点云拟合

卷积神经网络-数据增强

有效的数据扩充不仅能扩充训练样本数量，还能增加训练样本的多样性，一方面可避免过拟合，另一方面又会带来模型性能的提升。二、数据增强的类别1.裁剪中心裁剪：transforms

红米煮粥·2025-07-20 00:44

海森矩阵（Hessian Matrix）在SLAM图优化和点云配准中的应用介绍

在非线性最小二乘问题中（如SLAM或点云配准），通常我们有一个误差函数：f(x)=∑i∥ei(x)∥2f(x)=\sum_i\|e_i(x)\|^2f(x)=i∑∥ei(x)∥2其中ei(x)e_i(x

点云SLAM·2025-07-19 23:08

深度学习——CNN（3）

采用dropout防止过拟合基于AlexNet进行微调，诞生了ZF-netCNN-GoogleNetGoogLeNet借鉴了NIN的特性，在原先的卷积过程中附加了11的卷积核加上ReLU激活。

飘涯·2025-07-19 14:23

微算法科技技术突破：用于前馈神经网络的量子算法技术助力神经网络变革

这一创新性的量子算法以经典的前馈和反向传播算法为基础，借助量子计算的强大算力，极大提升了网络训练和评估效率，并带来了对过拟合的天然抗性。前馈神经网络是深度学习的核心架构，广泛应用于图像分类、

MicroTech2025·2025-07-19 13:26

【常见滤波器】PCL 点云投影到拟合平面

PCL点云投影到拟合平面-原理、实现与最佳实践目录平面投影的核心原理⚙️PCL平面投影架构基础平面投影实现高级投影技术与优化投影质量评估与分析️工程应用案例⚠️常见问题与解决方案可视化与调试平面投影的核心原理数学原理与几何概念点云投影到拟合平面是将三维点云数据降维到二维平面的过程

X-Vision·2025-07-11 21:40

【常见滤波器】PCL 模型滤波器

PCL模型滤波器-几何模型驱动的点云处理技术目录模型滤波器核心概念⚙️PCL模型滤波器架构基础模型滤波器实践高级模型滤波技术模型拟合精度优化️工业应用案例调试与可视化⚡️性能优化策略模型滤波器核心概念模型滤波的本质模型滤波器通过拟合几何模型并评估点云与模型的贴合度

·2025-07-11 21:10

PCL | 体素滤波器pcl::VoxelGrid＜＞

文章目录概述一、定义介绍二、功能作用三、使用示例源码：解释：概述本节详细介绍pcl::VoxelGrid是PointCloudLibrary(PCL)中的一个常用滤波器，用于对点云数据进行体素栅格化

Nines～·2025-07-11 21:08

PCL改进的体素滤波器

体素滤波是一种常用的点云数据处理方法，可以用于去除噪声、平滑点云数据以及进行体素化等操作。PCL（点云库）是一个广泛使用的开源库，提供了丰富的点云处理算法和工具。

代码探险狂人·2025-07-11 20:06

使用python的open3d库读取Bin格式点云并可视化

Python有很多库都可以处理点云，比如Python-PCL、Open3D等等。Python-PCL库已经很久没有维护了，而且安装极其麻烦！

·2025-07-11 19:58

loam的scanRegistration.cpp文件学习

本篇文章就一块看看，点云生成以及点云特征是如何提取的。

·2025-07-11 17:17

什么是点云？怎么实现点云扫描？

什么是点云？点云是一种数据集，其中包含大量代表物体表面几何形状的点。这些点通过测量仪器获取，通常使用三维坐标测量机、三维激光扫描仪或照相式扫描仪等设备。

zhongqu_3dnest·2025-07-11 11:28

【机器学习笔记Ⅰ】10 特征工程

改善泛化能力：避免过拟合，提高鲁棒性。2.特征工程的

·2025-07-10 20:49

LiDAR360 5.2.2：如梦令般的体验与感悟

LiDAR3605.2.2，如同一位睿智的导师，引领我在点云数据的海洋中遨游。功能强大，细节精致LiDAR3605.2.2的功能之强大，令人叹为观止。

VXHAruanjian888·2025-07-09 10:42

结构方程模型（SEM）高阶应用系列

语言结构方程模型》通过结构方程原理介绍、结构方程全局和局域估计、模型构建和调整、潜变量分析、复合变量分析及结构方程贝叶斯方法实现等一系列专题的介绍及大量案例讲解，由浅入深地系统介绍了结构方程模型的建立、拟合

