Clouds 第4页

Modeling Local Geometric Structure of 3D Point Clouds using Geo-CNN

动机：对点云的局部结构信息进行建模已经被证明是一件非常重要的事情，而之前的研究主要通过层级的方式提取点云的局部特征。显式的对局部点集的几何结构信息进行建模的研究很少。基于点云的几何信息隐含在点云的坐标中这一合理的假设，作者提出了一种名为Geo-Conv的卷积方式，对每个点和它的邻居点进行特征提取。概括：Geo-Conv主要是将中心点到邻居点所组成的向量分解到三个正交轴上，然后根据该向量和三个坐标轴

dream_toy·2020-09-15 05:55

PointPillars: Fast Encoders for 3D Object Detection from Point Clouds

PointPillars:FastEncodersfor3DObjectDetectionfromPointClouds简介3D目标检测整体框架数据增强生成伪图像基础网络检测头Loss简介考虑到点云数据的不规则，将点云编码为适合下游检测流程的格式，是一个首先需要处理的问题。一般有两种处理方式：固定编码器，这种编码器往往速度快但是以牺牲精度为前提在数据中学习的编码器，这种编码器更准确，但速度较慢这里

海清河宴·2020-09-14 06:20

[阅读]PointPillars: Fast Encoders for Object Detection from Point Clouds

摘要点云编码成合适的格式。目前的两种编码器：固定的速度快精度低，学习数据的精度高速度低。新颖编码器利用PointNet学习pillar格式的点云。编码特征可以用2D网络来做检测，但是我们提出了更好的网络大量实验表明很快很精准，优于其他的。62Hz，最快105Hz，点云较好的编码器，适合工程化。code：https://github.com/nutonomy/second.pytorch1介绍传统激

GoodluckTian·2020-09-14 06:27

安装DockerToolbox出现问题，无法使用

{香港vps云主机云服务器月付租用超国内大带宽稳定高速可试用：http://www.soar-clouds.com/}一、问题描述：安装过DockerToolbox，卸载后，重新安装，无法正常使用，提示

future_fan·2020-09-13 03:05

sonarqube分析实例工程

{香港vps云主机云服务器月付租用超国内大带宽稳定高速可试用：http://www.soar-clouds.com/}2016.3.8一、sonarqube分析实例工程1.在装好的环境上运行sonarqube

future_fan·2020-09-13 03:04

论文阅读——KPConv: Flexible and Deformable Convolution for Point Clouds

论文阅读——KPConv（一）Abstract（二）Introduction（三）RelatedWork3.1Projectionnetworks3.2Graphconvolutionnetworks3.3PointwiseMLPnetwork3.4Pointconvolutionnetworks（四）KernelPointConvolution4.1AKernelFunctionDeﬁnedby

Dujing2019·2020-09-12 09:57

【问题解决】SpringCloud Hystrix DashBoard 依赖导入失败，Unable to connect to Command Metric Stream.

org.springframework.bootspring-boot-starter-actuatororg.springframework.cloudspring-cloud-starter-hystrix-dashboard将它替换成：com.netflix.hystrixhystrix-javanicaRELEASEorg.springframework.clouds

我喜欢山，也喜欢海·2020-09-11 02:16

vue调用ace富文本编辑器

methods:{changeType(lang){//初始化对象this.editor=ace.edit("code");//设置风格和语言（更多风格和语言，请到github上相应目录查看）theme="clouds"language

像风一样自由自由·2020-08-22 18:59

Vote3Deep: Fast Object Detection in 3D Point Clouds Using Efficient Convolutional Neural Networks

下图Vote3Deep在KITTI上不可见点云的检测效果。本文方法：在原生的3D特征（native3Drepresentation）上执行一个稀疏卷积，接着是一个ReLU非线性，它返回一个新的稀疏3D特征。这个过程可以像传统CNN一样重复和叠加，输出层预测检测分数。用NMS对重复检测进行剪枝（3D中的NMS能够更好地处理彼此背后的对象，因为3D包围框的重叠小于它们的2D投影）。本文为每个类假设一个

bo.qiu_xbw·2020-08-22 02:27

ECCV2020——Self-Prediction for Joint Instance and Semantic Segmentation of Point Clouds

Self-PredictionforJointInstanceandSemanticSegmentationofPointCloudsAbstract（一）Introduction（二）RelatedWork（三）Methodology3.1Self-Prediction3.2AssociatedLearningFramework3.3OptimizationObjectives（四）Experi

Dujing2019·2020-08-22 00:34

关于crontab执行shell脚本的字符编码问题

有时我们在在写完shell脚本后，在使用bash执行是正常的如下/var/crontab/clouds.sh#!

