点云采样

计算机视觉中，Pooling的作用

Wils0nEdwards·2024-09-15 23:06

图片中的上采样，下采样和通道融合(up-sample, down-sample, channel confusion)

前言以conv2d为例（即图片），Pytorch中输入的数据格式为tensor，格式为:[N,C,W,H,W]第一维N.代表图片个数，类似一个batch里面有N张图片第二维C.代表通道数，在模型中输入如果为彩色，常用RGB三色图，那么就是3维，即C=3。如果是黑白的，即灰度图，那么只有一个通道，即C=1第三维H.代表图片的高度，H的数量是图片像素的列数第四维W.代表图片的宽度，W的数量是图片像素的

迪三·2024-09-15 14:00

数据分析-24-时间序列预测之基于keras的VMD-LSTM和VMD-CNN-LSTM预测风速

文章目录1普通的LSTM模型1.1数据重采样1.2数据标准化1.3切分窗口1.4划分数据集1.5建立模型1.6预测效果2VMD-LSTM模型2.1VMD分解时间序列2.2对每一个IMF建立LSTM模型2.2.1IMF1

皮皮冰燃·2024-09-15 11:54

PCL 点云视窗类CloudViewer

点云视窗类CloudViewer是简单显示点云的可视化工具类，可以让用户用尽可能少的代码查看点云。注意：点云视窗类不能应用于多线程应用程序中。

LeonDL168·2024-09-15 10:53

PCL 怎样可视化深度图像

本小节讲解如何可视化深度图像的两种方法，在3D视窗中以点云形式进行可视化（深度图像来源于点云），另一种是，将深度值映射为颜色，从而以彩色图像方式可视化深度图像。

LeonDL168·2024-09-15 10:52

【监控告警】02-Promtheus的学习之路

Prometheus作为一个指标系统天生就不是精确的——由于指标本身就是稀疏采样的，事实上所有的图表和警报都是”估算”，我们也就不必太纠结于图表和警报的对应性，能够帮助我们发现问题解决问题就是一个好监控系统

Kearey.·2024-09-15 08:33

Open3D 实现CSF布料模拟算法

目录一、算法原理二，详细过程三，环境安装四，代码实现五，结果展示6，在cloudcompare中的实现一、算法原理1、流程概述1）利用点云·滤波算法或者点云处理软件滤除异常点;2）将激光雷达点云倒置;3

今夕是何年，·2024-09-15 04:38

【笔记】扩散模型（七）：Latent Diffusion Models（Stable Diffusion）论文解读与代码实现

先前的扩散模型一直面临的比较大的问题是采样空间太大，学

LittleNyima·2024-09-15 00:42

Livox_Mid360+IMU仿真搭建

资源包安装注：由于livox点云的格式是CustomMsg，而rviz中主要使用PointCloud和PointCloud2，转换不太方便，因此不使用官方提供的软件包，使用他人修改后的软件包。

夜雨拾年·2024-09-14 11:12

OpenCV高阶操作

从基础的图像读取、1.图片的上下，采样下采样（Downsampling）下采样通常用于减小图像的尺寸，从而减少图像中的像素数。

富士达幸运星·2024-09-13 19:03

X Error of failed request: BadWindow (invalid Window parameter)

加载显示点云时出现error.XErroroffailedrequest:BadWindow(invalidWindowparameter)Majoropcodeoffailedrequest:10(X_UnmapWindow

自动驾驶实战(AIFighting)·2024-09-13 08:56

点云数据集可视化

ModelNet40数据集可视化：importopen3daso3dimportnumpyasnpfromplyfileimportPlyDatafromPILimportImage#读取PLY文件内容defread_ply_file(file_path):try:ply_data=PlyData.read(file_path)print("PLY文件内容成功读取")returnply_datae

业余小程序猿·2024-09-13 02:42

Gyro陀螺仪＞ MPU 6000 vs ICM 20689

目录参考MPU6000和ICM20689对比陀螺仪的选择：采样率与噪声参考Gyro-MPU6000vsICM20689|IntoFPVForumFPVDroneFlightControllerExplained-OscarLiangMPU6000

