3D点云数据集

PointPillars:数据预处理

在PointPillars算法中，将点云划分为点柱（Pillars）是核心步骤之一，用于将稀疏点云数据转换为规则的张量表示，方便后续2D卷积操作。

壹十壹·2025-03-11 16:55

Velodyne16线激光雷达点云数据中的线束（ring）是如何分布的

将sensor_msgs::PointCloud2转为pcl::PointCloud后的点云数据线束（ring）是从下往上进行递增排序。

壹十壹·2025-03-11 16:25

目标检测

这里的数字为置信度2.数据集：VOC数据集分4大类20小类；COCO数据集含20万图像、80个类别、超50万目标标注，平均每图7.2个目标。

煤烦恼·2025-03-11 15:22

基于transformer实现机器翻译(日译中)

2.2含注意力机制的编码器—解码器2.3训练模型2.4预测不定长的序列2.5评价翻译结果三、使用Transformer架构和PyTorch深度学习库来实现的日中机器翻译模型3.1、导入必要的库3.2、数据集准备

小白_laughter·2025-03-11 15:46

一文理清：阿里系数据中台-数据治理工具集(傻傻也能分清楚）

一、核心产品定位与功能DataWorks定位：一站式大数据开发治理平台，提供数据集成、开发、调度、治理、服务等全链路能力。核心功能：数据集成：支持异构数据源（如数据库、OSS、

Debug_Snail·2025-03-11 14:09

SeisMoLLM: Advancing Seismic Monitoring via Cross-modal Transfer with Pre-trained Large Language

本文提出SeisMoLLM，这是首个利用跨模态迁移进行地震监测的基础模型，它无需在地震数据集上进行直接预训练，就能充分发挥大规模预训练大语言模型的强大能力。

UnknownBody·2025-03-11 12:29

docker命令实战运用部署服务

来对容器进行一个守护进程的启动，以及如何进入日期，如下：[root@cjr~]#dockerimagesREPOSITORYTAGIMAGEIDCREATEDSIZEcentoslatest5d0da3dc97643yearsago231MB

云原生的爱好者·2025-03-11 12:25

目标检测项目

·识别图片中有哪些物体并且找到物体的存在位置多任务：位置+类别目标种类与数量繁多的问题目标尺度不均的问题遮挡、噪声等外部环境干扰VOC数据集：PASCALVOC挑战赛(ThePASCALVisualObjectClasses

sho_re·2025-03-11 11:51

数据分享｜1961-2017年中国0.25°×0.25° 逐日地表水文数据集(VIC-CN05.1)

本数据基于陆面水文模式（VICv4.2.d,VariableInfiltrationCapacitymodel）模拟构建了中国1961~2017年0.25°×0.25°逐日地表水文数据集（VIC-CN05.1

JGiser·2025-03-11 11:50

HarmonyNext实战：基于ArkTS的跨平台3D图形渲染应用开发

HarmonyNext实战：基于ArkTS的跨平台3D图形渲染应用开发引言在HarmonyNext生态系统中，3D图形渲染是一个技术含量高且应用广泛的领域。

·2025-03-11 11:21

什么是SaaS化部署

以下是详细解析：核心特点云端托管•软件部署在云端服务器（如AWS、阿里云），用户通过浏览器或API访问。•优势：无需本地硬件投入，降低运维成本。多租户架构（Multi-tenan

LCY133·2025-03-11 11:44

Raspberry Pi图形组件深入解析与应用示例

此目录不仅定义了树莓派硬件优化的图形库和驱动，也提供了丰富的配置示例和具体实现方案，涵盖了从基础绘图、3D渲染到视频加速及窗口管理系统。

嵌入式Jerry·2025-03-11 11:14

Python通过YOLO格式TXT标签文件在图像中画框

使用场景检测数据集标注是否有误：在目标检测算法中需要标注自己的数据集，为了更加方便的检查数据集标注是否有误，可以使用该工具将标注结果绘制在图像中并查看。

CHERISH_KDX·2025-03-11 10:41

机器学习之KMeans算法

它的目标是将数据集划分为K个互不重叠的子集（簇，Cluster），使得同一簇内的数据点尽可能相似，不同簇之间的数据点尽可能差异显著

Mr终游·2025-03-11 09:07

“大语言模型微调”（Fine-tuning）与“大语言模型应用”（LLM Applications）之间的区别

1.概念与定义大语言模型微调微调指的是在一个经过大规模预训练的通用语言模型基础上，利用针对性较强的小规模数据集对模型进行进一步训练，从而使模型在特定领域或任务上表现得更优秀。

