点云论文阅读第31页

论文阅读：MedSegDiff: Medical Image Segmentation with Diffusion Probabilistic Model

论文标题：MedSegDiff:MedicalImageSegmentationwithDiffusionProbabilisticModel翻译：MedSegDiff：基于扩散概率模型的医学图像分割名词解释：高频分量（高频信号）对应着图像变化剧烈的部分，也就是图像的边缘（轮廓）或者噪声以及细节部分。1.动态条件编码在大多数条件DPM中，条件先验是一个唯一的给定信息。然而，医学图像分割是出了名的模

小源0·2023-11-23 17:52

【论文阅读笔记】Emu: Enhancing Image Generation Models Using Photogenic Needles in a Haystack

【论文阅读笔记】Emu:EnhancingImageGenerationModelsUsingPhotogenicNeedlesinaHaystack论文阅读笔记论文信息摘要背景方法结果关键发现作者动机相关工作方法

LuH1124·2023-11-23 15:14

【论文阅读笔记】Emu Edit: Precise Image Editing via Recognition and Generation Tasks

【论文阅读笔记】EmuEdit:PreciseImageEditingviaRecognitionandGenerationTasks论文阅读笔记论文信息摘要背景方法结果额外关键发现作者动机相关工作1.

LuH1124·2023-11-23 15:35

论文阅读“Contrastive and attentive graph learning for multi-view clustering”

WangR,LiL,TaoX,etal.Contrastiveandattentivegraphlearningformulti-viewclustering[J].InformationProcessing&Management,2022,59(4):102967.摘要导读基于图的多视图聚类旨在利用多视图图信息来提供聚类解决方案。多视图的一致性约束是多视图图聚类的关键。现有的研究大多是生成融合图

掉了西红柿皮_Kee·2023-11-23 15:30

ResNeSt 2020 论文阅读笔记

ResNeSt:Split-AttentionNetworksGithub:https://github.com/zhanghang1989/ResNeStDetectron2版本Github:https://github.com/zhanghang1989/detectron2-ResNeSt1.Introduction主要谈了一下目前一些ResNet的变体网络存在的问题最近大部分的下游应用还是

Kloping·2023-11-23 14:03

ROS::点云Open3d(1) Point Cloud

点云可视化importopen3daso3dimportnumpyasnp#点云可视化pcd=o3d.io.read_point_cloud("fragment.ply")print(pcd,type(

wx:pjcoder·2023-11-23 13:23

open3D源码分析第五篇

2021SC@SDUSC文章目录open3D点云应用计算点云的表面曲率算法原理代码实现体素随机下采样算法原理代码实现小结open3D点云应用本篇结合之前对源码的分析，外加与小组成员讨论open3D中python

purposewyt·2023-11-23 13:23

matlab 最小二乘拟合平面并与XOY平面对齐

目录一、算法原理二、代码实现1、绕原点对齐2、绕质心对齐三、结果展示1、绕原点对齐2、绕质心对齐四、测试数据本文由CSDN点云侠原创，原文链接。爬虫网站自重。

点云侠·2023-11-23 13:19

基于PCA算法的点云平面拟合

在点云数据中的变量为三维点坐标的集合，其变量为X、Y、Z三个坐标值，则经过变换后，应有三个主成分，对于一个空间平面，在平行于平面的方向上点集分布最为离

点云侠·2023-11-23 13:19

PCL 最小二乘拟合圆柱（C++详细过程版）

目录一、算法原理1、算法简介2、参考文献二、代码实现三、结果展示四、测试数据本文由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·2023-11-23 13:18

Open3D (C++) 泊松盘采样

目录一、算法原理1、性质2、主要函数3、参考文献二、代码实现三、结果展示本文由CSDN点云侠原创，Open3D(C++)泊松盘采样。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。

点云侠·2023-11-23 13:48

Open3D(C++) GICP算法实现点云精配准

目录一、算法原理1、算法概述2、算法流程3、参考文献4、主要函数二、代码实现三、结果展示1、原始点云2、配准结果四、python代码本文由CSDN点云侠原创，

点云侠·2023-11-23 13:48

Open3D (C++) 计算两点云之间的最小距离

目录一、算法原理二、代码实现三、结果展示本文由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·2023-11-23 13:45

