点云论文阅读

webots仿真的问题：利用lidar传感器实现差速驱动小车显示路径规划过程中，运行控制器时候总是显示： controller crashed !!!

直接调用该语句来进行雷达点云的调用，最好不要另外声明一个指针来简介调用雷达点云。*(wb_lidar_get_range_image
大力水手（Popeye）·2023-10-27 03:50

LeGO-LOAM源码解析3： featureAssociation（一）

FeatureAssociation类的私有对象四、FeatureAssociation类的构造函数1.ROS消息订阅发布的具体定义2.变量的初始化函数initializationValue3.回调函数(1)分割点云接受
MIKingZCC·2023-10-27 01:55

3D激光slam：LeGO-LOAM---基于广度优先遍历的点云聚类算法及代码分析

3D激光slam：LeGO-LOAM---基于广度优先遍历的点云聚类算法及代码分析前言广度优先遍历（BFS）算计介绍基于BFS的点云聚类和外点剔除代码讲解gazebo测试前言广度优先遍历（BFS）算计介绍广度优先遍历
月照银海似蛟龙·2023-10-27 01:53

Lego-Laom算法深度解析

文章目录参考链接系统概述1.点云分割模块1.1生成距离图像1.2地面点的初步筛选1.3基于BFS的点云分割2.特征检测2.1特征提取2.1.1点云去畸变2.2特征提取3雷达里程计3.1特征匹配3.2位姿估计
Lusix1949·2023-10-27 01:46

GLIP，FLIP论文阅读

ScalingLanguage-ImagePre-trainingviaMasking（FLIP，2023）贡献：1.图像端引入MAE的随机MASK，imageencoder只处理未mask的patches（和之前的MAE方法一致），减少了输入序列长度加速训练，减少memory开销。text端没引入mask是因为text信息比较dense（图片信息比较稀疏），mask掉效果反而不好，之后是选择ma
B1CK·2023-10-26 23:49

论文阅读 - MetaTroll: Few-shot Detection of State-Sponsored Trolls with Transformer Adapters

链接：https://arxiv.org/pdf/2303.07354.pdf目录摘要1INTRODUCTION2RELATEDWORK2.1Trolldetection2.2Meta-learning2.3Few-shottextclassification3PROBLEMSTATEMENT4APPROACH4.1StageOneTraining4.2StageTwoTraining4.3Sta
无脑敲代码，bug漫天飞·2023-10-26 23:18

论文阅读 - Detecting the Hidden Dynamics of Networked Actors Using Temporal Correlations

WWW'23https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3543873.3587672煽动运动对基于事实的推理构成威胁，侵蚀人们对机构的信任，撕裂我们的社会结构。在21世纪，宣传运动迅速发展，以新的网络身份出现。其中许多宣传活动持续不断，资源充足，因此识别和清除它们既困难又昂贵。社交媒体公司主要通过优先控制"协调的不真实行为"来应对网络宣传的威胁。这一策略的重点是识别明确
无脑敲代码，bug漫天飞·2023-10-26 23:18

论文阅读 - A Large-Scale Longitudinal Multimodal Dataset of State-Backed Information Operations on Twitt

ProceedingsoftheSixteenthInternationalAAAIConferenceonWebandSocialMedia(ICWSM2022)CCF-B目录引言DataAccessDataCollectionState-BackedData(PositiveSet)BackgroundData(NegativeSet)FilteringTweetsDataExploratio
无脑敲代码，bug漫天飞·2023-10-26 23:48

论文阅读 - Hidden messages: mapping nations’ media campaigns

论文链接：https://link.springer.com/content/pdf/10.1007/s10588-023-09382-7.pdf目录1Introduction2Theinfluencemodel2.1Theinfluence‑modellibrary3Data4Methodology4.1Constructingobservations4.2Learningthestate‑tr
无脑敲代码，bug漫天飞·2023-10-26 23:15