AI Echoes·2025-03-11 09:06

Python 变量起名全攻略：新手避坑与大神指南

我就写了个3D效果=True，Python竟然说我语法错误？专家的解答专家

科雷learning·2025-03-11 08:27

聚类分析|k-means聚类方法及其Python实现

划分方法（PartitioningMethod）是基于距离判断样本相似度，通过不断迭代将含有多个样本的数据集划分成若干个簇，

皖山文武·2025-03-11 08:56

【漫话机器学习系列】130.主成分（Principal Components）

主成分（PrincipalComponents，PCs）是数据集中方差最大的线性组合，它是主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）中的核心概念。

IT古董·2025-03-11 08:25

YOLOv8制作自己的实例分割数据集保姆级教程（包含json转txt）

1.数据准备首先对原始数据集进行整理，将标注好的图像和标签分别放在两个文件夹中，同时额外新建两个文件夹，用于存放转换完的标签与划分后的数据集。

Sir小珂·2025-03-11 07:18

D3D11的简单字体

这儿有几种方法能够在D3D11中实现字体显示，一个是学会使用微软想要我们使用的两个新的API，Direct2D和DirectWrite，实际上它们是很有用处的，暂不提它们的灵活性（除了不能够直接使用D3D11

x-2010·2025-03-11 07:47

领域大模型之微调技术和最佳实践

“大”是指它们训练的海量数据集及其参数的大小，即模型在训练过程中学习的记忆和知识;“通用”意味着他们具有广泛的语言任务能力。更明确地说，L

程序员莫玛·2025-03-11 07:17

基于PyTorch的深度学习6——数据处理工具箱2

主要介绍如何使用datasets的ImageFolder处理自定义数据集，以及如何使用transforms对源数据进行预处理、增强等。下面将重点介绍transforms及ImageFolder。

Wis4e·2025-03-11 07:47

unity3d————Mathf.Lerp() 函数详解

Mathf.Lerp()是Unity中的一个非常有用的数学函数。它的名字来自于“LinearInterpolation”的缩写，意思是“线性插值”。想象一下，你有两个点，一个点叫A，另一个点叫B。现在，你想在A和B之间找到一个新的点，这个点不是随便找的，而是根据一定的比例来确定的。这个比例我们称之为t，t的范围是从0到1。当t=0时，新点就是A点。当t=1时，新点就是B点。当t在0和1之间时，新点

无敌最俊朗@·2025-03-11 06:14

【5分钟背八股】redis主从复制的原理？持久化RDB和AOF？

主从复制机制当一个master实例和一个slave实例连接正常时，master会发送一连串的命令流来保持对slave的更新，以便于将自身数据集的改变复制给slave，：包括客户端的写入、key的过期或被逐出等等

熬夜加班写代码·2025-03-11 04:51

redis的两种持久化方式

目录一、RDB模式二、AOF模式三、缓存穿透雪崩穿透四、接口幂等性一、RDB模式RDB机制的优势和略施RDB持久化是指在指定的时间间隔内将内存中的数据集快照写入磁盘。

kse_music·2025-03-11 04:49

基于双向长短期记忆神经网络结合多头注意力机制(BiLSTM-Multihead-Attention)的单变量时序预测

代码运行结果展示3、代码获取1、代码简介基于双向长短期记忆神经网络结合多头注意力机制(BiLSTM-Multihead-Attention)的单变量时序预测(单输入单输出)1.程序已经调试好，无需更改代码替换数据集即可运行

