点云论文阅读第34页

浅谈倾斜摄影三维模型轻量化点云抽稀处理速度提升的技术方法

浅谈倾斜摄影三维模型轻量化点云抽稀处理速度提升的技术方法倾斜摄影三维模型轻量化点云抽稀是数字地形建模中的重要环节，但由于点云数据量大、处理复杂等原因，可能会导致处理速度较慢的问题。

3D探路人·2023-11-15 11:09

倾斜摄影三维模型轻量化点云分层抽稀处理的技术方法分析

倾斜摄影三维模型轻量化点云分层抽稀处理的技术方法分析倾斜摄影三维模型轻量化点云分层抽稀处理技术是数字地形建模中常用的一种数据处理方法。

3D探路人·2023-11-15 11:09

倾斜摄影超大场景的三维模型的顶层合并常见的问题分析

倾斜摄影超大场景的三维模型的顶层合并常见的问题分析倾斜摄影超大场景的三维模型顶层合并是将多个局部区域的点云或网格数据进行融合，生成一个整体的三维模型的过程。

3D探路人·2023-11-15 11:38

三维模型的顶层合并构建的点云抽稀关键技术分析

三维模型的顶层合并构建的点云抽稀关键技术分析倾斜摄影超大场景的三维模型的顶层合并通常会生成大量的点云数据，这对于后续处理和应用可能会带来一些挑战。

3D探路人·2023-11-15 11:33

【76】论文阅读Learning Procedure-aware Video Representation from Instructional Videos and Their Narrations

LearningProcedure-awareVideoRepresentationfromInstructionalVideosandTheirNarrationsCVPR2023互联网上丰富的instructionalvideos及其解说为理解程序性活动提供了令人兴奋的途径。在这项工作中，作者建议学习视频表征，基于网络instructionalvideos及其叙述的大规模数据集，在不使用人工注

WXiujie123456·2023-11-15 10:20

论文阅读【79】CVPR 2023 How you feelin’? Learning Emotions and Mental States in Movie Scenes

Howyoufeelin’?LearningEmotionsandMentalStatesinMovieScenesCVPR2023任务：电影故事分析需要理解人物的情绪和心理状态。为了实现这一目标，作者将情感理解定义为在电影场景和每个角色的层面上预测多样化和多标签的情感集。本文工作：提出了EmoTx，这是一种基于多模态Transformer的架构，它可以利用视频、多个角色和对话来进行联合预测。通过

WXiujie123456·2023-11-15 10:50

论文阅读【77】A Ranking-Based Cross-Entropy Loss for Early Classification of Time Series，SCI 一区

ARanking-BasedCross-EntropyLossforEarlyClassificationofTimeSeriesIEEETRANSACTIONSONNEURALNETWORKSANDLEARNINGSYSTEMS，SCI一区Earlyclassificationoftimeseries(ECTS)旨在在观察完整数据之前对时间序列进行分类。它在时间敏感的应用中至关重要，如重症监护病

WXiujie123456·2023-11-15 10:49

相机以及其它传感器传感器

深度相机点云质量对比比较点云质量时需要注意的点：1.对特殊材质、颜色的检测效果：透明塑料、金属、毛玻璃、高反光物体（镜子、水坑）、吸光物体（黑色物体）。2.特殊环境：雨、雪、雾、明暗交替位置处。

℉AVE·2023-11-15 01:27

景联文科技：驾驭数据浪潮，赋能AI产业——全球领先的数据标注解决方案供应商

数据标注类型包括文本标注、图像标注、语音标注和3D点云标注四大类数据标注有什么应用场景？智能驾驶数据标注通常用于对驾驶环境中的各种元素进行标注，例如车道线、交通信号、行人、车辆

景联文科技·2023-11-15 00:33

论文阅读：Robust High-Resolution Video Matting with Temporal Guidance

发表时间：2021年8月25日项目地址：https://peterl1n.github.io/RobustVideoMatting/论文地址：https://arxiv.org/pdf/2108.11515.pdf我们介绍了一种鲁棒的，实时的，高分辨率的人体视频匹配方法，以实现了新的最先进的性能。我们的方法比以前的方法要轻得多，可以在NvidiaGTX1080TiGPU上以76FPS处理4K和10