A_Machine_Vision_Apparatus_and_Method_for_Can-End_Inspection-论文阅读笔记

A_Machine_Vision_Apparatus_and_Method_for_Can-End_Inspection一种用于罐端检测的机器视觉装置和方法//2022.6.27日上午10:17开始阅读笔记论文地址https://ieeexplore.ieee.org/document/7476878论文贡献本文介绍了一种用于实时焊缝检测的机器视觉装置。在简要介绍仪器系统设计和成像系统的基础上，重

wyypersist·2023-11-23 10:53

【论文阅读】An Experimental Survey of Missing Data Imputation Algorithms

论文地址：AnExperimentalSurveyofMissingDataImputationAlgorithms|IEEEJournals&Magazine|IEEEXplore处理缺失数据最简单的方法就是是丢弃缺失值的样本，但这会使得数据更加不完整并且导致偏差或影响结果的代表性。因此，研究者提出了一系列填补方法，包括早期的简单统计填补方法、传统的机器学习填补方法和现代深度学习填补算法。早期的

轩儿毛肚·2023-11-23 06:41

Anthropic LLM论文阅读笔记

研究时间：与InstrcutGPT同期的工作，虽然其比ChatGPT发布更晚，但是其实完成的时间比ChatGPT更早。与ChatGPT的应用区别：该模型比ChatGPT回答我不知道的概率更高。将强化学习用于大语言模型（RLHF）：发现这种方法可以提升几乎在所有NLP任务上的性能。随着参数的增加，效果也越来越好。如果模型经过了强化学习的辅助，效果会进一步提升；如果经过了有用性的训练，模型会有更大的提

北岛寒沫·2023-11-23 04:01

【论文阅读】时序动作检测系列论文精读（2018年）

文章目录1.PreciseTemporalActionLocalizationbyEvolvingTemporalProposals论文目的——拟解决问题贡献——创新实现流程详细方法2.CTAP:ComplementaryTemporalActionProposalGeneration论文目的——拟解决问题贡献——创新实现流程详细方法3.BSN:BoundarySensitiveNetworkfo

三木今天学习了嘛·2023-11-23 04:44

【论文阅读】LSSNet

简介LSSNet:ATwo-streamConvolutionalNeuralNetworkforSpottingMacro-andMicro-expressioninLongVideos研究领域：macro-andmicro-expressionspotting期刊：MM21作者：中国电子科技大学-Wang-WangYu代码：williamlee91/mer_spotnotimportant总体

灼灼meou·2023-11-23 04:13

点云数据生成三维模型_残损叶轮想要逆向修补，三维扫描仪快速生成三维数据...

工业模具三维扫描抄数形位公差检测服务标签：模具三维扫描模具抄数服务模具形位公差检测工业模具叶轮既指装有动叶的轮盘，是冲动式汽轮机转子的组成部分，又可以指轮盘与安装其上的转动叶片的总称。工业模具叶轮工业模具叶轮可以根据形状以及开闭合情况进行分类。该项目扫描的工业模具叶轮为离心工业模具叶轮，离心风轮是指轴向进风，径向出风，利用离心力(取决转速及外径)做功，使空气提高压力的风轮，而离心工业模具叶轮多有深

weixin_39820158·2023-11-23 04:02

论文阅读：“基于快速特征点提取和描述算法与色调、饱和度和明度的图像特征点匹配算法”

文章目录摘要引言方法实验结果图像预处理结果对比图像配准结果对比参考文献摘要提出了一种基于快速点特征提取和描述（ORB）算法与色调、饱和度和明度（HSV）的图像特征点匹配算法。首先利用双边滤波和均值滤波结合对图像进行预处理，然后使用ORB算法进行特征点提取；接着利用K维二叉树（K-DTree）算法与汉明距离进行特征点粗匹配；再利用图像的HSV信息对匹配特征点对进行二次筛选。实验结果表明，在图像进行预

如松茂矣·2023-11-23 03:58

论文阅读 Forecasting at Scale (二)

