点云论文阅读第46页

论文阅读 - VoterFraud2020: a Multi-modal Dataset of Election Fraud Claims on Twitter

论文链接：https://arxiv.org/abs/2101.08210目录摘要1Introduction2DataCollection2.1StreamingTwitterData2.2覆盖率分析3DataEnhancement4DataSharingandFormat摘要围绕美国2020年大选，毫无根据的选举舞弊指控广泛传播，导致人们对选举的信任受到损害，最终导致美国国会大厦内的暴力事件。在

无脑敲代码，bug漫天飞·2023-10-21 16:42

论文阅读 - Coordinated Behavior on Social Media in 2019 UK General Election

论文链接：https://arxiv.org/abs/2008.08370目录摘要：IntroductionContributionsRelatedWorkDatasetMethodOverviewSurfacingCoordinationin2019UKGEAnalysisofCoordinatedBehaviors摘要：协调的在线行为是信息和影响力行动的重要组成部分，因为它们可以更有效地传播虚

无脑敲代码，bug漫天飞·2023-10-21 16:38

[论文阅读71]SELF-INSTRUCT

1.基本信息题目论文作者与单位来源年份SELF-INSTRUCT:AligningLanguageModelwithSelfGeneratedInstructionsYizhongWang等UniversityofWashington2022.127Citations论文链接：https://arxiv.org/pdf/2212.10560.pdf论文代码：https://github.com/y

happyprince·2023-10-21 15:10

【论文阅读-人机交互】通过用户参与来缓解人工智能决策中的知识失衡问题

Title:MitigatingknowledgeimbalanceinAI-adviseddecision-makingthroughcollaborativeuserinvolvementFrom:InternationalJournalofHuman-ComputerStudiesLink:https://doi.org/10.1016/j.ijhcs.2022.102977目录1绪论2方法

_春天_·2023-10-21 14:18

【论文阅读-图神经网络】图分类研究综述

图分类研究综述王兆慧,沈华伟,曹婍,程学旗.图分类研究综述.软件学报,2022,33(1):171–192.http://www.jos.org.cn/1000-9825/6323.htm图分类问题：给定一组图,图分类的目标是学习图和对应类别标签的映射关系,并预测未知图的类别标签。Chapter2基于图相似度计算的图分类作者把基于图核的方法和基于图匹配的方法，都归类为基于图相似度的计算。（1）基于

_春天_·2023-10-21 14:17

Three.js + Tensorflow.js 构建实时人脸点云

本文重点介绍使用Three.js和Tensorflow.js实现实时人脸网格点云所需的步骤。它假设你之前了解异步javascript和Three.js基础知识，因此不会涵盖基础知识。

新缸中之脑·2023-10-21 14:07

nuScenes SOTA！SurroundOcc：面向自动驾驶的纯视觉3D占据预测网络（清华&天大）

本文提出SurroundOcc方法，我们利用多帧稀疏LiDAR点云自动生成稠密三维占据标签，并以此作为监督信号训练得到基于多相机图像的稠密占据预测网络。相关代

自动驾驶之心·2023-10-21 14:29

论文阅读笔记-You Are What You Do: Hunting Stealthy Malware via Data Provenance Analysis

NDSSYouAreWhatYouDo:HuntingStealthyMalwareviaDataProvenanceAnalysis链接：https://www.ndss-symposium.org/wp-content/uploads/2020/02/24167-paper.pdf第一章简介1.文中介绍了现阶段的恶意软件多采用免杀技术来防范安全软件的检测，如进程重命名、文件重命名等，一般的恶意

梦想闹钟·2023-10-21 11:42

点云从入门到精通技术详解100篇-基于激光点云的道路目标检测(续)

目录3.4点云地面点过滤3.4.1常见地面点过滤算法3.4.2基于改进RANSAC的多分区地面点过滤<

格图素书·2023-10-21 10:24

构建远程音乐库！群晖Audio Station公开共享音频实现公网访问

本教程使用环境：2.制作音频分享链接3.制作永久固定音频分享链接：之前文章我详细介绍了如何在公网环境下使用pc和移动端访问群晖audiostation：公网访问群晖audiostation听歌-cpolar极点云群晖套件不仅能读写本地文件

