点云模型训练

基于卷积神经网络模型的手写数字识别

基于卷积神经网络模型的手写数字识别一.前言二.设计目的及任务描述2.1设计目的2.2设计任务三.神经网络模型3.1卷积神经网络模型方案3.2卷积神经网络模型训练过程3.3卷积神经网络模型测试四.程序设计一
Jc.MJ·2024-02-13 10:22

基于全连接神经网络模型的手写数字识别

基于全连接神经网络模型的手写数字识别一.前言二.设计目的及任务描述2.1设计目的2.2设计任务三.神经网络模型3.1全连接神经网络模型方案3.2全连接神经网络模型训练过程3.3全连接神经网络模型测试四.
Jc.MJ·2024-02-13 10:21

Nuscenes数据集点云数据如何转换到图像上

零、概要注意：该文章是手写ai自动驾驶，Nuscenes数据集的笔记。首先，学习需要使用到nuScenes数据集。python工具需要使用到nuscenes-devkit、pyquaternionfromnuscenes.nuscenesimportNuScenesfrompyquaternionimportQuaternion#四元数操作的包https://github.com/nutonomy
端木的AI探索屋·2024-02-13 08:48

探索XGBoost：时间序列数据建模

本教程将深入探讨如何在Python中使用XGBoost建模时间序列数据，包括数据准备、特征工程和模型训练等方面，并提供相应的代码示例。准备数据在处理时间序列数据之前，首先需要准备数据。
Echo_Wish·2024-02-13 05:22

散记二三

2021年11月18日星期四晴最近几天，感觉有点云里雾里的，而且都是一早上发生的，散记下来凑个更吧。前面周日我一早被锁就不说了，来参加日更之后，近大半年不咋用复活卡。
千禾随笔·2024-02-12 23:15

机器学习：过拟合和欠拟合的介绍与解决方法

其实除了欠拟合和过拟合，还有一种是适度拟合，适度拟合就是我们模型训练想要达到的状态，不过适度拟合这个词平时真的好少见。
是Dream呀·2024-02-12 19:05

《AI绘画从入门到精通》专栏总目录

专栏名称：《AI绘画从入门到精通》内容介绍：StableDiffusionWebUI基础教程、ControlNet控制网络、StableDiffusion综合案例、StableDiffusion模型下载、模型训练
水滴技术·2024-02-12 17:03

推荐系统｜召回05_矩阵补充、最近邻查找

文章目录矩阵补充MatrixCompletion模型结构模型训练模型存储矩阵补充MatrixCompletion模型结构通过用户ID和物品ID分别找到对应的向量，然后去做内积，内积的数值可以去衡量匹配的程度
晓源Galois·2024-02-12 16:37

阿里集团基于 Fluid+JindoCache 加速大模型训练的实践

作者：王涛(扬礼)陈裘凯(求索)徐之浩(东伝)一、背景时间步入了2024年，新的技术趋势，如大模型/AIGC/多模态等技术，已经开始与实际业务相结合，并开始生产落地。这些新的技术趋势不仅提高了算力的需求，也给底层基础设施带来了更大的挑战。在计算方面，以GPU和FPGA等异构硬件为例，他们通过短周期的迭代和演进来适应不断变化的需求。阿里集团通过统一调度、统一资源池以及全面弹性等调度手段满足了复杂的计
阿里技术·2024-02-12 15:00

点云从入门到精通技术详解100篇-非结构化道路下无人平台路径规划与运动控制（中）

目录2.4.4IOP栅格地图构建3基于IOP栅格地图的无人平台路径规划3.1基于IOP模型的改进A*算法
格图素书·2024-02-12 14:17

聚创速腾16线激光雷达使用配置

目录目录一、硬件连接1.1硬件接口1.2数据接口1.3wireshark数据包检测二、驱动配置2.1RS_View上位机2.1.1下载2.1.2运行2.1.3连接激光雷达查看点云2.1.4激光雷达IP、
wanghuohuo0716·2024-02-12 13:45

《零基础实践深度学习》波士顿房价预测任务1.3.3.4训练过程

接下来介绍如何求解参数w和b的数值，这个过程也称为模型训练过程。训练过程是深度学习模型的关键要素之一，其目标是让定义的损失函数尽可能的小，也就是说找到一个参数解w和b，使得损失函数取得极小值。
软工菜鸡·2024-02-12 10:14