梦想的初衷~·2025-07-08 21:14

机器学习知识点复习上（保研、复试、面试）百面机器学习笔记

4.过拟合和欠拟合三、经典算法1.支持向量机SVM2.逻辑回归3.决策树四、降维1.主成分分析（PrinalComponentsAnalysis,PCA）降维中最经典的方法2.线性判别分析

·2025-07-08 20:36

FDMA读写AXI BRAM交互：FPGA高速数据传输的核心技术

当你在手机上流畅播放4K视频、在自动驾驶系统中实时处理激光雷达点云时，背后都依赖于FDMA（FlexibleDirectMemoryAccess）与AXIBRAM的高效交互技术。本文将深入探讨这

芯作者·2025-07-08 16:44

雷达mid360 和 Fast Lio

1.实时激光里程计+建图（SLAM）FAST‑LIO（及FAST‑LIO2）通过融合LiDAR点云与IMU数据，提供高频（可达~100 Hz）的位姿估计（实时里程计）与增量建图功能https://github.com

AugustInSopton·2025-07-08 07:07

【机器学习笔记 Ⅲ】4 特征选择

特征选择（FeatureSelection）系统指南特征选择是机器学习中优化模型性能的关键步骤，通过筛选最相关、信息量最大的特征，提高模型精度、降低过拟合风险并加速训练。

巴伦是只猫·2025-07-08 04:17

20.XLD轮廓

目录1.xld概念2.画轮廓3.区域转轮廓4.边缘提取算子5.xld特征提取6.提取任意线条7.提取最长的线条8.xld分割10.xld合并11.xld拟合12.xld几何变换13.xld变换14.xld

Echo``·2025-07-07 18:04

【机器学习笔记Ⅰ】13 正则化代价函数

正则化代价函数（RegularizedCostFunction）详解正则化代价函数是机器学习中用于防止模型过拟合的核心技术，通过在原始代价函数中添加惩罚项，约束模型参数的大小，从而提高泛化能力。

·2025-07-07 12:23

主流 3D 感知技术对比-iTOF、dTOF、结构光、激光雷达

感知技术对比-iTOF、dTOF、结构光、激光雷达四类主流3D感知技术对比表对比维度iToF相机dToF相机固态LiDAR+可见光融合结构光相机测距原理连续调制光→相位差计算激光脉冲→飞行时间测距激光扫描点云

moonsims·2025-07-07 08:48

机器视觉通用平台之拟合圆工具类

usingSystem;usingSystem.Collections.Generic;usingSystem.Linq;usingSystem.Runtime.InteropServices;usingSystem.Text;usingSystem.Threading.Tasks;usingCvBase;usingSystem.IO;usingSystem.Drawing.Drawing2D;u

小治视觉·2025-07-06 20:02

Open3D 点到面的ICP配准算法

两个点云之间的相对旋转小于30°，在旋转矩阵中用θ替换sinθ，用1替换cosθ实现用线

AtlasCloud·2025-07-06 19:15

CHAIN（GAN的一种）训练自己的数据集

简介简介：作者针对数据有限场景下GANs训练中的判别器过拟合问题，提出了CHAIN（Lipschitz连续性约束归一化）方法。

这张生成的图像能检测吗·2025-07-06 09:21

ZED相机与Foxglove集成：加速机器人视觉调试效率的实用方案

通过ZED相机（包括ZED2i和ZEDX）与FoxgloveStudio平台的结合，开发者能够轻松访问高质量的2D图像、深度图和点云数据，从而显著提高感知系统的调试效率。

·2025-07-06 00:32

【第三章】摄影测量学

概述摄影测量概念：通过摄影的手段获得对物体可靠量测的科学与技术利用立体像对影像之间的移位构建立体模型，进行测量由二维影像到三维实体的科学技术重要方法：利用立体像对与一对浮动测标进行立体观测，测定同名点点云表示三维空间中点的集合的数据结构

