssemblyofFEatures）是一种用于增强卷积神经网络特征图的上采样方法。
Snu77·2023-12-18 08:21

卷积神经网络

文章目录一、卷积神经网络与传统网络的区别：1、区别2、整体架构2.1、卷积层2.2、只做一次卷积就可以了吗？
微笑伴你而行·2023-12-18 08:41

Swin-Transformer 在图像识别中的应用

1.卷积神经网络简单介绍图像识别任务主要利用神经网络对图像进行特征提取，最后通过全连接层将特征和分类个数进行映射。
听风吹等浪起·2023-12-18 07:23

pytorch 搭建GoogLeNet

辅助分类器2.搭建GoodLeNet网络3.训练部分4.预测部分5.训练过程1.介绍GoodLeNet网络中的亮点有：引入了Inception结构，在网络在横向上有深度，融合了不同尺度的特征信息使用了1*1的卷积核进行降维处理添加了两个辅助分类器帮助训练丢弃全连接层
听风吹等浪起·2023-12-18 07:22

C++ 智能指针学习

在使用PCL库做点云处理的时候，经常用到了智能指针。智能指针比较常见并且很重要，准备一边学习一边记录一下。C++没有内存回收机制，new出来的对象需要手动delete，否则会造成内存泄漏。
Meditation-·2023-12-18 02:34

自动驾驶学习笔记（十八）——Lidar感知

Apollo开发者#学习课程的传送门如下，当您也准备学习自动驾驶时，可以和我一同前往：《自动驾驶新人之旅》免费课程—>传送门《Apollo社区开发者圆桌会》免费报名—>传送门文章目录前言Lidar感知运动补偿点云分割总结前言见
Mr.Cssust·2023-12-17 23:44

【人工智能】实验五 采用卷积神经网络分类MNIST数据集与基础知识

实验五采用卷积神经网络分类MNIST数据集【实验目的】熟悉和掌握卷积神经网络的定义，了解网络中卷积层、池化层等各层的特点，并利用卷积神经网络对MNIST数据集进行分类。
friklogff·2023-12-17 22:29

【图像分类】【深度学习】【Pytorch版本】 ResNeXt模型算法详解

【图像分类】【深度学习】【Pytorch版本】ResNeXt模型算法详解文章目录【图像分类】【深度学习】【Pytorch版本】ResNeXt模型算法详解前言ResNeXt讲解分组卷积(GroupConverlution
牙牙要健康·2023-12-17 21:47

【语义分割】12个主流算法架构介绍、数据集推荐、总结、挑战和未来发展

其中编码器部分利用卷积层和池化层逐步提取输入图像的特征，获取输入图像特征的潜
waski·2023-12-17 19:33

TransXNet：使用双动态令牌混合器学习全局和局部动态以实现视觉识别

文章目录摘要1、简介2、相关研究3、方法4、实验5、局限性6、结论摘要https://arxiv.org/pdf/2310.19380.pdf最近的研究将卷积与transformer相结合，以引入归纳偏置并提高泛化性能
AI浩·2023-12-17 18:45

最小二乘法拟合平面实现

原理：实现：/***@description:最小二乘法拟合平面*@paramcloud输入点云*/voidFitPlaneByLeastSquares(pcl::PointCloud::Ptr&cloud
给算法爸爸上香·2023-12-17 17:46

《点云处理》平面拟合

前言在众多点云处理算法中，其中关于平面拟合的算法十分广泛。本篇内容主要是希望总结归纳各类点云平面拟合算法，并且将代码进行梳理保存。
Meditation-·2023-12-17 17:14

Python-编写点云处理软件（七）点云按高程、密度和强度着色

目录0简述1高程着色2强度着色3密度着色4结语0简述对于点云数据的可视化，着色是一种非常重要的技术，它可以将数据的关键特征以可视化的方式呈现出来。
Auto工程师·2023-12-17 16:54

Python-编写点云处理软件（十五）交互式点云地面点提取

目录0简述1CSF算法原理2具体步骤3点云处理软件实现4效果展示0简述本篇在点云处理软件中实现点云地面点提取功能，通过窗口输入提取参数完成选中的点云对象提取地面点的功能。
Auto工程师·2023-12-17 16:54