PointCleanNet: 一种基于数据驱动的点云去噪方法

最近投文章，不止一个审稿人向我推荐了PointCleanNet用于稠密点云去噪。查了一下，是Ovsjanikov教授挂名的文章，发表在CGF上。高手背书，果断决定研究一下。
程序猿老甘·2024-02-12 09:43

Python三维体素化网格和点云计算

要点Python三维点云自动生成3D网格和表面重建，创建多个细节层次Python使用4种工具体素化网格，创建点云数据可视化Python计算RGB-D图像的点云，点云地面检测算法，过滤点云以便下采样和去除异常值
亚图跨际·2024-02-12 09:25

用上这个8个AI写作神器,立马告别写作烦恼困扰,你都会了吗? #AI写作#学习方法#其他

1.七燕写作这是一个微信公众号，可以进行AI对话、AI创作、AI绘画、AI训练，内置智能对话机器人、图片设计、AI模型训练、文案生成、方案创作、营销内容创作等数十项AIGC功能，并且包含海量提示词和AI
一句歌词·2024-02-12 07:32

AI嵌入式K210项目（28）-在线模型训练

本章我们来介绍下如何使用嘉楠科技提供的在线模型训练工具；一、平台介绍嘉楠科技开发者社区（https://developer.canaan
疯狂飙车的蜗牛·2024-02-12 03:40

二、yolov8图像标注和模型训练

图像标注1、按照以下的格式，将图片放入images中。（不限制文件夹路径）2、然后下载labelme标注工具，链接；按照我之前写的这篇博客进行操作，链接，如果没有下载到，可以联系我发给你。jsons转txt格式1、将以下代码用pycharm打开，修改输入路径、输出路径和classList列表。（classList就是标注的时候定义的类别）//importjsonimportosimportglob
Dakchueng·2024-02-12 02:06

三、yolov8训练结果查看和模型预测

训练结果查看1、在模型训练结束后，如下图所示，找到该文件夹。2、然后找到weights文件夹中的best.pt文件，这就是该数据训练后的模型。
Dakchueng·2024-02-12 02:06

Windows10安装PCL1.14.0及点云配准

一、下载visualstudio2022下载网址：VisualStudio:面向软件开发人员和Teams的IDE和代码编辑器(microsoft.com)安装的时候选择"使用C++的桌面开发“，同时可以修改文件路径，可以放在D盘。修改文件路径的时候，共享组件、工具和SDK的路径无法修改，可能是因为你之前有安装过Visualstudio。可以通过以下操作解决：1.首先WIN+R，输入regedit回
jjm2002·2024-02-11 19:53

python练习9 Open3D处理

一、open3d的安装与介绍1.安装open3dpipinstallopen3d或pip3installopen3d查看安装包：piplist2.open3d简介二.案例：斯坦福兔子1.生成点云①不同角度扫描到的兔子的点云以
PuppyDiary·2024-02-11 19:14

Open3D(C++) 点云沿坐标轴进行等距切片

目录一、算法原理二、代码实现三、结果展示四、相关链接一、算法原理见：PCL点云沿坐标轴进行等距切片二、代码实现#include#include#include
点云侠·2024-02-11 19:44

Open3D 模型切片

目录一、算法原理1、算法过程2、主要函数二、代码实现三、结果展示1、原始数据2、切片结果本文由CSDN点云侠原创，原文链接。如果你不是在点云侠的博客中看到该文章，那么此处便是不要脸的爬虫与GPT。
点云侠·2024-02-11 19:13

每周编辑精选｜FewJoint 基准数据集上线、科技部监督司发布 AI 新规

该数据集已在hyper.ai上线，hyper.ai还有更多供中文大模型训练的NLP数据集可以下载哦～一起来看看吧！1月29日-2月2日，h
·2024-02-11 18:48

传统方法分割三维点云——几何分割

它通过计算点云中的几何属性，如法向量、曲率等，来进行分割。
山野万里__·2024-02-11 18:19

PCL点云——点云基本知识（一）

文章目录@[TOC](文章目录)一、点云输入/输出（I/O）1.1点云文件格式1.1.1PCD1.1.2LSA1.1.3PLY1.2序列化与反序列化1.2.1反序列化1.2.2序列化二、点云及其可视化2.1
钟某某人·2024-02-11 17:48