weixin_34353714·2020-08-20 19:03

安装学习bitbucket

{香港vps云主机云服务器月付租用超国内大带宽稳定高速可试用：http://www.soar-clouds.com/}1.安装网址：参考：https://confluence.atlassian.com

future_fan·2020-08-20 04:51

看我如何在赛门铁克邮件安全网关上实现弱口令到RCE漏洞执行

看我如何在赛门铁克邮件安全网关上实现弱口令到RCE漏洞执行clouds2017-06-19共492809人围观，发现6个不明物体网络安全在这篇文章中，我将向大家分享我们团队最近在对某企业真实渗透测试的一个项目

bylfsj·2020-08-18 18:03

【点云识别】Multi-Path Region Mining ForWeakly Supervised 3D Semantic Segmentation on Point Clouds

Multi-PathRegionMiningForWeaklySupervised3DSemanticSegmentationonPointClouds本文介绍一篇cvpr2020里面关于点云弱监督分割的文章。论文目前还没有开源代码1.问题目前获得大规模点云已经不是一件困难的事情了，但是对其进行标注是十分费时。例如ScanNet数据集，对一个scan标注时间的中位数和平均数大概是16.8min和2

orientliu96·2020-08-17 20:53

太空基础设施安全：网络安全最前沿

太空基础设施安全：网络安全最前沿责任编辑：editor007作者：clouds|2016-10-0722:06:00本文摘自：黑客与极客科幻剧《星际迷航》有一集名为“最后前沿（TheFinalFrontier

weixin_34365417·2020-08-16 11:01

springcloud-eureka集群-整合config配置中心

org.springframework.bootspring-boot-starter-actuatororg.springframework.bootspring-boot-starter-securityorg.springframework.clouds

wgxaszc8·2020-08-14 21:19

Spring Cloud 集成 Spring Boot Admin(注册中心使用eureka)

注意：引入的jar中版本注意和springboot的版本保持一致避免版本冲突org.springframework.clouds

栗子木·2020-08-14 21:50

Spring Cloud Alibaba Sentinel对Feign的支持

集成Feign使用spring-cloud-starter-alibaba-sentinel的依赖还是要加的，如下：org.springframework.clouds

weixin_33953384·2020-08-14 20:01

三维目标检测论文阅读：PointPillars: Fast Encoders for Object Detection from Point Clouds

PointPillars:FastEncodersforObjectDetectionfromPointCloudscodeID：https://github.com/nutonomy/second.pytorch目录PointPillars:FastEncodersforObjectDetectionfromPointClouds概要本文方法实验结果概要在计算机视觉中，虽然深度学习表现出优越的性

疯子_Zhang·2020-08-13 19:52

Spring Boot+Spring Cloud微服务案例演练（2）：Feign服务之间数据交互（上）

一、搭建serverClientA服务工程1.修改pom.xml配置文件，添加相关依赖org.springframework.clouds

qq_16094785·2020-08-12 12:44

乐优商城项目---day18-购物车

org.springframework.bootspring-boot-starter-weborg.springframework.cloudspring-cloud-starter-netflix-eureka-clientorg.springframework.clouds

程序员DD·2020-08-09 03:54

JPEG图片存储格式及原理

例图采用Windows95目录下的Clouds.bmp，原图大小为640*480，256色。用工具SEA(

huangxy10·2020-08-07 14:55

CSS3 多重背景图片

margin:100pxauto;background-image:url("images/bg-plane.png"),url("images/bg-sun.png"),url(images/bg-clouds.png

i_linda·2020-08-03 22:43

文章Coarse Alignment for Model Fitting of Point Clouds Using a Curvature-Based Descriptor解读三共形几何基础

接上上一节粗配准文章CoarseAlignmentforModelFittingofPointCloudsUsingaCurvature-BasedDescriptor解读二粗配准，下面看预处理小节假设点云X={xi}，i=1,...,nx，xi∈R3，点云Y={yj}，j=1,...,ny，yi∈R3，其中模型的点云从CAD模型计算得到。这时，三维配准问题转化成最小化误差问题：公式如图所示：ro

guyuezunting·2020-08-03 10:39

CVPR 2019——PointConv: Deep Convolutional Networks on 3D Point Clouds

PointConv:DeepConvolutionalNetworkson3DPointCloudsAbstract（一）Introduction（二）RelatedWork（三）PointConv3.1.Convolutionon3DPointClouds3.2.FeaturePropagationUsingDeconvolution（四）EfficientPointConv（五）Experim

Dujing2019·2020-08-02 15:10

Fully-Convolutional Point Networks for Large-Scale Point Clouds

Abstract这项工作提出了一种通用的，完全卷积的网络架构，用于有效处理大规模3D数据。我们的方法的一个显着特点是它能够处理无组织的3D表示，例如点云作为输入，然后将它们内部转换为有序结构，以便能用3D卷积来进行处理。与从输入到输出维持无组织或有组织表示的传统方法相比，我们的方法具有操作存储器有效输入数据表示的优点，同时利用卷积操作的自然结构来避免冗余计算和存储网络中的空间信息。该网络消除了对原

爱傻笑的猪·2020-08-02 15:21

3D点云深度学习」综述论文--Deep Learning for 3D Point Clouds: A Survey

三维点云深度学习研究综述论文：DeepLearningfor3DPointClouds:ASurvey作者：YulanGuo时间：2019-12引言动机：Pointcloudlearning（点云学习）由于在视觉、自动驾驶、机器人等方面的广泛应用，近年来受到了广泛的关注。最近，随着点云的深度学习变得更加兴旺，人们提出了许多方法来解决这一领域的不同问题。为了促进未来的研究，本文对点云深度学习方法的最