_苏沐·2023-10-21 08:24

共谋工业3D视觉发展，深眸科技以自研解决方案拓宽场景应用边界

在传统2D工业视觉易受环境光干扰、无法进一步获取物体深度信息的限制条件下，工业3D视觉凭借着更强的空间和深度感知能力，以及通过点云数据获取物体距离和三维坐标信息的能力，逐渐渗透进工业制造领域，持续拓宽机器视觉的应用范围

深眸科技·2023-10-21 06:46

Open3D(C++) 最小二乘拟合二维直线（拉格朗日乘子法）

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，爬虫网站自重一、算法原理平面直线的表达式为：y=kx+b(1)y=kx+

点云侠·2023-10-21 06:09

CloudCompare 二次开发(18)——法线空间采样

目录一、概述二、代码集成三、结果展示一、概述使用CloudCompare与PCL的混合编程实现点云法线空间采样。法线空间采样的具体计算原理见：PCL法线空间采样。

点云侠·2023-10-21 06:04

求解平面上物体的有向3d包围盒

算法流程：（1）点云下采样（体素滤波）；（2）ransac算法分割拟合地面平面；（3）裁剪工作区域（指定空间中四个点，裁剪点云只保留在（2）中平面上的投影在四边形内部的点）；（4）再用ransac算法去除多余平面

给算法爸爸上香·2023-10-21 03:46

2021_SIGIR_Social Recommendation with Implicit Social Influence

[论文阅读笔记]2021_SIGIR_SocialRecommendationwithImplicitSocialInfluence论文下载地址：https://doi.org/10.1145/3404835.3463043

XingHe_XingHe_·2023-10-20 23:15

2021_WWW_Random Walks with Erasure: Diversifying Personalized Recommendations on Social and Informat

[论文阅读笔记]2021_WWW_RandomWalkswithErasure:DiversifyingPersonalizedRecommendationsonSocialandInformationNetworks

XingHe_XingHe_·2023-10-20 23:15

PaQiuQiu·2023-10-20 23:08

点云平面拟合新国标怎么应对？

文章目录一、应用背景二、算法原理三、代码实现首先我们看一下平面度的概念：平面度：测量点集合中，在平面上方且距离基准平面最远的点到平面的距离+在平面下方且距离基准平面最远的点到平面的距离。一、应用背景在旧标准中，使用最小二乘法去拟合全部点，以拟合平面作为基准平面；在新标准中，则要求这个基准平面需要满足最小包容（包容的意思是，一组平行平面，使得全部点都被平行平面夹住）条件。最小包容的意思是，找到一组平

PaQiuQiu·2023-10-20 23:37

全景叙事定位 Towards Real-Time Panoptic Narrative Grounding by an End-to-End Grounding Network 论文阅读笔记

全景-语句定位TowardsReal-TimePanopticNarrativeGroundingbyanEnd-to-EndGroundingNetwork论文阅读笔记一、Abstract二、引言三、

乄洛尘·2023-10-20 23:05

论文阅读-多目标强化学习-envelope MOQ-learning

introduction一种多目标强化学习算法，来自2019Nips《AGeneralizedAlgorithmforMulti-ObjectiveReinforcementLearningandPolicyAdaptation》总体思想1.将输入中加入多目标的偏好参数。2.在输出中改本为标量的状态价值为向量的状态价值。3.实现了可以在多个目标上寻找帕累托前沿，也即多目标最优解的算法。算法虽然论文

龙超越·2023-10-20 21:49

AlexNet 论文阅读总结

不要瞎想·2023-10-20 16:16

点云网络的论文理解（二）- PointNet的pytorch复现

1.1点云的特点1.1.1无序性：也就是说这个点的先后顺序和实际上是什么无关你不管这些点加入集合的顺序如何，最后的最后他们组成的图形还是那么个图形，也就是说这些东西的顺序是完全没有必要的。