ABEL in China·2024-09-12 23:19

Python | 获取PCD点云数据强度等信息

最近工作需要，需要获取PCD点云数据的强度等信息，给出open3d和pypcd两种方法获取强度信息。

拟墨画扇_·2024-09-12 20:01

【机器学习】近似推断的基本概念以及变分贝叶斯的基本概念

引言近似推断是处理大规模或复杂概率图模型时常用的一种方法，特别是在精确推断变得不可行或不实际的情况下文章目录引言一、近似推断1.1常见的近似推断方法1.1.1采样方法（SamplingMethods）1.1.1.1

Lossya·2024-09-12 13:46

计算机视觉之旅-进阶-图像滤波处理

例如RGB图像 importnumpyasnp img=np.array([[[255,0,0],[0,255,0]],[[0,0,255],[255,255,255]]]) 1.2.采样和量化数字图像是通过采样和量化得到

撸码猿·2024-09-12 11:34

Unity面试：MipMap是什么，有什么作用？

MipMap的概念是为同一纹理创建多个采样级别，每个级别的分辨率逐渐降低。当物体离摄像机较远时，使用较低分辨率的纹理进行渲染，从而提供更清晰、自然的视觉效果。提高渲染

returnShitBoy·2024-09-11 19:43

数据分析-18-时间序列分析的季节性检验

这些数据点可以是按小时、天、月甚至年进行采样的。时间序列在许多领域中都有广泛应用，例如金融、经济学、气象学和工程等。

皮皮冰燃·2024-09-11 08:29

论文笔记—NDT-Transformer: Large-Scale 3D Point Cloud Localization using the Normal Distribution Transfor

Large-Scale3DPointCloudLocalizationusingtheNormalDistributionTransformRepresentation文章摘要~~~~~~~在GPS挑战的环境中，自动驾驶对基于3D点云的地点识别有很高的要求

入门打工人·2024-09-10 03:09

YOLOv9独家原创改进|使用可改变核卷积AKConv改进RepNCSPELAN4

一、改进点介绍AKConv是一种具有任意数量的参数和任意采样形状的可变卷积核，对不规则特征有更好的提取效果。

今天炼丹了吗·2024-09-09 04:48

PyTorch库学习之nn.ConvTranspose2d(模块)

PyTorch库学习之nn.ConvTranspose2d(模块)一、简介nn.ConvTranspose2d是PyTorch中的一个模块，用于实现二维转置卷积（也称为反卷积或上采样卷积）。

Midsummer-逐梦·2024-09-08 16:01

CloudCompare操作（某一指定要素按照PointSourceID分类）

CloudCompare操作（指定强度值点云按照PointSourceID分类）以实标线为例：强度值31、首先将点云按照Intensity显示Properties->Active:IntensityCurrent

喵喵不爱吃鱼·2024-09-08 13:09

探索POSTECH-CVLab的Point Transformer: 重塑3D点云处理的新篇章

探索POSTECH-CVLab的PointTransformer:重塑3D点云处理的新篇章在计算机视觉和深度学习领域中，3D点云处理是一个至关重要的环节，因为它能够帮助我们理解复杂环境中的三维结构。

尤琦珺Bess·2024-09-08 11:23

ClickHouse实战处理（一）：MergeTree系列引擎

支持数据采样。总之适用于高负载任务的最通用和功能最强大的表引擎。可以快速插入数据并进行后续的后台数据处理。

sheep8521·2024-09-08 02:25

python librosa音频处理库 Core IO and DSP（翻译文档）

参数为：path:音频路径sr:音频频率（你可以不用原始的音频频率，他有重采样

FQ_G·2024-09-07 13:17

UE4材质函数参考——枢轴绘制器工具2.0材质函数bate0114

MAXScript输出的每个纹理都可以在材质中直接引用，但是如果在采样纹理之后没有应用适当的步骤，那么这些值将不正确。本页中给出的这些材质函数可让您轻松快速解码纹理信息。本页中包含的很多材质函数将使

