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点云模型训练
chatgpt和文心一言哪个更好用?更智能?
智能回复:CHATGPT:由于是基于OpenAI的大
模型训练
而成,CHATGPT具备强大的智能回复能力。它可以理解上下文、推理和表达观点,能够提供准确和有逻辑的回答。
chatGPTai
·
2024-01-21 06:39
人工智能
chatgpt
毫米波雷达4D
点云
生成(基于实测数据)
本期文章分享TI毫米波雷达实测4D
点云
生成的代码,包含距离、速度、水平角度、俯仰角度,可用于日常学习。
调皮连续波(rsp_tiaopige)
·
2024-01-21 04:50
毫米波雷达
雷达
4D毫米波雷达
点云
4D点云
经纬恒润4D成像毫米波雷达亮相 CES 2024
经纬恒润自主研发的4D成像毫米波雷达LRR610,具备48发48收通道,在方位和俯仰向均具有高分辨能力,可以形成丰富的
点云
信息,甚至可以对目标进行轮廓的
点云
成像,能够区分、追踪、识别数百个目标。
经纬恒润
·
2024-01-21 03:55
毫米波雷达
智能驾驶
【唐宇迪 深度学习-3D
点云
实战系列】学习笔记
课程目录如下:https://download.csdn.net/learn/35500/529919一、3D
点云
应用领域分析3D
点云
领域都关注了哪些方向?
_helen_520
·
2024-01-21 02:45
点云算法
学习
看风筝
天空无边无际,一
点云
影都没有。它们那么自由,那么惬意,让我意识到,东北的春天终于来了。十几年前,娃娃小时,也带他在那个江坝上放过风筝,几块钱的小风筝,很容
铅笔芒种
·
2024-01-21 01:25
3D
点云
深度学习处理的基本概念
权重矩阵更新学习方法概述1.参数初始化:需要对权重矩阵初始化参数(通常使用随机初始化方法,如正态分布或者均匀分布生成随机数)2.前向传播:前向传播中,模型计算权重矩阵和输入数据的结果,得到输出。3.误差计算:根据模型的输出和标签计算误差。在NLP(自然语言处理)任务中,常使用损失函数是交叉墒损失函数。4.反向传播:利用误差更新权重矩阵。通过链式法则(ChainRule)计算损失函数相对于权重矩阵的
长安海
·
2024-01-20 23:24
深度学习
人工智能
三维点云
图卷积
KNN
篇一:从昇思MindSpore看未来AI技术的发展
但与此同时,大
模型训练
和部署的难度也在不断提升,这需要我们不断地探索
GT开发算法工程师
·
2024-01-20 22:33
人工智能
安全
运维
Stereo Matching (Kitti Benchmark)
在2012的版本中,groundtruth是利用ICP从先后五帧的
点云
中求得相对pose,和积累得到的
点云
,利用camera的参数信息反投回图像,再人为的移除镜面反射的区域得到。
国民英雄ququ
·
2024-01-20 21:16
实现scan-to-map匹配,使用NDT的C++代码实现(2)
算法原理:ICP:ICP算法通过迭代地匹配两组
点云
之间最近的点来计算最优
稻壳特筑
·
2024-01-20 17:01
C++
激光SLAM
c++
开发语言
点云
对齐函数icp.align(*result)
icp.align(*result)的含义和用途:icp.align(*result)的返回值:icp.align(*result)的含义和用途:使用PCL(PointCloudLibrary)或类似的库进行
点云
处理时
稻壳特筑
·
2024-01-20 17:00
C++
算法
人工智能
前端
实现scan-to-map匹配,使用ICP的C++代码实现(1)
目录加载当前激光扫描数据和地图
点云
。初始化位姿估计。执行ICP匹配。判断是否收敛获取最优位姿。计算匹配误差。输出匹配结果。实现的主要步骤如下:加载当前激光扫描数据和地图
点云
。初始化位姿估计。
稻壳特筑
·
2024-01-20 17:00
C++
激光SLAM
c++
算法
开发语言
在用robosense的rslidar(16线)运行lego-loam遇到的问题总结
在将rslidar通过github上开源的工具包转换成velodyne的
点云
格式后,运行测试lego-loam时遇到了关于kdtree的报错问提:[pcl::KdTreeFLANN::setInputCloud
这道题太难了!