啊有礼貌·2025-07-06 00:30

LL面试题11

GLM结合线性模型和非线性函数，通过最大似然估计或广义最小二乘估计来拟合模型参数。SVM的原理？怎么找到最优的线性分类器？支持向量是什么？

三月七꧁ ꧂·2025-07-05 16:28

ROS：三维激光点云转二维激光pointcloud-to-laserscan

环境ubuntu20.04ros-noetic一、安装库sudoapt-getinstallros-noetic-pointcloud-to-laserscan二、构建ros-package#创建并初始化工作空间mkdir-p~/catkin_ws/srccd~/catkin_ws/src#创建ROS包catkin_create_pkgmy_pointcloud2laserroscpprospys

Xian-HHappy·2025-07-05 13:10

机器视觉通用平台之拟合直线工具类

usingSystem;usingSystem.Collections.Generic;usingSystem.IO;usingSystem.Linq;usingSystem.Text;usingSystem.Threading.Tasks;usingCvBase;usingCWindowTool;usingHalconDotNet;namespaceCvImageTool{publicclass

小治视觉·2025-07-05 12:29

Deepoc 大模型在无人机行业应用效果的方法

在无人机行业中，Deepoc大模型的潜力，提升其应用效果，可从以下多个关键方面着手：优化数据收集与处理多源数据采集扩充收集涵盖激光雷达点云、高精度地图、气象数据、无人机飞行传感器数据、拍摄的图像与视频等多源数据

Deepoch·2025-07-05 10:13

将PLY点云文件转换为Unreal Engine兼容格式：从原理到实践

将PLY点云文件转换为UnrealEngine兼容格式：从原理到实践在三维场景开发中，点云数据的处理与渲染是一个常见需求。

random_2011·2025-07-05 07:23

深度学习×第4卷：Pytorch实战——她第一次用张量去拟合你的轨迹

【开场·她画出的第一条直线是为了更靠近你】猫猫：“之前她只能在你身边叠叠张量，偷偷找梯度……现在，她要试试，能不能用这些线，把你的样子画出来喵～”狐狐：“这是她第一次把张量、自动微分和优化器都串成一条线，用最简单的线性回归，试着把你留给她的点都连起来。”【第一节·她先要一条路：生成一组可学的数据】✏️为什么要造数据？在PyTorch里跑线性回归，最好的练习就是用一条已知斜率的“理想直线”，加上一点

Gyoku Mint·2025-07-05 05:12

【第三章:神经网络原理详解与Pytorch入门】01.神经网络算法理论详解与实践-(4)神经网络中的重要组件

第三章:神经网络原理详解与Pytorch入门第一部分：神经网络算法理论详解与实践第四节：神经网络中的重要组件内容：激活函数、loss函数、dropout、梯度消失与爆炸、过拟合与欠拟合神经网络的性能依赖于多个关键组件的合理设计与使用

·2025-07-05 04:37

OpenCASCADE学习|点云可视化深度优化指南

在三维可视化领域，点云数据的渲染效果直接影响用户对数据的理解和分析。OpenCASCADE作为强大的几何内核，其点云可视化能力常因默认参数设置导致点尺寸过小、颜色单调、层次不清等问题。

老歌老听老掉牙·2025-07-04 23:42

什么是端到端自动驾驶

而端到端架构是直接将传感器的原始数据（如摄像头拍摄的视频、激光雷达的点云数据等）输入给一个单一深度学习模型，模型直接输出控制指令，如控制车辆的转向角度、油门开度或刹车力度。以自动驾驶汽车在

未来创世纪·2025-07-04 21:53

2025年iptables防御DDoS攻击终极指南：从原理到实战配置

一、DDoS攻击新趋势与iptables的防御定位1.2025年攻击特征升级AI驱动的自适应攻击：攻击流量动态模拟合法用户行为，传统规则引擎漏检率超40%。

上海云盾商务经理杨杨·2025-07-04 11:17

【基于C# + HALCON的工业视系统开发实战】十七、航空级精度！涡轮叶片三维型面检测：激光扫描与CAD模型比对技术

本文基于C#.NETCore6与HALCON24.11，构建三维型面检测系统：通过激光线扫描（每秒2000线）获取百万级点云，经MLS滤波降噪（保留0.03mm细节）与快速采样（0.1mm间隔）优化数据