BuptBf·2023-10-20 15:00

写论文不用构建语料库！只需要福昕PDF阅读器高级搜索

只需要福昕PDF阅读器高级搜索前言：“福昕语料库”使用前的准备：调用“语料库”：前言：最近论文阅读可以借助NewBing的总结（参考我的测评贴：NewBing会在科研方面发挥比ChatGPT更强大的辅助作用么

hehedadaq·2023-10-20 11:07

Open3D(C++) 最小二乘拟合平面（拉格朗日乘子法）

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。一、算法原理设拟合出的平面方程为：ax+by+c

点云侠·2023-10-20 08:20

pointnet和pointnet++点云分割和分类

目录1.pointnet1.1点云数据的特点1.2模型功能1.3网络结构1.3.1分类网络1.3.2分割网络2.pointnet++2.1模型2.2samplinglayer组件2.3groupinglayer2.4pointnet1

Mr.Q·2023-10-20 07:54

点云从入门到精通技术详解100篇-点云的泊松曲面重建方法（续）

目录3.3诺伊曼边界约束3.3.1边界条件3.3.2Neumann边界约束3.3.3Neumann边界约束实验分析3.4点云修剪

格图素书·2023-10-20 06:55

点云从入门到精通技术详解100篇-点云的特征检测（续）

目录散乱点云的圆柱特征提取与拟合4.1.点云滤波概述4.1.1.点云统计滤波4.1.2.点云半径滤波

格图素书·2023-10-20 06:25

点云从入门到精通技术详解100篇-基于3D点云的曲面文字检测(续)

目录3.2.3手动特征提取3.2.4基于图绘制的2D网格平面生成3.2.5特征融合的多通道伪图像生成

格图素书·2023-10-20 06:51

Slide-Transformer: Hierarchical Vision Transformer with Local Self-Attention论文阅读笔记

-cvpr2023-当前attention机制存在的问题：①利用im2col方式计算localattention需要消耗很大的计算资源②windowattention存在固定的设计模式，如窗口应该如何移动，引入人工干涉。-Method-.ShiftasDepthwiseConvolution作者首先从新的角度上剖析了im2col的原理，并用深度卷积重新实现localattention机制。①im2

我来了！！！·2023-10-20 04:46

【PCL-14】获取点云的最大值与最小值

示例代码：pcl::PointCloud::Ptrcloud_filtered_sor(newpcl::PointCloud);pcl::io::loadPCDFile("..\\testdata\\result\\data\\statistical.pcd",*cloud_filtered_sor）pcl::PointXYZmin_pt,max_pt;pcl::getMinMax3D(*clou

WXG1011·2023-10-20 03:29

3D目标检测（二）—— 直接处理点云的3D目标检测网络VoteNet、H3DNet

前言上次介绍了基于Point-Based方法处理点云的模块，3D目标检测（一）——基于Point-Based方法的PointNet点云处理系列,其中相关的模块则是构成本次要介绍的，直接在点云的基础上进行

lzzzzzzm·2023-10-20 02:16

3D目标检测（一）—— 基于Point-Based方法的PointNet点云处理系列

3D目标检测（一）——PointNet，PointNet++，PointNeXt，PointMLP目录3D目标检测（一）——PointNet，PointNet++，PointNeXt，PointMLP前言零、网络使用算法FPS最远点采样法Ball-query球查询一、PointNet二、PointNet++MSG-PointNet++三、PointNeXt四、PointMLP总结前言在3D目标检测

lzzzzzzm·2023-10-20 02:46

CLIP和改进工作

ActionCLIP图像生成VQGAN-CLIP、CLIPasso、CLIP-Draw多模态下游任务VLDownstream其他promptenginering（CoOp等）depthCLIP、pointCLIP（点云

白蜡虫可·2023-10-20 01:04

智慧应急三维电子沙盘系统

该系统支持高清卫星影像、DEM高程数据、矢量数据、无人机倾斜摄像、BIM模型、点云、城市白模、等高线、标高点等数据融合和切换，集成油田原油集输系统、天然气集输系统、注入系统、给排水系统、污水处理系统、电力系统

QQ_2801061513·2023-10-20 00:51

windows 10下安装Pytorch的操作文档与避坑指南

它允许用户进行点云操作、模型旋转、平移、缩放、重采样等。3D网格操作

知来者逆·2023-10-19 22:55

论文阅读：SegFormer: Simple and Efficient Design for SemanticSegmentation with Transformers