最近在看时间序列的文章，回顾下经典论文地址项目地址ForecastingatScale3.2、季节性3.3、假日和活动事件3.4、模型拟合3.5、分析师参与的循环建模4、自动化预测评估4.1、使用基线预测4.2、建模预测准确性4.3、模拟历史预测4.4、识别大的预测误差5、结论6、致谢3.2、季节性企业时间序列通常由于它们所代表的人类行为而具有多期季节性。例如，5天的工作周可以在时间序列上产生每周

赫凯·2023-11-23 02:42

推荐系统 - 排序算法 - 神经网络：FNN 论文阅读

1.前言FNN在文章DeepLearningoverMulti-fieldCategoricalData–ACaseStudyonUserResponsePrediction中提出论文地址该篇论文于2016年发表，提出了基于FM预训练获取离散特征embedding表示(注意这里的“特征”指的是FFM中说的“field”，而不是FM中说的“特征”，比如“性别”算一个特征、“品类”算一个特征)，结合M

愉贵妃珂里叶特氏海兰·2023-11-23 01:43

4D毫米波雷达和3D雷达、激光雷达全面对比

毫米波雷达存在如下性能缺陷：1）静止目标和地物杂波混在一起，难以区分；2)横穿车辆和行人多普勒为零或很低，难以检测；3)高处物体和地面目标不能区分，容易造成误刹，影响安全性；4)角度分辨率低，远处目标位置精度低，误差大；5)点云稀疏

奔袭的算法工程师·2023-11-22 22:33

头发的方向图（2D和3D）与合成

我们对这些图像进行半自动的分割，将头发从背景中分离出来，然后使用PMVS，一种先进的多视角立体算法，来重建一个点云。我们通常使用30到50张输入图像来进行重建。

子燕若水·2023-11-22 22:21

解决ArcGIS图层不能重合问题（图层属性中投影坐标一样仍不可重合）

总结前言最近需要根据矢量数据裁剪点云，遇到的投影问题使得裁剪失败，故总结一、如何定义坐标系？

zhou_x_b·2023-11-22 20:50

Windows + VS2022点云库（PCL）配置

原文链接完成以上步骤后最后一步：debug附加链接项pcl_commond.libpcl_featuresd.libpcl_filtersd.libpcl_iod.libpcl_io_plyd.libpcl_kdtreed.libpcl_keypointsd.libpcl_mld.libpcl_octreed.libpcl_outofcored.libpcl_peopled.libpcl_reco

是IMI呀·2023-11-22 20:04

【PCL】PCL点云库介绍及VS环境配置

文章目录PCL介绍WindowsPCL环境配置UbuntuPCL环境配置PCL介绍PCL是跨平台点云处理库，用来点云可视化、分割、聚类等应用。

DevFrank·2023-11-22 19:28

Windows + VS2022超详细点云库（PCL）配置

0.参考Windows+VS2017超详细点云库（PCL）配置点云库PCL入门0：vs2019配置pcl1.12.01.简述PCL（PointCloudLibrary）是一个开源的点云库，是点云算法集成度最高的库

爱钻研的小铭·2023-11-22 19:58

Windows + VS2017超详细点云库（PCL）配置

简述PCL（PointCloudLibrary）作为一个优秀的点云库，目前已经开源并且集成了许多优秀学者提出的高效的算法，值得深入学习。

meng2180·2023-11-22 19:57

【论文阅读】NeuralProphet: Explainable Forecasting at Scale

NeuralProphet:ExplainableForecastingatScale前言1、NeuralProphet模型1.1模块组成1.1.1趋势模块1.1.2周期性1.1.3自回归1.1.4滞后回归1.1.5未来回归1.1.6事件与节假日1.2预处理1.2.1缺失值1.2.2标准化1.2.3表式化1.3训练1.3.1损失函数1.3.2正则化1.3.3优化器1.3.4学习率1.3.5批次大小

qq_38142901·2023-11-22 19:57

【PCL点云库】Win10+VS2015+PCL1.8.1配置

最近需要用到点云库，所以需要配置PCL，看了网上写的一些教程，写的都还可以，但是都有一些问题，所以本人在参考其他博主教程的基础上加以改进尽量将配置过程讲的仔细一点，本人也是从小白过来的，所以理解万岁，当然也要感谢下列博主的经验

su_fan·2023-11-22 19:27

win10+pcl1.8.1+vs2017,debug、release配置成功

spm_id_from=333.999.0.0点云法向量显示LNK2001无法解析的外部符号__imp_xxx这样的错误，有可能是附加依赖库中缺少opengl32.lib，在库中添加“opengl32.