万里鹏程转瞬至·2023-11-15 00:02

PP-YOLO论文阅读笔记

PP-YOLO:Aneffectiveandefficientimplementationofobjectdetector期刊:arXivpreprint年份:2020主要内容列举:①:实现一个有效性和效率相对平衡的对象检测器，可以直接应用于实际应用场景;②②:添加了一系列几乎不会增加推断时间的技巧，以提高模型的整体性能;③:PP-YOLO可以在有效性（45.2%mAP)和效率（72.9FPS)之

咕咕咕不咕·2023-11-14 22:50

【论文阅读】GAIN: Missing Data Imputation using Generative Adversarial Nets

论文地址：[1806.02920]GAIN:MissingDataImputationusingGenerativeAdversarialNets(arxiv.org)

轩儿毛肚·2023-11-14 21:51

【论文阅读】MD-GAN: Multi-Discriminator Generative Adversarial Networks for Distributed Datasets

论文地址：[1811.03850]MD-GAN:Multi-DiscriminatorGenerativeAdversarialNetworksforDistributedDatasets(arxiv.org)本文介绍了一种名为MD-GAN的新方法，可以在分布式数据集上训练生成对抗网络（GAN）。文章首先介绍了GAN的背景和构成，然后提出了分布式GAN训练的挑战，即如何在多个工作节点上细粒度地分配

轩儿毛肚·2023-11-14 21:36

【论文阅读】(VAE-GAN)Autoencoding beyond pixels using a learned similarity metric

论文地址;[1512.09300]Autoencodingbeyondpixelsusingalearnedsimilaritymetric(arxiv.org)/一、Introduction主要讲了深度学习中生成模型存在的问题，即常用的相似度度量方式（使用元素误差度量）对于学习良好的生成模型存在一定的障碍，并提出了一种新的方法——使用学习到的相似度度量方式来改善生成模型的性能。同时，该部分还介绍

轩儿毛肚·2023-11-14 21:36

【论文阅读】PC-GAIN: Pseudo-label Conditional Generative Adversarial Imputation Networks for Incomplete Da

论文地址;[2011.07770]PC-GAIN:Pseudo-labelConditionalGenerativeAdversarialImputationNetworksforIncompleteData(arxiv.org)摘要有缺失值的数据集在实际应用程序中非常常见。GAIN是最近提出的用于缺失数据插补的深度生成模型，已被证明优于许多最先进的方法。但GAIN仅使用生成器中的重构损耗来最小化

轩儿毛肚·2023-11-14 21:05

【论文阅读】(CTGAN)Modeling Tabular data using Conditional GAN

论文地址：[1907.00503]ModelingTabulardatausingConditionalGAN(arxiv.org)摘要对表格数据中行的概率分布进行建模并生成真实的合成数据是一项非常重要的任务，有着许多挑战。本文设计了CTGAN，使用条件生成器解决挑战。为了帮助进行公平和彻底的比较建模这类数据的方法，本文设计了一个基准测试，包括7个模拟数据集和8个真实数据集，以及几个贝叶斯网络

轩儿毛肚·2023-11-14 20:52

halcon3D点云处理

天天找，不如自己记一下：走起，先写点，再补充Chapter_10_:Matching-3Daffine_trans_object_model_3d功能：把一个任意有限3D变换用于一个3D目标模型。clear_all_object_model_3d功能：释放所有3D目标模型的内存。clear_all_shape_model_3d功能：释放所有3D轮廓模型的内存。clear_object_model_

提着小灯找呀找·2023-11-14 19:27

Halcon 3D 深度图转换为3D图像

dyn_threshold、var_threshold、auto_threshold、fast_threshold、)_zsffuture的博客-CSDN博客_fast_threshold算子深度图像和3D点云互转只涉及相机内参矩阵

Σίσυφος1900·2023-11-14 19:23

halcon 模型生成点云、深度图生成点云

用halcon生成一个均匀的球思路：1、下采样（推荐）2、三角化骨骼顶点（不推荐）*Thisexampleprogramshowshowtousetheoperators*gen_plane_object_model_3d,gen_sphere_object_model_3d_center*gen_sphere_object_model_3d,gen_cylinder_object_model_3

Σίσυφος1900·2023-11-14 19:23

HALCON_3D_点云处理_创建点云对象，读取点云对象，写入点云对象

读取点云，生成深度图，生成点云一般来说，市面上常见的激光线扫相机（比如LMIKeyenceDeepVision）调用对应的SDK来获取采集的点云数据，无论注册回调函数来接受点云数据还是说阻态函数接收点云