Python点云处理（八）点云聚类算法（下）

目录0简述1Mean-Shift聚类算法2Agglomerative聚类算法3Spectral聚类算法4结语0简述本篇为点云聚类算法下篇，上一篇中实现了DBSCAN聚类算法、K-means聚类算法、OPTICS
Auto工程师·2023-12-17 16:24

Python点云处理（十）点云三维直线拟合

目录0简述1RANSAC2Hough变换3PCA主成分分析4结语0简述点云直线拟合是一种在三维点云数据中提取直线特征的算法。
Auto工程师·2023-12-17 16:24

【手撕算法系列】BN

1,c,1,1代码classBatchNorm(nn.Module):def__init__(self,num_features,num_dims):#num_features：完全连接层的输出数量或卷积层的输出通道数
Nastu_Ho-小何同学·2023-12-17 16:39

RT-DETR改进策略：AKConv即插即用，轻松涨点

摘要提出了一种算法，用于生成任意尺寸卷积核的初始采样坐标。
静静AI学堂·2023-12-17 16:03

【专栏目录】

改进的方法包括：增加注意力机制、更换卷积、更换block、更换backbone、更换head、更换优化器等；每篇文章提供了一种到N种改进方法。评测用的数据集是我自己标注的数据集，里面包含32种飞机。
静静AI学堂·2023-12-17 16:33

YoloV5改进策略：双动态令牌混合器（D-Mixer）的TransXNet，实现YoloV5的有效涨点

D-Mixer通过分别在均匀分割的特征片段上应用有效的全局注意力模块和输入依赖的深度卷积，使网络具有强大的归纳偏差和扩大的有效感受野。
静静AI学堂·2023-12-17 16:33

RT-DETR改进策略：UniRepLKNet，大核卷积的最新成果，轻量高效的首选（全网首发）

论文：《UniRepLKNet：用于音频、视频、点云、时间序列和图像识别的通用感知大内核ConvNet》https://arxiv.org/abs/2311.15599大核卷积神经网络(ConvNets
静静AI学堂·2023-12-17 16:02

【专栏目录】

改进的方法包括：增加注意力机制、更换卷积、更换block、更换backbone、更换head、更换优化器等；每篇文章提供了一种到N种改进方法。评测用的数据集是我自己标注的数据集，里面包含32种飞机。
静静AI学堂·2023-12-17 16:00

【计算机视觉】SIFT

在边缘提取的时候，用高斯一阶导对信号进行卷积，响应值最大的就是边界如果用高斯二阶导对信号进行卷积，0点就是边界点（二阶导等于0的点，对应一阶导的极值点）如果用高斯二阶导在不同的信号上进行卷积，当信号宽度与高斯滤波核匹配的时候
Patrick star`·2023-12-17 16:29

快速傅立叶卷积(FFC)

论文LaMa:Resolution-robustLargeMaskInpaintingwithFourierConvolutionshttps://github.com/advimman/lama1.Introduce解决图像绘制问题——缺失部分的真实填充——既需要“理解”自然图像的大尺度结构，又需要进行图像合成。通常的做法是在一个大型自动生成的数据集上训练绘画系统，这些数据集是通过随机屏蔽真实图
梅如你·2023-12-17 15:07

SCI一区级 | Matlab实现GWO-CNN-GRU-selfAttention多变量多步时间序列预测

GWO-CNN-GRU-selfAttention多变量多步时间序列预测预测效果基本介绍程序设计参考资料预测效果基本介绍1.Matlab实现GWO-CNN-GRU-selfAttention灰狼算法优化卷积门控循环单元融合自注意力机制多变量多步时间序列预测
机器学习之心·2023-12-17 15:03

深度学习 | MATLAB Deep Learning Toolbox convolution3dLayer 网络设定

MATLABDeepLearningToolboxconvolution3dLayer网络设定目录深度学习|MATLABDeepLearningToolboxconvolution3dLayer网络设定convolution3dLayer属性设定三维卷积参数参数及初始化学习率和正则化三维网络层参考资料致谢
机器学习之心·2023-12-17 15:33