点云配准介绍与示例代码

点云配准是什么？点云配准是值将不同位置或视角获取的点云数据进行对齐的过程。
爱钓鱼的歪猴·2023-10-26 22:11

点云处理【四】(点云关键点检测)

第一章点云数据采集第二章点云滤波第二章点云降采样1.点云关键点是什么？关键点也称为兴趣点，它是2D图像、3D点云或曲面模型上，可以通过定义检测标准来获取的具有稳定性、区别性的点集。
略知12·2023-10-26 22:08

点云处理【五】(点云特征提取)

第一章点云数据采集第二章点云滤波第三章点云降采样1.点云特征与关键点的区别？关键点提取关键的一些点，旨在减少数据量；而特征提取旨在为每个点提供一个可用于后续任务的描述。通常点云特征与关键点结合使用。
略知12·2023-10-26 22:08

点云处理【六】(点云分割)

点云分割第一章点云数据采集1.点云分割点云数据中包含目标物体，点云分割算法即将物体分割出来。
略知12·2023-10-26 22:08

点云配准 01（概念）

一、概述不考虑尺度(缩放)的情况下，点云配准过程就是求一个两个点云之间的旋转平移矩阵，将源点云变换到目标点云相同的坐标系下。其中pt和ps是匹配好的点对，R和T为旋转平移矩阵[参考]。
Darren214·2023-10-26 22:07

点云处理【七】(点云配准)

点云处理第一章点云数据采集1.点云配准点云配准是将两个或多个点云数据集融合到一个统一的坐标系统中的过程。这通常是为了创建一个完整的模型或融合从不同视角采集的数据。
略知12·2023-10-26 22:32

CC001:CC照片建模

摘要：CC照片建模原理是通过从图像中提取特征点和特征描述符，然后根据特征点的匹配来计算相机的位姿，从而生成三维点云数据。最后，借助网格重建和纹理映射的方法，将点云转换为带有纹理的三维网格模型。
qq_31762031·2023-10-26 13:13

倾斜摄影三维模型根节点合并效率提升的技术方法分析

倾斜摄影数据通常包含大量的图像和点云信息，需要进行大规模的计算和处理。传统的CPU计算方式往往效率较低，而G
3D探路人·2023-10-26 10:09

YOLOv5算法改进（20）— 如何去写YOLOv5相关的论文（包括论文阅读+规律总结+写作方法）

前言：Hello大家好，我是小哥谈。最近一直在阅读关于YOLOv5的相关论文，读着读着我发现一条可以发论文的规律，特此简单总结一下，希望能够对同学们有所启迪！前期回顾：YOLOv5算法改进（1）—如何去改进YOLOv5算法
小哥谈·2023-10-26 09:39

【论文阅读】DenseNet：Densely Connected Convolutional Network

CSDN话题挑战赛第2期参赛话题：学习笔记学习之路，长路漫漫，写学习笔记的过程就是把知识讲给自己听的过程。这个过程中，我们去记录思考的过程，便于日后复习，梳理自己的思路。学习之乐，独乐乐，不如众乐乐，把知识讲给更多的人听，何乐而不为呢?论文DenseNet：DenselyConnectedConvolutionalNetwork论文地址https://openaccess.thecvf.com/c
快乐小胡！·2023-10-26 08:36

论文阅读：Pixel Recurrent Neural Networks

IntroductionPixelRNN和PixelCNN都没有做独立性假设。通过一层256维的softmax层来将像素值当做离散分布来建模。MathModelgeneratinganimagepixelbypixel输入图像是ｎ×ｎ个pixels的x，x可以视为一个长为n2的序列，序列是由x按行读取形成的。为了评估该序列的联合概率分布p(x)，文章将该联合概率表现为n2个条件概率的乘积：而每一个
qq184861643·2023-10-26 07:32

论文阅读：ByteNet, Neural Machine Translation in Linear Time

NeuralTranslationModel给定源语言strings,通过网络模型来估计目标语言stringt的概率分布p(t|s)。与PixelCNN类似，t的联合概率分布可以通过链式法则转化为连续的p(ti|t
qq184861643·2023-10-26 07:32