黄晓魚·2023-11-14 19:18

halcon深度图转点云

参数主要在于cx,cy和f公式主要是：X=(u-cx)*Z/fY=(v-cy)*Z/fdev_close_window()dev_open_window(0,0,512,512,'black',WindowHandle)zResoulution:=0.1cx:=359.374cy:=328.806f:=976.321open_framegrabber('3DCamera',0,0,0,0,0,0,

提着小灯找呀找·2023-11-14 19:45

【图论】最小生成树（python和cpp）

二、简介（a）点云建立的k近邻图（b）k近邻图上建立的最小生成树最小生成树(MinimumSpanningTree，简称MST)是一种在带权无向图中的树，它连接了图中所有节点并且总权重最小。

坚果仙人·2023-11-14 18:54

YOLOv5改进，论文阅读建议

"EfficientNet:RethinkingModelScalingforConvolutionalNeuralNetworks"，这是一篇在2019年提出的论文，提出了一种新的CNN模型缩放方法，可以根据目标任务的复杂性自适应地缩放网络深度、宽度和分辨率，从而在不增加计算量的情况下提高模型精度。"BagofTricksforImageClassificationwithConvolution

DeepQi·2023-11-14 17:20

【ArcGIS Pro微课1000例】0031：las点云提取（根据范围裁剪点云）

本文讲解ArcGISPro3.0中，las点云数据的提取（根据范围裁剪点云）方法。

刘一哥GIS·2023-11-14 12:38

【目标跟踪】ECO算法论文阅读：ECO: Efficient Convolution Operators for Tracking

文章目录1.论文概要2.研究背景和动机3.相关滤波用于目标跟踪的原理4.ECO算法流程5.ECO算法创新点5.1特征降维：PCA5.2训练集简化：GMM5.3模型更新策略：间歇更新1.论文概要论文下载地址：ECO:EfficientConvolutionOperatorsforTracking发表时间：CVPR2017作者：MartinDanelljan（瑞典），目标跟踪领域的大牛官方代码：htt

ctrl A_ctrl C_ctrl V·2023-11-14 12:18

基于PCL和Eigen3的cmakelist

需要频繁写关于点云的程序，每次cmakelist链接很麻烦，特此记录，防止继续踩坑。

nudt_qxx·2023-11-14 08:12

C++初学者在pcl库和eigen库遇到的bug

声明点云指针后(pcl::PointCloudpcl::PointXYZ::Ptrcloud_ptr1;)，需要使用赋值的方法，将该点云指针指向一片具体的点云,即cloud_ptr1=cloud_ptr2

DoubleNewHere·2023-11-14 08:10

pcl点云和Eigen::Map转换

点云是一系列点的集合，pcl在存储时放在cloud->points中（vector容器，内存连续），在处理点云时，有时需要将点云数据点格式转换为矩阵格式进行计算，如果直接进行赋值，会重新开辟内存空间，对大数据点云来说并不现实

com1098247427·2023-11-14 08:39

python 把txt文件转化为pcd文件并用open3D可视化

python把txt文件转化为pcd文件并用open3D进行可视化最近在弄3D点云的一些东西，遇到一个问题：很多数据集给的点云数据都是txt格式的，但是在模型上用到的数据集基本是pcd格式！

Mikey@Li·2023-11-14 02:54

论文阅读-Practical Secure Aggregation for Privacy-Preserving Machine Learning（谷歌.CCS.2017）

实用的用户隐私机器学习安全聚合的算法1.前置知识门限机制和Shamir秘密共享秘密s通过某种方案被分成n个部分，每个部分被称为份额或者影子，由一个参与者持有，使得：由k个或多于k个参与者所持有的部分可以重构S由少于k个参与者所持有的部分则无法重构S该方案称为（k,n）秘密分割门限方案，k称为门限值shamir于1979年，基于多项式插值算法设计了shamir(t,n)门限共享体制，他的秘密分配算法

md5_NULL·2023-11-14 01:59

CloudCompare 技巧四点云匹配

35、点云对齐原始的两个点云开始对齐：对齐后的效果：变换矩阵：从上面可以看出36、精细配准在35的基础上进行精细配准。

Σίσυφος1900·2023-11-14 01:25

CloudCompare 技巧五 CSF 体积计算等

43、CSF原始点云我这路要的是地面分离出来，所以我选的是Flat结果如下：44、点云超欠挖体积计算结果：45、网格表面积体积测量46、法向量47、CANUPO点云分类持续更新