m0_57942192·2023-11-22 19:56

论文阅读 Forecasting at Scale (一)

最近在看时间序列的文章，回顾下经典论文地址项目地址ForecastingatScale摘要1、介绍2、时间业务序列的特点3、Prophet预测模型3.1、趋势模型3.1.1、非线性饱和增长3.1.2、具有变化点的线性趋势3.1.3、自动转换点选择3.1.4、趋势预测的不确定性摘要预测是一项常见的数据科学任务，能够帮助组织进行容量规划、目标设定和异常检测。尽管其重要性不言而喻，但在生产可靠且高质量的

赫凯·2023-11-22 19:47

Windows + VS2022超详细点云库（PCL1.8.1）配置

本文在结合多位CSDN大佬的步骤，记录以下最全的点云配置过程，防止走弯路（并在最后配上PCL环境配置成功的测试代码-彩色兔子）一、PCL介绍PCL概述_pcl技术_一杯盐水的博客-CSDN博客二、准备工作

畅的bl0g·2023-11-22 19:17

【点云上采样】基于移动最小二乘(MLS)的上采样

二、简介基于MLS（MovingLeastSquares）的上采样是一种常用的点云处理方法，用于增加稀疏点云数据的密度和细节。

坚果仙人·2023-11-22 18:26

【点云上采样】最近邻插值上采样算法

文章目录声明简介代码声明本帖更新中简介点云最近邻插值上采样算法是一种常见的点云处理方法，用于将稀疏的点云数据进行上采样，增加点云的密度和细节。

坚果仙人·2023-11-22 18:26

地图构建算法——占据栅格地图构建算法

1.地图的分类尺度地图具有真实物理尺寸的地图，但是通常按照地图的分辨率来划分尺寸，如栅格地图，特征地图，点云地图等，常用于地图构建，SLAM，路径规划等方面。

快乐小脾孩·2023-11-22 14:40

采野草莓

山上空气不错，就是稍微起了点雾，远看有点云雾飘渺的感觉。或许是天气的关系，爬山的人比较少。本来七点钟就要下山，结果被两个朋友叫去采野草莓了。她们说在山上发现很多，要采点回家给小朋友们吃。

灵芙醉客·2023-11-22 11:59

推荐系统论文阅读（四十七)-DMIN:用户多兴趣演化网络

论文：论文题目：《DeepMulti-InterestNetworkforClick-throughRatePrediction》论文地址：https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3340531.3412092今天来看一篇阿里发在CIKM的shortpaper，主要聚集在多兴趣跟兴趣演化这两个方向。一、背景不管在电商领域还是短视频领域，用户的兴趣通常是多样的，潜藏在一

推荐系统论文阅读·2023-11-22 10:27

从CNN到Transformer：基于PyTorch的遥感影像、无人机影像的地物分类、目标检测、语义分割和点云分类

我国高分辨率对地观测系统重大专项已全面启动，高空间、高光谱、高时间分辨率和宽地面覆盖于一体的全球天空地一体化立体对地观测网逐步形成，将成为保障国家安全的基础性和战略性资源。随着小卫星星座的普及，对地观测已具备多次以上的全球覆盖能力，遥感影像也不断被更深入的应用于矿产勘探、精准农业、城市规划、林业测量、军事目标识别和灾害评估。未来10年全球每天获取的观测数据将超过10PB，遥感大数据时代已然来临。点

梦想的初衷~·2023-11-22 07:21

论文阅读“ZINB-based Graph Embedding Autoencoder for Single-cell RNA-seq Interpretations”

YuZ,LuY,WangY,etal.ZINB-basedGraphEmbeddingAutoencoderforSingle-cellRNA-seqInterpretations.AAAI2022.摘要导读单细胞RNA测序(scRNA-seq)提供了在单细胞分辨率下的全基因组基因表达水平的高通量信息，实现了对单个细胞的转录组的精确理解。（单细胞RNA测序数据的意义）不幸的是，快速增长的scRNA