点云从入门到精通技术详解100篇-基于YOLOV5的外卖包装盒印刷色彩图像识别（续）

目录3.2改进YOLOv5算法3.2.1改进YOLOv5损失函数3.2.2基于K-Means模块的YOLOv5算法
格图素书·2023-10-26 07:47

论文阅读（一）城市干道分段绿波协调控制模型研究

[1]酆磊,赵欣,李林等.城市干道分段绿波协调控制模型研究[J].武汉理工大学学报(交通科学与工程版),2021,45(06):1034-1038.主要内容：该文介绍了基于绿波带宽和关联度的城市干道分段绿波协调控制模型。通过将主干道划分为不同子区域，并根据路段特点进行精准化控制，实现了分段绿波控制。仿真试验结果表明，实施分段绿波后，主干道总体延误时间、停车次数、排队长度均有显著的优化效果。该方案能
七刀·2023-10-26 07:08

点云项目 常用工具

1.CloudCompare1.1安装&启动ubuntu18.04安装CloudCompare2.11.1//通过snap安装$snapinstallcore$sudosnapinstallcloudcompare//速度太慢，可以下载snap包进行安装$sudoapt-getinstallalex#alexlinux下多线程的加速下载工具$alexhttps://api.snapcraft.io
_49_·2023-10-26 03:08

为什么Open3D可视化TensorFlow张量速度超慢

问题描述在使用Open3D可视化TensorFlow张量表示的点云时速度超慢原因分析可能是因为Open3D没有针对tf.Tensor做优化，也可能是tf.Tensor本身没有对张量的操作做优化，所以可能如果要在
Ly.Leo·2023-10-26 03:48

【代码复现】RingMo：应用于遥感领域的图像掩码建模技术

文章目录RingMo论文阅读相关资料Abstract摘要引言遥感图像与一般场景图像区别自监督方法遥感图像建模困难文章贡献RingMo框架数据集基础模型训练方法实验遥感基础模型RingMo代码复现实验环境
lalula1999·2023-10-25 23:11

自监督论文阅读笔记 RingMo: A Remote Sensing Foundation Model with Masked Image Modeling

深度学习方法促进了遥感(RS)图像解释的快速发展。最广泛使用的训练范式是利用ImageNet预训练模型来处理指定任务的RS数据。然而，存在自然场景与RS场景之间的领域差距，以及RS模型泛化能力差等问题。开发具有通用RS特征表示的基础模型是有意义的。由于有大量未标记的数据可用，自监督方法在遥感方面比全监督方法具有更大的发展意义。然而，目前大多数自监督方法都使用对比学习，其性能对数据增强、附加信息以及
YoooooL_·2023-10-25 23:09

CmakeList.txt学习 简单说明(PCL OpenCV 实例)

using_pcl_pcl_config.php#using-pcl-pcl-confighttp://blog.csdn.net/bactone_li/article/details/26454123标签：CmakelistPCL3D点云
learn deep learning·2023-10-25 20:55

三维数据学习笔记：ply数据内容介绍

目录前言1.三维数据的组成1.1点云数据1.2网格数据2.ply数据内容2.1属性2.1.1文本描述属性2.1.2数据描述属性2.1.2.1顶点(vertex)2.1.2.2面(face)2.1.2.3
玉堃·2023-10-25 19:55

【项目分享】使用 PointNet 进行点云分割

介绍“点云（pointcloud）”是一种用于存储几何形状数据的重要数据结构类型。由于其不规则的格式，在用于深度学习应用程序之前，它通常会转换为规则的3D体素网格或图像集合，这会使数据变得不必要地大。
穗虔居士·2023-10-25 19:53

论文学习笔记（三） SGPN: Similarity Group Proposal Network for 3D Point Cloud Instance Segmentation