来源：nips2021GitHub-NVlabs/SegFormer:OfficialPyTorchimplementationofSegFormer0、Abstract摘要本文提出了一种简单、高效、强大的语义分割框架SegFormer，它将transformer与轻量级多层感知器(MLP)解码器结合在一起。SegFormer有两个吸引人的特点:1)SegFormer包含了一个新的分层结构的变压器

shiyueyueya·2023-10-19 19:04

论文阅读：FIDNet: LiDAR Point Cloud Semantic Segmentation with FullyInterpolation Decoding

hardware-friendly,andwell-performingnetworkstructureforLiDARsemanticsegmentationon2Drangeimage.IROS210、摘要将点云

shiyueyueya·2023-10-19 19:34

论文阅读：Efficient Point Cloud Segmentation with Geometry-Aware Sparse Networks

来源：ECCV2022链接：EfficientPointCloudSegmentationwithGeometry-AwareSparseNetworks|SpringerLink0、Abstract在点云学习中

shiyueyueya·2023-10-19 19:58

论文阅读之《Kindling the Darkness: A Practical Low-light Image Enhancer》

目录摘要介绍已有方法回顾普通方法基于亮度的方法基于深度学习的方法基于图像去噪的方法提出的方法2.1LayerDecompositionNet2.2ReflectanceRestorationNet2.3IlluminationAdjustmentNet实验结果总结KindlingtheDarkness:APracticalLow-lightImageEnhancer（KinD）ACMMM2019Y

春末的南方城市·2023-10-19 19:58

论文阅读【异常检测】ModelCoder: A Fault Model based Automatic Root Cause Localization Framework for Microservi

ModelCoder:AFaultModelbasedAutomaticRootCauseLocalizationFrameworkforMicroserviceSystemsModelCoder：基于故障模型的微服务系统自动根源定位框架论文标题｜ModelCoder:AFaultModelbasedAutomaticRootCauseLocalizationFrameworkforMicrose

Doooo19·2023-10-19 17:48

重建大师生成好的模型还能局部进行处理或者重新生成吗？

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·2023-10-19 16:27

大势智慧是否支持航拍图片生成3D建模？

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·2023-10-19 16:27

论文阅读——R2D2: Repeatable and Reliable Detector and Descriptor

一、概述本文由NaverLab（Naver即社交软件Line的母公司，也是韩国市值最高的互联网公司）发表于2019NIPS上。作者的核心观点在于，近期的一些研究在提取兴趣点时往往只考虑兴趣点的可重复性（如一对匹配点在两图像scoremap上的响应必须很接近），但是可重复的兴趣点未必有较高的区分性，因为图像上某些区域对于匹配来说不够可靠甚至是模棱两可的，如一些重复纹理区域：摩天楼的窗户、路面等。

吃远·2023-10-19 10:56

语音情感识别领域-论文阅读笔记1：融合语音和文字的句段级别情感识别技术

语音情感识别领域-论文阅读笔记1FusionTechniquesforUtterance-LevelEmotionRecognitionCombiningSpeechandTranscripts融合语音和文字的句段级别情感识别技术本文是对

笨鸟东南飞·2023-10-19 09:04

论文阅读：Rethinking Range View Representation for LiDAR Segmentation

来源ICCV20230、摘要LiDAR分割对于自动驾驶感知至关重要。最近的趋势有利于基于点或体素的方法，因为它们通常产生比传统的距离视图表示更好的性能。在这项工作中，我们揭示了建立强大的距离视图模型的几个关键因素。我们观察到，“多对一”的映射，语义不连贯性，形状变形的可能障碍对有效的学习从距离视图投影。我们提出的RangeFormer-一个全周期的框架，包括跨网络架构，数据增强和后处理的新颖设计-

shiyueyueya·2023-10-19 08:57

论文阅读：Point-to-Voxel Knowledge Distillation for LiDAR Semantic Segmentation

由于点云的固有挑战，即稀疏性、随机性和密度变化，直接采用以前的蒸馏方法会产生较差的结果。为了解决上述问题，我们提出了点到体素知识蒸馏Point-to-VoxelKnowledgeDistillatio