点云——噪声（代码）

本人硕士期间研究的方向就是三维目标点云跟踪，对点云和跟踪有着较为深入的理解，但一直忙于实习未进行梳理，今天趁着在家休息对点云的噪声进行梳理，因为预处理对于点云项目是至关重要的，所有代码都是近期重新复现过
江河地笑·2024-02-11 17:18

开发者都能玩转的大模型训练

前言看了刚结束的亚马逊云科技2023re:Invent大会，了解到AmazonSageMakerCanvas是亚马逊云科技最近刚推出的一种完全托管的机器学习服务，开发者通过AmazonSageMakerCanvas可以快速且轻松地构建、训练机器语言学习模型，最重要的是无代码界面形式的。而且基于亚马逊云科技的云服务器优势，可以直接将模型部署到线上托管环境上，非常方便，且无技术“隔阂”，无缝操作。据我
·2024-02-11 17:57

点云标注工具

目录3d手势识别c++3d关键点，BoundingBoxLabelsRectangleLabelsKITTI3DGroundTruthAnnotatorc++标注工具3d手势识别GitHub-99xtaewoo/Automated-Hand-3D-pose-annotation-Tool:AutomatedHand3DposeannotationToolc++3d关键点，BoundingBoxLa
AI视觉网奇·2024-02-11 13:20

Python实现文本情感分析

目录编辑前言基础概念数据预处理1.文本清洗2.分词3.词干提取和词形还原情感分类模型1.特征提取2.模型训练实际示例总结基础概
漫走云雾·2024-02-11 05:31

多变的天气

早上，我来到店里，看到天上有一点云又没有云，还有太阳，于是就觉得今天是晴天，很暖和。到了中午，情况说变就变，没过一会儿，天上的云就遮住了蓝天，我大概吃好中饭，雨就下了起来，有一种冷嗖嗖的感觉。
时绮·2024-02-11 02:20

2021-02-08

本周7天刷题10道计算机组成3章java视频2天java考核20小时模型训练了解5小时第五周7天（学习了32小时，147/300）第四周7天（学习了37个小时115/300）因为本周mate40手机到了
夏天_f806·2024-02-10 13:08

使用clearml监控模型训练过程

安装依赖pipinstallclearml依赖安装好后登陆clearml官网创建一个工作空间点击Createnewcredentials点击后将api整块复制出来，随后需要在当前终端环境中初始化这个clearml的账户信息终端输入：clearml-init在出现的Pastecopiedconfigurationhere:后面将刚才复制的api整块内容粘贴进去回车，由此已经做好了关联，随后在终端开启
合格的程序员·2024-02-10 11:28

深度学习为什么需要suffle，xgb为什么不需要shuffle?

而xgb模型训练建树的过程最重要的步骤是分裂点的选择。考虑的数据是整个训练集。xg
fengyuzhou·2024-02-10 06:08

MATLAB实现LSTM时间序列预测

其次，在模型训练时，学习到的权重参数在时间步骤之间是共
AI Dog·2024-02-10 06:57

借钻是啥意思？

对还没入门的我有点云里雾里了，不知这10个钻怎么个用法？既然是“借”，那我啥时候还呢？也没个提示，不管了，先“借”着吧。
小可驿站·2024-02-10 03:07

毕业设计-基于深度学习的猕猴桃叶片病虫害识别系统 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卷积神经网络2.2模型训练环境搭建三、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
Krin_IT·2024-02-09 22:23

每日一看大模型新闻（2023.12.20上）AI把OpenAI内斗魔改成晋江文学，插图也能画；微软把DALL-E 3集成到键盘，任何APP中都可生图；百度智能云：千帆AppBuilder开放服务

其中，百舸3.0针对AI应用和大模型进行了全面优化，支持超大规模AI集群计算，提高模型训练和推理
超爱玩大模型·2024-02-09 22:18

sensor_msgs::PointCloud2 与sensor_msgs::PointCloud的区别

sensor_msgs::PointCloud2和sensor_msgs::PointCloud都是ROS(RobotOperatingSystem)中用于处理点云数据的消息类型，但它们在数据结构和用途上有一些重要的区别
sugarkss·2024-02-09 20:32