·
2024-01-20 13:27
RuntimeError: result type Float can’t be cast to the desired output type long int
yolov5
模型训练
时候报错。
SYC_MORE
·
2024-01-20 12:34
python
yolov5
loss
【机器学习】TensorFlowLite安装和
模型训练
运行环境Linux,部分库不支持Apple芯片做AI这部分的开发,还是强烈建议装个Linux双系统或虚拟机这些比折腾Windows和Mac上的移植环境要轻松得多安装依赖sudoaptinstalllibportaudio2=19.6.0-1.2pip3installtf-models-official==2.3.0pip3installtensorflow-hub==0.12pip3install
命运之手
·
2024-01-20 12:41
Python
机器学习
人工智能
TensorFlow
TFLite
模型训练
大模型学习笔记06——
模型训练
大模型学习笔记06——
模型训练
1、目标函数三类语言模型的目标函数:decoder-only(GPT-3):计算单向上下文embedding,一次生成一个tokenencoder-only(BERT):计算双向上下文
等风来随风飘
·
2024-01-20 11:34
大模型读书笔记
学习
笔记
LSTM 模型“实现”整数相加运算
数据准备为了满足
模型训练
的需要,应该准备50000条样本,每个样本包含query字符串和ans字符串,如下所示:query:52+758ans:810我们这里限定了加法运算的两个整数都是1-999的任意一个整数
王大丫丫
·
2024-01-20 11:56
人工智能
lstm
人工智能
深度学习
(9-3)基于深度强化学习的量化交易策略(OpenAI Baselines +FinRL+DRL+PyPortfolioOpt):数据预处理
1.1.6数据预处理数据预处理是训练高质量机器学习模型的关键步骤,在这一步需要检查缺失数据并进行特征工程,以将数据转换为适合
模型训练
的状态。
码农三叔
·
2024-01-20 09:21
金融大模型
人工智能
机器学习
深度学习
python
【tips-AI】提高
模型训练
的Pytorch技巧
lr影响收敛,即
模型训练
不恰当(过拟合/欠拟合),准确率P和召回率R有所下降,影响模型的输出,即模型泛化性能差。
斜月三星0727
·
2024-01-20 07:20
pytorch
人工智能
python
数据预处理中的插值操作
用于深度学习模型的训练数据有时会遇到分辨率不统一的情况,不利于
模型训练
出最优的结果。
chunleiml
·
2024-01-20 05:30
【C++PCL】
点云
处理CPC分割
作者:迅卓科技简介:本人从事过多项
点云
项目,并且负责的项目均已得到好评!
迅卓科技
·
2024-01-20 04:06
点云处理技术揭秘:边界
缺陷与地面的点云应用
隧道点云分析与检测
点云处理
c++
开发语言
【C++PCL】
点云
处理DBSCAN
点云
聚类分割
作者:迅卓科技简介:本人从事过多项
点云
项目,并且负责的项目均已得到好评!