『写在前面』无意间看到了《深度学习在点云分割中的应用》干货总结，原视频为SGPN原作者的技术分享，便搜来仔细研读一番~SGPN是首个使用原始点云作为输入的实例分割网络，本篇blog为方便自己回忆要点用，
Wilber529·2023-10-25 19:22

阅读笔记 PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation

一、背景点云是三维坐标系统中的一组三维向量的集合，是表示物体外表的一个形状，接近物体原始特征我们的卷积神经网络通常需要规则的数据形式作为输入，但由于点云是非规则数据类型所以通常的做法大都先对点云进行规则化的处理
挥剑决浮云 -·2023-10-25 19:50

论文阅读笔记《PVN3D: A Deep Point-wise 3D Keypoints Voting Network for 6DoF Pose Estimation》

核心思想  本文提出一种基于3D关键点投票网络的姿态估计算法。通过投票的方式从RGBD图像中寻找3D关键点，并采用语义分割网络和中心点检测网络实现实例分割，最后根据实例中关键点和对应模型的关键点之间的匹配关系，利用最小二乘法计算得到图像实例与模型之间的位姿变换（旋转矩阵+平移矩阵），即得目标物体的6D位姿。特点在于本文不是直接从图像中提取关键点，而是利用网络预测每个点与关键之间的位置偏移，然后计算
深视·2023-10-25 19:18

论文阅读笔记《DenseFusion: 6D Object Pose Estimation by Iterative Dense Fusion》

首先，利用一个语义分割网络得到目标物体的分割图像，分别用两个网络用于处理RGB图像和点云图（由深度图获得），将颜色特征和几何特征逐像素的拼接起来，并利用一个特征融合网络获得全局特征。
深视·2023-10-25 19:18

【论文阅读笔记】One Shot 3D Photography

论文主页：https://facebookresearch.github.io/one_shot_3d_photography/代码地址：https://github.com/facebookresearch/one_shot_3d_photography  该3D照片方向，由于刚入门，所以会倾向于翻译文章。每个操作上的选择，及为什么不进行另外操作的原因都如数放上。论文小结  本作的工作是从单张R
时光机ﾟ·2023-10-25 19:47

PointNet论文学习笔记

最近接触了三维深度学习方面的研究，从pointnet入手，对此有了一点点了解希望记录下来并分享，若有误希望指正~持续更新以下所有的解读基于点云分类。
程序猿小泽·2023-10-25 19:15

点云配准网络pointnetLK解读笔记（上）

该笔记源于B站视频点云PCL公众号分享之Pointnetlk解读—前半部分1.点云配准简介  由于采集的点云的不完整、旋转错位、平移错位等，使得要得到完整的点云就需要对局部点云进行配准，为了得到被测物体的完整数据模型
dtuyg·2023-10-25 19:45

【PointNet—论文笔记分享】

第一个直接基于原始点云数据进行分割、分类的模型，之前都是基于多视图或者体素的方式。
~海棠树下~·2023-10-25 19:11

On Moving Object Segmentation from Monocular Video with Transformers 论文阅读

论文信息标题：OnMovingObjectSegmentationfromMonocularVideowithTransformers作者：来源：ICCV时间：2023代码地址：暂无Abstract通过单个移动摄像机进行移动对象检测和分割是一项具有挑战性的任务，需要了解识别、运动和3D几何。将识别和重建结合起来可以归结为融合问题，其中需要结合外观和运动特征来进行分类和分割。在本文中，我们提出了一种
玛卡巴卡_qin·2023-10-25 17:47

Cartographer行人点云过滤建图

任务描述：在使用Cartographer建图时，存在环境中行人较多，或者建图时机器人周围人员一直跟随，导致最终建图后地图上存在许多行人噪点，本文主要从点云原始数据过滤解决这一问题。
火种源码·2023-10-25 16:49