Σίσυφος1900·2023-11-14 01:55

CloudCompare——拟合空间球

目录1.拟合球2.软件操作3.算法源码4.相关代码本文由CSDN点云侠原创，原文链接。爬虫网站自重。博客长期更新，本文最新更新时间为：2023年8月6日。

点云侠·2023-11-14 01:54

使用克拉默法则进行四点定球

目录1.算法过程2.C++代码3.python代码4.计算结果本文由CSDN点云侠原创，爬虫网站请自重。

点云侠·2023-11-14 01:54

Neural Collaborative Filtering 论文阅读和复现

NeuralCollaborativeFiltering论文阅读和复现AbstractMethodsExperimentsandResultsDataset首先是数据理解功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中

Taosolo·2023-11-14 01:47

TPVFormer论文与模型代码注析

TPVformer使用多相机图像输入来生成周环境的占据栅格；并且网络训练只需要使用稀疏的激光点云进行监督训练。

NNNNNathan·2023-11-13 23:05

Open3d学习计划——高级篇 9（表面重建）

然而从多视图立体算法和深度传感器中我们只能够获得非结构化的点云数据。我们需要使用表面重建算法来从非结构化的输入中得到三角网格。

梦醒blue·2023-11-13 22:30

【表面重建】第二篇：ball-pivoting三角化（未完）

二、算法流程Ball-pivoting算法是一种常见的表面重建算法，主要用于根据点云数据构建三维表面模型。

坚果仙人·2023-11-13 22:27

（论文阅读28/100 人体姿态估计）Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields

28.文献阅读笔记简介题目RealtimeMulti-Person2DPoseEstimationusingPartAffinityFields作者ZheCao,TomasSimon,Shih-EnWei,andYaserSheikh,CVPR,2017.原文链接arxiv.org/pdf/1611.08050.pdf【人体姿态估计2】Real-timeMulti-person2dposeesti

朽月初二·2023-11-13 19:16

（论文阅读29/100 人体姿态估计）

29.文献阅读笔记简介题目DeepCut:JointSubsetPartitionandLabelingforMultiPersonPoseEstimation作者LeonidPishchulin,EldarInsafutdinov,SiyuTang,BjoernAndres,MykhayloAndriluka,PeterGehler,andBerntSchiele,CVPR,2016.原文链接h

朽月初二·2023-11-13 19:12

Autodesk的照片建模云服务—Autodesk ReCap 360 photo

我们有多种途径和设备，比如通过全站仪、GPS测绘然后建模，激光扫描仪扫描成点云等。你可以看看AU社区上的这个视频介绍了现实捕捉技术的背景知识。提到捕获现实对象获得三维模型，你可能最先想到的就

weixin_33806914·2023-11-13 17:12

【Recap教程】autodesk recap软件的安装、认识与使用

一、autodeskrecap概述1.recap介绍AutodeskRecap是一款由Autodesk公司推出的三维扫描软件，它能够转换多种数据源（如点云、激光雷达、照片）为可视的三维模型。

刘一哥GIS·2023-11-13 17:34

如何使用软路由R4S+iStoreOS实现远程访问内网电脑桌面

iStoreOS安装永久免费内网穿透软件Cpolar-Cpolar极点云接下

YY的秘密代码小屋·2023-11-13 16:59

（论文阅读26/100）Weakly-supervised learning with convolutional neural networks

26.文献阅读笔记简介题目Weakly-supervisedlearningwithconvolutionalneuralnetworks作者MaximeOquab，LeonBottou，IvanLaptev，JosefSivic，CVPR，2015原文链接http://www.cv-foundation.org/openaccess/content_cvpr_2015/papers/Oquab_

朽月初二·2023-11-13 14:50

DeCLIP 论文阅读

DeCLIP:supervisionexistseverywhere:adataefficientcontrastivelanguage-imagepre-trainingparadigm贡献：论文是为了充分利用单模态和多模态，充分利用单模态特征用自监督（SIMSAM和MLM），多模态用图像文本对比学习实现；一个图片的文本描述大部分都是集中在局部区域，作者使用RRC得到一个图像的局部区域进行实现；

B1CK·2023-11-13 14:50

FD-Align论文阅读

FD-Align:FeatureDiscriminationAlignmentforFine-tuningPre-TrainedModelsinFew-ShotLearning（NeurIPS2023）主要工作是针对微调的和之前的prompttuining，adapter系列对比Motivation：通过模型对虚假关联性的鲁棒性来解释全微调的CLIP的out-of-distribution(OOD