深度学习 | MATLAB实现一维卷积神经网络convolution1dLayer参数设定

深度学习|MATLAB实现一维卷积神经网络convolution1dLayer参数设定目录深度学习|MATLAB实现一维卷积神经网络convolution1dLayer参数设定基本介绍参数描述网络创建学习总结参考资料基本介绍一维卷积层将滑动卷积滤波器应用于一维输入
机器学习之心·2023-12-17 15:33

深度学习入门（五）：经典网络Alexnet实现

介绍AlexNet是一个深度卷积神经网络架构，于2010年代初在深度学习重新引起人们关注时发挥了重要作用。它因在2012年的ImageNet大规模视觉识别挑战（ILSVRC）中获胜而闻名。
一个很菜的小猪·2023-12-17 14:55

3D点云广义零样本分类的递归循环对比生成网络笔记

1TitleContrastiveGenerativeNetworkwithRecursive-Loopfor3Dpointcloudgeneralizedzero-shotclassification(YunHao,YukunSu,GuoshengLin,HanjingSu,QingyaoWu)【PatternRecognition】2ConclusionThisworkaimstofacili
umbrellazg·2023-12-17 13:04

PCL点云处理之自定义生成多种类型的圆柱点云（C++）（二百二十五）

PCL点云处理之自定义生成多种类型的圆柱点云（C++）（二百二十五）一、算法介绍1.空心圆柱点云2.实心圆柱点云二、算法实现1.生成方法1（空心）2.生成方法2（实心）一、算法介绍根据自己指定的圆柱长度
点云学徒·2023-12-17 10:44

PCL点云处理之主成分分析（PCA）拟合圆柱参数（C++详细介绍）（二百二十六）

PCA点云处理之主成分分析拟合圆柱参数（C++详细介绍）（二百二十六）一、算法介绍二、算法设计三、算法实现1.代码2.结果3.矩阵分解的特征值和特征向量的说明一、算法介绍这个算法的作用是对给定的点云数据进行圆柱拟合
点云学徒·2023-12-17 10:14

MATLAB 计算两片点云间的最小距离（2种方法） （39）

MATLAB计算两片点云间的最小距离（39）一、算法介绍二、算法实现1.常规计算方法2.基于KD树的快速计算一、算法介绍假设我们现在有两片点云1和2，需要计算二者之间的最小距离，这里提供两种计算方法，分别是常规计算和基于
点云学徒·2023-12-17 10:33

[动手学深度学习-PyTorch版]-4.4深度学习计算-自定义层

4.4自定义层深度学习的一个魅力在于神经网络中各式各样的层，例如全连接层和后面章节中将要介绍的卷积层、池化层与循环层。虽然PyTorch提供了大量常用的层，但有时候我们依然希望自定义层。
蒸饺与白茶·2023-12-17 09:04

大创项目推荐 深度学习 python opencv 实现人脸年龄性别识别

文章目录0前言1项目课题介绍2关键技术2.1卷积神经网络2.2卷积层2.3池化层2.4激活函数：2.5全连接层3使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4Keras介绍4.1Keras深度学习模型
laafeer·2023-12-17 09:23

数字信号处理翻转课堂笔记7——循环移位与卷积&DFT的共轭对称性&频率域采样定理

数字信号处理第七次翻转课堂FlippedClassroom7ofDSP对应教材：《数字信号处理（第五版）》西安电子科技大学出版社，高西全、丁玉美著一、要点1、循环移位性质；2、循环卷积定理（重点）；3、
暗然而日章·2023-12-17 08:28

CGAL 使用曲面拟合方法计算点云法向量

目录一、算法原理1、主要函数二、代码实现一、算法原理1、主要函数头文件#include函数voidCGAL::jet_estimate_normals(PointRange&points,unsignedintk,constNamedParameters&np=parameters::default_values())  在最近邻上使用射流拟合估计点的范围的法向。输出法线的方向是随机的。point
点云侠·2023-12-17 08:38

CGAL 点云边界提取

目录一、算法概述1、主要函数2、参考文献二、代码实现三、结果展示一、算法概述  使用Voronoi协方差度量检测点云的尖锐边缘特征点。
点云侠·2023-12-17 08:38