深呼吸10911·2024-09-07 11:27

『点云处理任务』用PCL库还是深度学习模型？

深度学习和PCL库都可以用来做点云处理任务，但是二者侧重点有所不同。

爱钓鱼的歪猴·2024-09-07 04:20

探索未来：LLMTime——大型语言模型的零样本时间序列预测器

无需针对特定任务进行训练，仅通过将数值转化为文本并采样可能的扩展，LLMTime就能超越传统的时间序列方法。项目介绍LLMTime提出了一种名为"零样本时间序列预测"的方法，其核心在于

褚知茉Jade·2024-09-07 04:46

点云从入门到精通技术详解100篇-点云特征学习模型及其在配准中的应用

目录前言应用前景国内外研究现状点云特征提取算法研究现状点云配准算法研究现状相关理论基础2.1深度学习2.1.1深度学习概述2.1.2自编码器2.1.3稀疏编码2.1.4受限玻尔兹曼机2.2多层感知机2.2.1

格图素书·2024-09-07 04:16

如何在3D无序抓取中应用深度学习算法？

以下是深度学习算法在3D无序抓取中的具体应用方式：一、物体识别图像预处理：首先，通过3D相机获取的点云数据或深度图像需要进行预处理，包括去噪、滤波、分割等步骤，以提高后续处理的准确性。

道亦无名·2024-09-07 03:14

2022-03-31 跟随王纪琼导师学习收获

湘颖每日一省D282021年7月上了王纪琼导师的第25期高级心理讲师班，五天三夜的课程＋一晚的酒会，听课的时候觉得哪里都讲的很好，学完之后感觉有点云里雾里，回来之后我非常认真的整理了笔记，整理了两大笔记本

湘颖心理讲师心理咨询师·2024-09-06 23:05

ffmpeg读取文件速度的控制

两种方法：（1）根据采样率算出每帧播放时间t，然后sleep（t）；笨办法（2）根据读取的AVpacket的pts控制速度，核心思想：将ffmpeg的pts转换成系统时间，然后比较当前时间和读取的pts

PETER327447·2024-09-06 21:39

9 自研rgbd相机基于rk3566之qt框架开发rgbd融合线程

2qt线程运行点云与颜色帧对齐rgbd线程程序示例1线程头文件：pthread_tof.h2线程源文件：pthread_tof.cpprgbd线程功能及处理流程1rgbd线程分为如下几个功能：1创建与声明

三十度角阳光的问候·2024-09-06 20:34

9 自研rgbd相机基于rk3566之qt框架开发主线程与opengl_widget点云显示

qt框架开发opengl_widget点云显示mainwindow主线程代码详解1主线程功能：2主线程代码示例：Qopenglwidget点云显示类代码详解1qtopenglwidget框架介绍：2qtopenglwidget

三十度角阳光的问候·2024-09-06 20:34

YOLOv10改进 | Conv篇 | YOLOv10引入24年最新卷积模块LDConv

一方面，卷积运算被限制在局部窗口内，因此它不能从其他位置捕获信息，并且它的采样形状是固定的。另一方面，卷积核的大小被固定为k×k，这是一个固定的正方形，并且参数的数量倾向于与大小成正比地增长。

小李学AI·2024-09-06 15:56

[Instance Normalization] The Missing Ingredient for Fast Stylization

instancenormalization，可以去除content图像的个体对比度差异，从而简化生成过程2）高度非线性的contrastnormalization很难通过CNNblock（包含卷积、池化、上采样

emergency_rose·2024-09-06 08:32

python 随机数的用法

numpy.random.randint()sample_int=numpy.random.randint(start_number,end_number,sample_number)start_number：起始采样数

_____miss·2024-09-06 02:30

【小白深度教程 1.5】手把手教你用立体匹配进行双目深度估计，以及 3D 点云生成（含 Python 代码解读）

【小白深度教程1.5】手把手教你用立体匹配进行双目深度估计，以及3D点云生成（含Python代码解读）1.立体匹配的原理2.块匹配算法（BlockMatchingAlgorithm）2.1代码中的立体匹配过程概述