迅卓科技
·
2024-01-20 04:05
点云处理
聚类
数据挖掘
机器学习
基于深度学习的复杂背景下目标检测研究—论文解读
1.创新点 论文主要针对
模型训练
中出现的正负样本不均衡问题,根据困难样本挖掘原理,在原有的损失函数中引入调制因子,将背景部分视为简单样本,减小背景损失在置信损失中的占比,使得模型收敛更快速,
模型训练
更充分
寂静之地
·
2024-01-20 03:28
目标检测
深度学习
计算机视觉
4.实时存取
点云
的pcd文件(C++)
这里主要是在前文的基础上结合了获取实时的时间,并将时间写成hour_minute_second_mincond.pcd格式,比如"13_20_15_33.pcd",表示13时20分15秒33微秒获取的
点云
数据
YANQ662
·
2024-01-19 23:37
9.车辆智能的C++
c++
开发语言
11.1 pcl_ros的
点云
学习
引用的博文路径如下(本人也是刚开始看PCL的运用,本文是完全抄下面博主的内容,觉得这位博主写的很详细很清楚,并且自己运行了一遍有效):ROS入门——PCL激光雷达
点云
处理(1)_pcl::torosmsg-CSDN
YANQ662
·
2024-01-19 23:36
6.车辆智能
学习
11.2 PCL从ROS获取激光雷达的
点云
数据及处理
这部分内容结合了前面的内容。其实很简单,分三步走就可以:首先是通过ROS打开激光雷达,查看PCL配置需要的信息。然后是用PCL通过ROS发布的topic获取激光雷达的数据。最后将ROS和PCL结合。实现上面两步的前提是我们已经部署好了ROS环境及PCL环境,具体操作如下:一、通过ROS打开激光雷达首先需要搭建好打开激光雷达的环境,这部分内容可以参照以下博址:4.livoxhap(大疆激光雷达)环境
YANQ662
·
2024-01-19 23:36
6.车辆智能
PCL
ROS
激光雷达
点云
2.常见的
点云
数据滤波的方法总结(C++)
常见的
点云
数据处理有体素网格滤波、半径滤波、直通滤波、双边滤波器,统计滤波器,卷积滤波,条件滤波,高斯滤波等等。
YANQ662
·
2024-01-19 23:36
9.车辆智能的C++
算法
3.常见的
点云
配准方法(C++)
本文参考了
点云
配准算法的综述_采样一致性配准-CSDN博客
点云
配准实际上可以理解为:通过计算得到完美的坐标变换,将处于不同视角下的
点云
数据经过旋转平移等刚性变换统一整合到指定坐标系之下的过程。
YANQ662
·
2024-01-19 23:00
9.车辆智能的C++
算法
Open3d 二
点云
转mesh并实现空洞修复、mesh简化、mesh细化
点云
是由大量的点组成的三维数据集,而mesh是由三角形组成的三维模型。
点云
转换为mesh的过程称为曲面重建。曲面重建的目的是从
点云
数据中提取出表面的形状信息。
摸鱼的机器猫
·
2024-01-19 22:10
3d点云处理
3d
在论文中总能看到,训练损失曲线图,验证损失曲线图,为什么很少看到测试损失曲线图呢?
1.很少看到测试损失曲线图的几个原因:测试集数据在
模型训练
过程中不被使用,它仅用于最后评估已训练模型的性能。因此测试损失对
模型训练
没有直接影响,也无法反馈训练过程信息。显示测试损失会产生过拟合现象。
小桥流水---人工智能
·
2024-01-19 19:27
Python程序代码
Python常见bug
机器学习
人工智能
下载 DEM数字高程数据更新(SRTM\COPERNICUS\GDEM\ALOS\NASADEM\EUDTM...)