CGAL 使用PCA计算点云法向量

目录一、算法原理1、主要函数二、代码实现一、算法原理见：PCL计算点云法向量并显示1、主要函数头文件include函数voidCGAL::pca_estimate_normals(PointRange&
点云侠·2023-12-17 08:08

【论文精读】MAKE-A-VIDEO:TEXT-TO-VIDEO GENERATION WITHOUT TEXT-VIDEO DATA

TEXT-TO-VIDEOGENERATIONWITHOUTTEXT-VIDEODATA数据集Abstract1、Introduction2、Methodpipeline（1）Text-to-imageModel（2）SpatiotemporalLayers（3）伪3D卷积层
_企鹅_·2023-12-17 08:07

CGAL 点云法向量重新定向编程

CGAL点云法向量重新定向编程点云法向量是计算机视觉和计算机图形学中常用的技术之一，它用于描述点云数据中每个点的表面方向。
翠绿山川间探索冒险·2023-12-17 08:33

如何在tensorflow中打印出中间层的特征输出2

定义神经网络的结构的可视化说明大家可以去找下tensorflow2.x,或者tensorflow1.x的指南，哪里有详细的说明，可以跟着例子跑一下程序，然后调一下，就知道怎么使特征可视化了首先上代码例子，这是随意写的一个卷积结构
Nick Throne·2023-12-17 07:26

TensorFlow（7）卷积神经网络实战（1）（可视化）

目录基础理论卷积卷积核与过滤器的区别一、获取数据集二、设定数据集大小、归一化三、构建卷积神经网络四、编译&&训练五、模型评估六、可视化1、创建plt图2、获取各卷积层3、观察卷积层总代码卷积神经网络可视化基础理论在实际应用中
_(*^▽^*)_·2023-12-17 07:22

53从 0 到 1 实现卷积神经网络--实现卷积神经网络

实现卷积神经网络梯度检验前面两个实验实现交叉熵损失函数、激活函数、线性层时，都是直接对其函数进行求导，在数学上称之为解析梯度Analyticgradient，而在数学上梯度的真正定义是:image.png
Jachin111·2023-12-17 07:57

ResNeXt(pytorch)

可以这样理解，这里的GConv还是用的分组组数还不是g=Cin，之前的ResNet中还是用的普通3*3卷积，但ResNet中引入了1*1卷积来改变通道数，减少3*3卷积的参数，后续的研究对1*1，3*3
caigou.·2023-12-17 07:51

大创项目推荐 深度学习 python opencv 动物识别与检测

文章目录0前言1深度学习实现动物识别与检测2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3YOLOV53.1网络架构图3.2
laafeer·2023-12-17 07:20

sklearn随机森林 测试 路面点云分类

一、特征5个坐标坐标-特征-类别训练数据二、模型训练记录分享给有需要的人，代码质量勿喷importnumpyasnpimportpandasaspdimportjoblib#region1读取数据dir='D:\\py\\RandomForest\\'filename1='trainRS'filename2='.csv'path=dir+filename1+filename2rawdata=pd.
累了就要打游戏·2023-12-17 07:02

PCL计算法向量结果不对的问题

一、点云（高程渲染。
累了就要打游戏·2023-12-17 07:32

ArcGIS Pro 指定范围裁剪点云

一、轨迹点转轨迹线：【工具】点集转线二、线平行复制三、封闭线四、线转面：【工具】要素转面五、裁剪点云：【工具】提取LAS
累了就要打游戏·2023-12-17 06:26

论文阅读：UniSeg: A Unified Multi-Modal LiDAR Segmentation Network and the OpenPCSeg Codebase

0、Abstract点视图、体素视图和距离视图是点云的三种典型形式。它们都有精确的3D测量，但缺乏颜色和纹理信息。RGB图像是这些点云视图的自然补充，充分利用它们的全面信息有利于更强的感知。
shiyueyueya·2023-12-17 06:52

yolov5单目测距+速度测量+目标跟踪

基于深度学习的方法通常使用卷积神经网络（CNN）来学习从图像到深度图的映射关系。单目测距代码单目测距涉及到坐标转换，代码如下：defconvert_2D_to_3D(point2D,R,
阿利同学·2023-12-17 06:17
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