机器学习和优化算法·2025-03-11 03:42

鸢尾花数据集的四个特征具体是什么？

鸢尾花数据集（IrisDataset）是机器学习领域中最经典的数据集之一，它包含150个样本，每个样本有4个特征，分别是：1.花萼长度（SepalLength）描述：花萼（花的外部绿色部分）的长度，单位为厘米

学术乙方·2025-03-11 03:41

数据结构的基本概念和术语的一些介绍

与数据的关系：是数据集合的个体数据项：组成数据元素的不可分割的最小单位。

王哈哈嘻嘻噜噜·2025-03-11 02:37

three.js 在 webGL 添加纹理

在我们生成了3D设计之后，我们可以添加纹理使其更加吸引人。在webGL和p5.js中，可以使用gl.texImage2D()和texture()API来为形状应用纹理。

belldeep·2025-03-11 01:28

3.10 项目总结

以下是项目的总结、内容分析以及优化建议：项目总结1.目标：使用神经网络对MNIST数据集中的手写数字进行分类。2.步骤：-数据加载和预处理。-构建神经网络模型。-定义损失函数和优化器。

不要不开心了·2025-03-11 01:58

人脸属性分析：年龄估计_（7）.数据集构建与标注

数据集构建与标注在人脸属性分析中，数据集的构建与标注是至关重要的一步。高质量的数据集能够显著提升模型的性能和泛化能力。

zhubeibei168·2025-03-11 01:27

点云语义分割：PointNet++在S3DIS数据集上的训练

点云语义分割：PointNet++在S3DIS数据集上的训练点云语义分割是计算机视觉领域的一个重要任务，旨在将点云数据中的每个点分配给其对应的语义类别。

完美代码·2025-03-11 00:25

PointNet、PointNet++ 基于深度学习的3D点云分类和分割

前言PointNet是直接对点云进行处理的，它对输入点云中的每一个点，学习其对应的空间编码，之后再利用所有点的特征得到一个全局的点云特征。

一颗小树x·2025-03-11 00:54

基于YOLOv5的烟雾检测系统：从数据集准备到UI界面实现

1.引言烟雾是火灾发生的一个重要早期信号。烟雾检测能够在火灾初期及时识别并报警，为火灾的扑灭争取宝贵的时间。因此，烟雾检测的研究一直是计算机视觉领域中的一个热点问题。近年来，随着深度学习技术的发展，目标检测算法被广泛应用于烟雾检测，尤其是基于YOLOv5的目标检测模型，由于其较高的精度和较低的计算开销，已经成为许多实时检测系统的首选模型。在这篇博客中，我们将介绍如何使用YOLOv5模型进行烟雾检测

深度学习&目标检测实战项目·2025-03-11 00:52

计算机视觉｜3D 点云处理黑科技：PointNet++ 原理剖析与实战指南

一、引言在当今数字化与智能化快速发展的时代，3D点云处理技术在多个前沿领域中发挥着重要作用。特别是在自动驾驶和机器人视觉等领域，这项技术已成为实现智能化的关键支撑。

紫雾凌寒·2025-03-10 23:19

机器学习算法（2）—— 线性回归算法

‘’‘构造数据集’‘’x=[[80,86],[82,80],[85,78],[90,90],[86,82],[82,90],[78,80],[92,94]]y=[84.2,80.6,80.1,90,83.2,87.6,79.4,93.4

疯狂的石头。·2025-03-10 21:35

点云数据处理--splat转3dtiles

文章目录处理流程简介核心功能实现数据读取与格式转换定义Point类数据读取splat转gltf点云数据分割定义四叉树递归生成3dtiles瓦片生成tileset.json递归生成tileset.json

gaohualan·2025-03-10 21:31

Mirror-3DGS: Incorporating Mirror Reflections into 3D Gaussian Splatting

Abstract3DGShassignificantlyadvanced3Dscenereconstructionandnovelviewsynthesis.However,3DGSstruggleswithaccuratelymodelingphysicalreflections