小寒学姐学AI·2024-09-05 13:30

什么是奈奎斯特采样定理

奈奎斯特采样定理，也被称为奈奎斯特定理或奈氏定理，是信号处理领域中至关重要的原理之一。它揭示了在数字信号处理中如何正确地采样模拟信号，以避免信息丢失和混叠现象。

达西西66·2024-09-05 12:57

高分辨率音频和传统音频区别

高分辨率音频和传统音频主要区别在于其音质和数据的详细程度：分辨率：高分辨率音频的采样率和比特深度高于传统音频。

Tracy973·2024-09-05 11:18

【Lidar】基于Python的点云数据下采样+体素显示

它处理3D数据的各种应用，包括点云、网格、体积计算、可视化、深度学习、测量

RS迷途小书童·2024-09-05 06:14

OpenGL学习之路(4.0) 实现抗锯齿效果

方式抗锯齿的方式有两种，一种是混合(GLBlend)处理抗锯齿，一种是多重采样抗锯齿混合(GLBlend)处理抗锯齿需要注意的是，混合处理只能处理点和线段，多边形图形需要多重采样处理打开混合处理/**函数原型

velue·2024-09-05 04:52

智能8路灰度

且不通过电位器进行电压比较，而是通过MCU用ADC采样取得接收管电压，将此电压与之前按键保存的电压相比较(前面为大概介绍，具体使用方法在后面)。

低调包含不哈哈·2024-09-05 01:43

第二章可通行栅格建立（PCA方法）

系列文章目录这一篇主要讲怎么通过PCA建立栅格可通行栅格，这部分其实有非常多的方法，这也只是当时前期使用的一个简单demo文章目录系列文章目录前言一、栅格地图二、RTK定位1.更新位置2.将点云读入到栅格地图中

喜欢躺着玩·2024-09-04 22:54

pcm原始音频采集率转换

采样:对声音进行一定频率的采集，频率越高，间隔时间越小，声音更接近真实。常用的采样率有8khz，16khz，22.05KHz、44.1KHz、48KHz等。

工农村贴膜小哥·2024-09-04 20:13

2018-03-18 图片处理(一)----图片加载

:2018-03-18_081925.png实现步骤:从sd卡中显示图片1.因为是android6.0系统,所以要动态申请读写sd卡的权限2.显示图片为了与屏幕大小更加的契合,要动态的获取对图片的一个采样率采样率

紫杉叶子·2024-09-04 14:43

Ego-planner：三维建图 grid_map.cpp解析

ego避障里面比较重要的功能是对环境进行栅格地图进行避障其实是通过深度图像或者点云数据来进行转换填充的，（没错，ego也可以利用点云来建图，也就是无需d435i进行输入，可以替换为激光雷达）下面我们分别对这两个方式的建图方法进行解析首先我们需要明确几个十分重要的变量

dueen1123·2024-09-04 13:55

xmos-XVF3000简介

支持圆形阵列和线形阵列全双工AEC以支持打断（高达50dB回音消除优化）噪声抑制（高达15dB抑制优化）不具备唤醒词触发检测128pinTQFP封装对外接口部分高速USB2.0设备多通道UAC1.0，支持16kHz/48kHz采样率控制指令传输接口可选

XMOS-熙光技术·2024-09-04 06:38

2024.8.14-算法学习（原创+转载）

一、投机采样图源自投机采样推理原理-66Ring'sBlog投机采样（SpeculativeDecoding）是Google和DeepMind在2022年同时发现的大模型推理加速方法。

蓝纹绿茶·2024-09-04 01:12

DETR3D

虽然使用LiDAR等模式收集的点云中的对象检测受益于有关可见对象的3D结构的信息，但基于相机的设置更加不适定，因为我们必须仅根据RGB中包含的2D信息生成3D边界框预测图片。

zzzzz忠杰·2024-09-03 20:06

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