计算机毕业设计题目大全(论文+源码)_kaic

15.97基于Django的个人博客系统13.94基于SpringBoot的电影售票系统9.57基于springboot的疫情信息管理软件开发18.57基于QT的酒店管理系统设计与实现18.2基于深度学习的点云语义分割方法设计与实现
开心工作室_kaic·2023-10-25 16:39

李沐——论文阅读——VIT(VIsionTransformer)

一、终极结论：如果在足够多的数据上面去做预训练，那么，我们也可以不用卷积神经网络，而是直接用自然语言处理那边搬过来的Transformer，也能够把视觉问题解决的很好（tips：paperswithcode.com——查看各个机器学习领域的Stateofart）二、标题信息：一张图像==很多16*16大小的单词序列三、摘要:在NLP中无论是Bert,GPT还是T5,其中的transformer已经
诚威_lol_中大努力中·2023-10-25 15:13

thrust工程化学习(七)----噪声滤除进阶版

0.简介之前我们讲过通过体素化分割，并通过判断这个栅格内的点云数目是否大于阈值。从而来鉴别出噪点。
敢敢のwings·2023-10-25 14:25

OpenPCDet和mmdetection3d

1.OpenPCDet更轻量一些，更加专注于点云室外场景激光点云的目标检测任务，包含多种点云特征提取模型。项目链接：https
Fzc_PCL·2023-10-25 14:57

2022-07-03

深夜的知了不停鸣唱一阵风声拉我进空中我不断漂浮触碰到天上的月亮你将我环抱像星星一样闪亮太阳不断升起知了仍在演奏我却找不到梦乡玫瑰矗立在面前它或许忘记了和小王子的渊源这样的杜撰源于缺失的梦呓我极力弥补时间的裂痕让爱停留得久一点云朵不知道它的形状就像你不知道心的构造我看的远不是窗外的风景天空像一块幕布稀释着我的眼帘我不要你读懂我
轻音袅袅·2023-10-25 13:47

虚假新闻检测论文阅读（九）：Rumor Detection on Social Media with Bi-Directional Graph Convolutional Networks

论文题目：RumorDetectiononSocialMediawithBi-DirectionalGraphConvolutionalNetworks论文来源：AAAI2020清华大学官方代码：https://github.com/TianBian95/BiGCN有监督、基于社交上下文、基于新闻传播信息一、基本内容首次将新闻的传播过程建模为图结构，Bi-GCN利用top-down的图表示新闻的传
Quinn-ntmy·2023-10-25 11:05

虚假新闻检测论文阅读（六）：A Deep Learning Model for Early Detection of Fake News on Social Media

论文标题：ADeepLearningModelforEarlyDetectionofFakeNewsonSocialMedia日期：IEEE2020#半监督、#伪标签、#可信度评估一、基本内容训练一个有监督模型和一个无监督模型，但是该工作不仅利用了新闻内容信息，还利用了用户对新闻的评论信息以及作者的可信度信息，使用的信息更为广泛，从而取得了更好的效果。二、主要工作（1）建立一个模型提取用户在评论中
Quinn-ntmy·2023-10-25 11:04

论文阅读--Crop yield prediction using machine learning: A systematic literature review

摘要：Machinelearningisanimportantdecisionsupporttoolforcropyieldprediction,includingsupportingdecisionsonwhatcropstogrowandwhattododuringthegrowingseasonofthecrops.Severalmachinelearningalgorithmshavebe
追忆苔上雪·2023-10-25 08:11

PCL 点云投影到圆柱（C++详细过程版）

目录一、算法原理1、圆柱方程2、投影原理二、代码实现三、结果展示1、原始点云2、投影结果四、参考链接一、算法原理1、圆柱方程圆柱方程可以表示为：(x−x
点云侠·2023-10-25 08:11

CloudCompare

http://www.cloudcompare.org/doc官网：http://www.danielgm.net/cc/一、操作：分割、删除点1、打开文件File–>Open支持的格式：2、旋转和移动点云鼠标左键可以旋转
A犭句·2023-10-25 07:55
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