于初见月·2025-03-10 21:00

GaussianEditor: Swift and Controllable 3D Editing with Gaussian Splatting

Abstract3Deditingplaysacrucialroleinmanyareassuchasgamingandvirtualreality.Traditional3Deditingmethods

于初见月·2025-03-10 21:30

VTK笔记- 3D Widget类 vtkSplineWidget 样条部件

vtk3DWidget vtk3DWidget是用于3D交互观察器的基类，也就是各种3D小部件类的基类，主要是在三维渲染场景中生成一个可以用于控制数据的可视化实体，比如点，线段（曲线）、平面、球体、包围盒

恋恋西风·2025-03-10 20:53

Windows 图形显示驱动开发-WDDM 3.2-用户模式工作提交（三）

当UMD调用D3DKMTCreateDoorbell为HWQueue创建Ring时，Dxgkrnl会对此函数进行相应的调用，以便KMD可以初始化其Ring结构。

程序员王马·2025-03-10 20:52

机器视觉3D上下料技术上的分析

机器视觉3D上下料是工业自动化领域的重要应用，通过3D视觉技术引导机器人完成物料的精准抓取、定位和放置，尤其适用于复杂、无序或高精度的场景。

视觉人机器视觉·2025-03-10 19:47

解密DeepSeek-R1模型微调实战：VIP专属技巧助你轻松掌握行业核心技术

引言大模型微调已成为AI工程师的核心竞争力，但90%的学习者卡在以下痛点：❌开源数据集质量参差不齐❌实验环境搭建耗时易出错❌行业级调优方案闭源难获取CSDN大模型VIP专项计划针对上述问题，提供：✅金融

竹木有心·2025-03-10 19:16

benchmark和baseline的联系与区别

Benchmark（基准）：基准是指作为参考标准的一组算法或数据集，通常是在特定任务或领域中广泛接受的准则。基准的目标是提供一个衡量算法性能的标准，以便其他算法可以与之进行比较。

Lntano__y·2025-03-10 19:41

决策树（Decision Tree）：机器学习中的经典算法

其核心思想是通过一系列的规则判断，将数据集不断划分，最终形成一棵树状结构，从而实现预测目标。在决策树中，每个内部节点表示一个特征，每个分支代表一个特征的取值，每个叶子节点对应一个类别或预测值。

Jason_Orton·2025-03-10 18:39

EDPose：探讨端到端的实时多人姿态估计

曾爱玲（港中文博士，现已入职腾讯）单位：IDEA（深圳数字经济研究院）源码：github/ED-Pose该篇论文取得效果如下：这篇文章的优势在于：在复杂的多人场景下能够取得不错的性能提升，虽然在COCO等数据集上的提升不明显

烧技湾·2025-03-10 18:06

用双色球数据集微调后的大模型

最近用Qwen/Qwen1.5-1.8B-Chat大模型来微调训练双色球2003001-2025011的数据集，实验测一下大模型出球的预测情况。

qq_29790801·2025-03-10 17:33

深度学习项目十一：mmdetection训练自己的数据集

mmdetection训练自己的数据集这里写目录标题mmdetection训练自己的数据集一：环境搭建二：数据集格式转换(yolo转coco格式)yolo数据集格式coco数据集格式yolo转coco数据集格式

小啊磊_Vv·2025-03-10 17:02

利用神经网络来解决鸢尾花分类任务(附实验结果和代码)

前言本篇文章使用自己亲手搭建的神经网络模型来解决鸢尾花数据集的分类任务，读者们可以通过该简单的任务进一步理解神经网络，并且可以自己动手去搭建神经网络。

侠之大者231·2025-03-10 15:49

用MATLAB打造浪漫3D粒子心脏：代码解析与动态可视

一、效果预览本文我们将用MATLAB实现一个令人惊艳的3D动态可视化效果：旋转的粒子心脏悬浮在星空背景中，粉紫色的心形粒子群与不同层次的旋转星辰交相辉映。

爱玩三国杀的界徐盛·2025-03-10 15:19

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