DEM通常以栅格或
点云
的形式存在,其中每个单元(栅格或点)都具有对应的高程数值。DEM可以使用各种技术获取,包括雷达、激光测距、光学影
GIS工具-gistools2021
·
2024-01-19 14:42
人工智能
sentinel
大数据
遥感
GIS
如何下载 DEM数字高程数据(SRTM和COPERNICUS)
DEM通常以栅格或
点云
的形式存在,其中每个单元(栅格或点)都具有对应的高程数值。DEM可以使用各种技术获取,包括雷达、激光测距、光学影像等。这些技术可以通过飞行器(如卫星、飞机)或地面测量设备来实现。
GIS工具-gistools2021
·
2024-01-19 14:41
遥感
gis
大数据
年龄性别预测2:Pytorch实现年龄性别预测和识别(含训练代码和数据)
实现年龄性别预测和识别(含训练代码和数据)目录年龄性别预测2:Pytorch实现年龄性别预测和识别(含训练代码和数据)1.年龄性别预测和识别方法2.年龄性别预测和识别数据集3.人脸检测模型4.年龄性别预测和识别
模型训练
AI吃大瓜
·
2024-01-19 12:15
深度学习
年龄性别
年龄预测
性别识别
年龄估计
年龄性别识别
全流程机器视觉工程开发(一)环境准备,paddledetection和labelme
大概理解了机器视觉的原理,然后大概了解了一下,我发现现在的库其实已经很发展了,完全不需要用到非常多的理论,只需要知道开发过程就可以了,甚至paddlex已经直接有了傻瓜式
模型训练
的软件,所以我现在准备来做一个全流程机器视觉工程开发
Leventure_轩先生
·
2024-01-19 11:51
不涉及理论的简易机器学习笔记
机器学习
笔记
windows
cnn
人工智能
经典目标检测YOLO系列(二)YOLOV2的复现(2)正样本的匹配、损失函数的实现及
模型训练
经典目标检测YOLO系列(二)YOLOV2的复现(2)正样本的匹配、损失函数的实现及
模型训练
我们在之前实现YOLOv1的基础上,加入了先验框机制,快速的实现了YOLOv2的网络架构,并且实现了前向推理过程
undo_try
·
2024-01-19 09:21
#
深度学习
目标检测
python
YOLO
[论文阅读]DeepFusion
现在流行的多模态方法只是简单地用相机特征装饰原始激光雷达
点云
,并将它们直接输入到现有的3D检测模型
一朵小红花HH
·
2024-01-19 08:43
多模态三维目标检测
论文阅读
人工智能
深度学习
3d
目标检测
利用 Apache Spark 和 Databricks 进行企鹅种类预测的机器学习实践入门
随后,数据被分为70%的训练集和30%的测试集,以便于后续的
模型训练
和评估。在对机器学习的特征工程部分包括了对分类特征的编码和数值特征的规范化处
AI普惠大师
·
2024-01-19 06:17
机器学习
人工智能
学习率调整策略之Warmup以及代码实现
学习率决定了模型在每次参数更新时的步长大小,如果学习率设置得过大,会导致模型在训练过程中震荡不定,甚至发散;如果学习率设置得过小,则会导致
模型训练
速度变慢,甚至陷入局部最优解。
Wilson_Hank
·
2024-01-19 05:33
人工智能
机器学习
自然语言处理
深度学习
人工智能
安全帽佩戴检测算法
模型训练
详细流程
一、任务描述实际施工现场需要对每个进出的人员进行安全帽监测,对未佩戴安全帽的人员平台进行风险告警,通知工作人员并记录下来。主要包括三类目标物体:头盔(helmet),人(person)和人头(head)二、实现流程1、数据集:直接用的网络数据集,下载地址:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/503292、算法:用的算法框架是百度的Pa
Trisyp
·
2024-01-19 03:11
深度学习
paddle
安全帽检测
大创项目推荐 深度学习的动物识别
动物识别方法概况2.2常用的网络模型2.2.1B-CNN2.2.2SSD3SSD动物目标检测流程4实现效果5部分相关代码5.1数据预处理5.2构建卷积神经网络5.3tensorflow计算图可视化5.4网络
模型训练
laafeer
·
2024-01-19 03:35
python
为什么GPU比CPU更适合人工智能计算?