掉了西红柿皮_Kee·2023-11-22 03:22

生物信息学之抗癌药物反应论文阅读六：DNN整合基因组谱

论文地址：Predictingdrugresponseoftumorsfromintegratedgenomicprofilesbydeepneuralnetworks利用深度神经网络预测整合基因组谱的肿瘤药物反应作者信息：Yu-ChiaoChiu1,Hung-IHarryChen1,2,TingheZhang2,SongyaoZhang2,3,AparnaGorthi1,Li-JuWang1,Y

Programming_miao·2023-11-22 03:58

Re50：读论文 Large Language Models Struggle to Learn Long-Tail Knowledge

诸神缄默不语-个人CSDN博文目录诸神缄默不语的论文阅读笔记和分类论文名称：LargeLanguageModelsStruggletoLearnLong-TailKnowledgeArXiv网址：https

诸神缄默不语·2023-11-22 02:53

MFC+PCL显示点云

说明在用MFC显示点云时，因为不熟悉MFC，所以查了很多博客。虽然没有找到直接可运行的代码，但是也了解了基本原理。

点云Amateur·2023-11-21 21:18

论文阅读：A Critical Review of Recurrent Neural Networks for Sequence Learning

作者：ZacharyC.LiptonUCSD一、论文所解决的问题现有的关于RNN这一类网络的综述太少了，并且论文之间的符号并不统一，本文就是为了RNN而作的综述二、论文的内容（0）整体一览由前馈神经网络-》RNN的早期历史以及发展-》现代RNN的结构-》现代RNN的应用（1）前馈神经网络图1一个神经元图2一个神经网络传统的前馈神经网络虽然能够进行分类和回归，但是这些都是假设数据之间是iid（独立同

xizero00·2023-11-21 18:34

论文阅读笔记：Tailor A soft-prompt-based approach to attribute-based controlled text generation

文章的主要工作（1）提出了一种基于软提示的属性驱动CTG方法，名为Tailor。为了在统一的范式中同时包括单属性和多属性CTG，Tailor使用一组预训练的前缀来引导一个固定的PLM生成具有预定义属性的句子，然后有效地将它们连接起来生成多属性句子。（2）通过实验揭示了连续提示的组合能力。为了增强这种组合，在单属性CTG后探索了两种有效的策略，一种是无需训练的策略（MAPmask+RPsequenc

青云遮夜雨·2023-11-21 17:51

论文阅读笔记：Seen to Unseen Exploring Compositional Generalization of Multi-Attribute Controllable Dialogu

文章的主要工作（1）首次探索用于多属性可控对话生成的组合泛化，并发现现有模型缺乏对分布外的多属性组合的泛化能力。（2）提出了一种解耦的可控生成方法，DCG，它通过属性导向提示的共享映射学习从已见值到未见组合的属性概念，并使用解耦损失来分离不同的属性组合。（3）引入了一个统一的无需参照的评估框架，MAE，用于不同粒度的属性。我们建立了两个基准测试，并且充分的实验结果证明了我们的方法和评价指标的有效性

青云遮夜雨·2023-11-21 17:21

论文阅读笔记-WF攻击入门基本概念

一、WebsiteFingerprintingattack的概念1.网站数据在网络中传输，流量上体现出的一些独特特征，通过分析网站的指纹可以分析出用户身份，访问页面以及其他信息2.WF是流量分析攻击的一个研究领域3.WF攻击通过分析服务器和用户之间的加密通道，分析加密信道流量的时序、方向、数据包大小猜测用户访问的网站内容本质上是一个有监督多分类问题4.主要的攻击目标是基于SSL/TLS的HTTPS

一直在努力的吴二胖·2023-11-21 12:48

重建大师跑图瓦片失败，一般是什么原因？

重建大师是一款专为超大规模实景三维数据生产而设计的集群并行处理软件，输入倾斜照片，激光点云，POS信息及像控点，输出高精度彩色网格模型，可一键完成空三、自动建模和LOD构建。

大势智慧·2023-11-21 11:34

浅谈点云与三维重建

《浅谈点云与三维重建》【本期导读】三维重建技术在各领域已经展现出了不可替代性，而点云作为三维重建的重要工具，却常常被忽略。

weyos·2023-11-21 11:28

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