Finetune时更改tokenizer词表

由于模型训练的需要，当前词表对分词操作不理想，因此选择修改tokenizer词表～在special_tokens中添加不想被拆分开的单词或者文字special_tokens=[]withopen("待添加词所在文件
Alicesla·2024-02-09 19:20

【点云、图像】学习中 常见的数学知识及其中的关系与python实战[更新中]

文章目录前言一、平均值、方差、协方差平均值（mean）np.mean()方差（variance）np.var()总体方差np.var(a,ddof=0)无偏样本方差np.var(a,ddof=1)有偏样本方差标准差（standarddeviation）np.std(a,ddof=1)默认是有偏估计，所以务必加上ddof=1，以下均使用无偏估计（ddof=1）协方差（covariance）np.co
荒野火狐·2024-02-09 16:26

【最详解】如何进行点云的凹凸缺陷检测（opene3D）（完成度80%）

【点云、图像】学习中常见的数学知识及其中的关系与python实战[更新中]（建议从一个标题上从上往下看，比较循序渐进）补充：曲率：反映曲面在某一点处的弯曲程度，它与
荒野火狐·2024-02-09 16:26

Qt PCL学习（二）：点云读取与保存

注意事项版本一览：Qt5.15.2+PCL1.12.1+VTK9.1.0前置内容：QtPCL学习（一）：环境搭建0.效果演示1.pcl_open_save.proQT+=coreguigreaterThan(QT_MAJOR_VERSION,4):QT+=widgets//添加下行代码（根据自己安装目录进行修改）include(D:/PCL1.12.1/pcl1.12.1.pri)2.mainwi
Robot_Yue·2024-02-09 14:33

Qt PCL学习（文章链接汇总）

QtPCL学习（一）：环境搭建QtPCL学习（二）：点云读取与保存QtPCL学习（三）：点云滤波QtPCL学习（四）：点云关键点持续更新中…
Robot_Yue·2024-02-09 14:33

Qt PCL学习（三）：点云滤波

注意事项版本一览：Qt5.15.2+PCL1.12.1+VTK9.1.0前置内容：QtPCL学习（一）：环境搭建、QtPCL学习（二）：点云读取与保存0.效果演示1.pcl_open_save.proQT
Robot_Yue·2024-02-09 14:33

深度学习技巧应用36-深度学习模型训练中的超参数调优指南大全,总结相关问题与答案

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下深度学习技巧应用36-深度学习模型训练中的超参数调优指南大全,总结相关问题与答案。
微学AI·2024-02-09 10:47

羽毛球学习笔记

为什么需要打球侧身其实这里已经讲了好几条为什么要侧身的理由，比如最主要的就是利于身体发力，就对于初学者来说还是有点云里雾里，而我今天打球悟出的侧身理由完全不同于它。
千若逸·2024-02-09 08:15

Ubuntu 18.04上安装cuDNN 8.9.6.50：一站式指南

CUDAGPG密钥3.更新仓库元数据4.安装运行时库5.安装开发者库6.安装代码示例7.另外一种安装办法四、验证安装1.验证cuDNN版本2.测试示例代码五、总结一、前言在深度学习领域，高效的计算资源对于模型训练和推理过程至关重要
梦想的理由·2024-02-09 06:28

vue中的this.$nextTick和Vue.nextTick

(似乎有点云里雾里)普及一下异步执行的运行机制如下:（1）所有同步任务都在主线程上执行，形成一个执行栈（executioncontextstack）。
tenro·2024-02-09 06:29

【数据＋代码】CNN-LSTM模型实现时间序列预测

01、引言本文涵盖主题：引言、数据准备、探索性数据分析、数据预处理、模型训练、模型评估。本文使用深度学习组合模型CNN-LSTM来进行销售额的预测。
小Z的科研日常·2024-02-09 04:12

半遮楼

听说夏日的梦里能遇见轻挑衣角是眉眼朱砂舔听说午夜的梦里能听见玉葱十指是琴弦柳词填记不清谁举画扇半遮面发簪桃花勾住了杯酒浅斜卧碧榻说落尽青珠帘挑灭豆灯教雨润三伏天朝起五更唤娇娥备糕点云鬓轻梳藏一句神仙羡杨溢民
FTHEG·2024-02-09 02:09
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