作为加速机器学习工作负载的主要计算平台,GPU在过去的五年里基本成为大
模型训练
的标配。它能够协助处理训练和部署人工智能算法所涉及的众多计算任
英智未来
·
2024-01-19 01:51
人工智能
揭秘GPU: 高端GPU架构设计的挑战
GPU的架构创新,为软件承接大
模型训练
和推理场景的人工智能计算提供了持续提升的硬件基础。GPU架构设计具体难在哪里?这包括许多方面的因素。
Imagination官方博客
·
2024-01-19 00:55
基于合力的
点云
边缘提取
一、原理基于合力的三维
点云
边缘提取,其根据点的近邻点分布规律来识别边缘点。
LiDAR点云
·
2024-01-19 00:43
PCL点云数据处理(C++)
人工智能
python
Python
点云
处理(二十)
点云
轮廓边界提取——基于邻域三角形距离算法
目录0简述1
点云
轮廓提取原理2
点云
轮廓提取应用3算法步骤4代码实现5结果展示0简述
点云
轮廓提取/边界提取,对于扫描物信息化提取、矢量化等都具有很重要的意义。
Auto工程师
·
2024-01-19 00:13
Python点云处理
python
点云
点云提取
k近邻算法
轮廓提取
点云数据处理
PointMixer: MLP-Mixer for Point Cloud Understanding
与图像不同,
点云
本质上是稀疏、无序和不规则的,这限制了直接将MLP-Mixer用于
点云
理解。为了克服这些限制,我们提出了PointMixer,这是一个通用的点集操作符,促进在非结构
fish小余儿
·
2024-01-18 21:36
3D实例分割
MLP
深度学习
Point Transformer
受到这一成功的启发,我们研究了将自注意力网络应用于三维
点云
处理的可能性。我们设计了针对
点云
的自注意力层,并利用这些层构建了用于语义场景分割、对象部分分割和对象分类等任务的自注意力网络。
fish小余儿
·
2024-01-18 21:36
3D实例分割
transformer
深度学习
人工智能
ScanNet数据集讲解与
点云
数据下载
我查阅一些文章,这些文章并没有给出怎样下载ScanNet中
点云
数据。ScanNetV2数据集一共1.2T,本文以PointGroup为例,讲解如何下载项目中用到的
点云
文件(附相关代码)。
fish小余儿
·
2024-01-18 21:35
3D实例分割
3d
自动驾驶
实例分割
人工智能
cnn
【
点云
学习】pcl中PointCloud和PointCloud::Ptr的复制与函数传参
本文用于记录在使用PointCloud和PointCloud::Ptr时,等号复制、函数传参以及copyPointCloud复制,这几种方法复制后,旧的变量修改是否会影响所复制的变量。仅用于记录,不保证准确。【转载请注明出处】1.函数调用测试了四种函数参数,分别是Ptr类型,PointCloud类型,PointCloud的引用,以及const引用:voidfunc_ptr(MyPointCloud
larry_dongy
·
2024-01-18 20:53
PCL点云处理
点云处理
时间序列数据的季节性检测
在本文中,我们将检测时间序列数据中的季节性并将其从数据中删除,这将使时间序列数据更适合
模型训练
。什么是时间序列数据
python收藏家
·
2024-01-18 20:22
机器学习
机器学习
大
模型训练
为什么用A100不用4090
作者:李博杰链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/655402388这是一个好问题。先说结论,大模型的训练用4090是不行的,但推理(inference/serving)用4090不仅可行,在性价比上还能跟H100打个平手。事实上,H100/A100和4090最大的区别就在通信和内存上,算力差距不大。H100A1004090TensorFP16算力1979Tflops31
技术人生黄勇
·
2024-01-18 20:30
点云
数据从入到arcgis平台、发布场景服务到前端调用
激光雷达是以发射激光束探测目标的位置、速度等特征量的雷达系统。从工作原理上讲,与微波雷达没有根本的区别:向目标发射探测信号(激光束),然后将接收到的从目标反射回来的信号(目标回波)与发射信号进行比较,作适当处理后,就可获得目标的有关信息,如目标距离、方位、高度、速度、姿态、甚至形状等参数,从而对飞机、导弹等目标进行探测、跟踪和识别。激光雷达LiDAR(LightDetectionandRangin
gislaozhang
·
2024-01-18 18:33
三维
JS
点云
场景服务
las
arcgis
激光雷达
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