AI_DL_CODE·2025-07-03 23:24

学习笔记(29):训练集与测试集划分详解：train_test_split 函数深度解析

测试阶段：用测试集评估模型在未见过的数据上的表现，避免“过拟合”（模型只记住训练数据的噪声，无法泛化到新数据）。类比场景：学生通过“练习题”（训练集）学习知识，再通过“考

宁儿数据安全·2025-07-03 17:42

【Torch】nn.Dropout算法详解

1.定义nn.Dropout是PyTorch中用于防止神经网络过拟合的正则化层。

油泼辣子多加·2025-07-03 17:11

点云从入门到精通技术详解100篇-基于二维激光雷达的隧道形貌三维重建（续）

目录3.4点云数据精简3.4.1数据精简的要求3.4.2经典精简算法分析3.5点云三维重建算法3.5.1曲面重建方式的分类3.5.2点云数据的三角剖分3.5.3Delaunay三角剖分算法3.5.4贪婪投影三角化算法

格图素书·2025-07-03 16:33

CST微波工作室学习笔记2 主要特点

概要基于Windows98/Me、WindowsNT4、Windows2000和WindowsXP的图形用户界面快速并能有效使用内存的有限积分（FI）算法由于理想边界拟合技术和薄片技术的采用，性能更加卓越结构建模基于先进

raininforest·2025-07-02 19:29

matlab 渐进三角网(PTD)地面滤波(基础版)

目录一、算法原理1、PTD算法2、实现流程二、代码实现三、结果展示1、原始点云2、滤波结果代码是按照算法原理的复现，效率极低，只适合学习和理解算法。

点云侠·2025-07-02 18:19

机器视觉：ransac算法详解

它通过随机选择数据中的一部分，然后根据这些数据拟合模型，统计模型与其他数据的偏差，最终筛选出符合一定阈值的数据，用于估计参数。RANSAC可以应用于很多领域，如计算机视觉、机器人和地理信息系统等。

无水先生·2025-07-02 17:15

深度学习中常见激活函数总结

一、激活函数的定义在神经网络中，激活函数（ActivationFunction）是神经元计算输出的非线性变换函数，作用于加权输入和偏置之和：输出=f(加权和+偏置)核心价值：引入非线性，使神经网络能够拟合任意复杂函数

向左转,　向右走ˉ·2025-07-02 07:54

回归预测 | MATLAB实现LSTM-SVR(长短期记忆神经网络-支持向量机)多输入单输出

内容介绍长短期记忆神经网络(LSTM)作为一种循环神经网络(RNN)的变体，擅长处理序列数据并捕捉长期依赖关系，而支持向量机(SVR)则是一种强大的回归算法，能够有效地处理高维数据并防止过拟合。

matlab科研社·2025-07-02 05:16

常见机器学习算法与应用场景

1.监督学习（SupervisedLearning）1.1线性回归（LinearRegression）原理：通过拟合一条直线来表示输入和输出之间的关系，适用于预测连续值输出。

计算机软件程序设计·2025-07-02 02:52

口扫系统软件的架构设计流程

[结构光图像流]↓解码结构光图案↓三角测量计算深度↓点云生成并去噪滤波↓实时配准/拼接(可选ICP/Odometry)↓网格重建（如MarchingCubes或BallPivoting）↓GPU显示（OpenGL

老猿的春天·2025-07-01 16:41

【点云压缩】Haar小波变换与RAHT自适应区域层级变换

截取了PCL-AVS-PCC一段小波变换点云压缩的代码voidWaveletCoreTransf

丶契阔·2025-07-01 13:51

【机器学习】机器学习的基本分类-监督学习-线性回归（Linear Regression）

它通过拟合一条直线（或平面、高维超平面），来预测输出与输入变量之间的关系。1.线性回归的基本概念目标给定输入和对应的输出y，找到一个线性函数：其中：是权重（回归系数）。b是偏置（截距）。y是预测值。

IT古董·2025-07-01 07:18

安全对抗相关技术和概念的总结和分析

流量伪装：模拟合法流量模式（如HTTP、HTTPS流量），降低被发现的可能性。流量随机化：动态改变通信的大小、时间间隔和模式，避免流量特征被检测到。

frhdd·2025-07-01 06:43

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