无崖子0·2020-08-01 01:12

Spring Cloud Alibaba 整合Nacos Config

org.springframework.clouds

猿天地·2020-07-31 22:27

英语单词本

anguish痛苦Bblown膨胀boost增加brought带来bring的过去式CChapter章[ˈtʃæptə®]chilly寒冷的[ˈtʃɪli]chiding责骂childlike孩子般的clouds

昵称：孟亮·2020-07-31 21:19

经济学人-Send in the clouds-3

However,theturnaroundalsorequiredachangetothecompany’scultureandthatisthemainsubjectoftheLBSstudy.Theshifttocloud-basedservicesmeantthatrevenueswouldbegeneratedinadifferentway.Undertheoldsystem,client

不会聪明·2020-07-31 00:59

【论文阅读】【三维目标检测】VoteNet：Deep Hough Voting for 3D Object Detection in Point Clouds

文章目录HoughVotingVoteNet网络结构VotinginPointCloudsObjectProposalandClassificationfromVotes实验思考代码解读backbone_netvgen：VotingModulepnet：ProposalModuleLoss文章：DeepHoughVotingfor3DObjectDetectioninPointClouds2019

麒麒哈尔·2020-07-30 05:24

【论文笔记】Recurrent Slice Networks for 3D Segmentation of Point Clouds

RecurrentSliceNetworksfor3DSegmentationofPointClouds（CVPR2018,Spotlight）QianguiHuang，WeiyueWang，UlrichNeumannUniversityofSouthernCalifornia一、背景由于点云数据是无序的和非结构化的，传统的CNN、RNN方法难以被拓展使用；在经典的PointNet（2016）中，

oohlala2018·2020-07-30 01:20

VoteNet: Deep Hough Voting for 3D Object Detection in Point Clouds 论文笔记

FacebookAIResearch,StanfordUniversity,22Aug2019,KaimingHe1,3D点云检测网络个人观点：VotingbyGroupingDependentParts，ECCV10Combinedobjectcategorizationandsegmentationwithanimplicitshapemodel.InWorkshoponstatistical

phy12321·2020-07-29 21:45

Lexie刘柏辛：如何从优等生，变身为中国最年轻国际型音乐人

撰文：clouds2018年夏天，《中国新说唱》如期开播，出现很多熟悉的面孔：小青龙、法老、陈梓童、满舒克、万妮达、呆宝静.....两个多月后，在这些选手中，一位年轻女孩成为四强中唯一一位女rapper

街声StreetVoice·2020-07-29 18:06

SilverLining Sky & 3D Clouds SDK：为 OpenGL 和 DirectX 开发提供逼真的氛围

▼学动画必不可少的软件，哲想都有哦~▼SilverLiningSky&3DCloudsSDK使用我们成熟的技术来创建您所需的天气效果可以节省大量的时间。为OpenGL和DirectX开发人员快速提供逼真的氛围。自动化创建任何时间任何地点的天空,3D云和天气授权操作简单合理能够与大型模拟平台和游戏平台快速集成创建任何时间地点的动态穹顶SilverLining可以快速的自动化生成给定时间地点的精确天空

哲想动画·2020-07-20 00:00

论文阅读 End-to-End Multi-View Fusion for 3D Object Detection in Lidar Point Clouds

[论文阅读]End-to-EndMulti-ViewFusionfor3DObjectDetectioninLidarPointClouds原文链接：https://arxiv.org/abs/1910.06528v2基于激光雷达点云的3D目标检测算法MVF算法摘要：最近的三维物体检测工作提倡在鸟瞰图中点云体素化，即物体保持其物理尺寸并自然可分离。然而，在这个视图中，点云是稀疏的，并且具有高度可变

Qin酱·2020-07-16 07:42

Spring Cloud Alibaba 整合Nacos Config

org.springframework.clouds

尹吉欢·2020-07-15 15:11

论文阅读--Fully-Convolutional Point Networks for large-Scale Point Clouds

自我感悟这一篇文章着重的贡献体现在几个方面，第一，该网络可以处理large-scale的无规则输入，并且在内部转化为有规则的结构进行处理。其二，提出了一种新的任务，即在未知环境中，通过语言描述来表达所处的环境。结构上我觉得和poinnet++比较相似，都是采用pointnet作为局部特征提取器，采用分层结构，不过这里重点有一个multi-scale的点在这里。第三：Hybrid(point-to-

Little_sky_jty·2020-07-13 19:34

CloudStack技术沙龙上海站第二期成功举办

在此次沙龙上，CloudS

Y小骨頭Y·2020-07-13 14:48

【综述翻译】Deep Learning for 3D Point Clouds: A Survey

DeepLearningfor3DPointClouds:ASurvey为国防科技大学发布的综述文章，这里只翻译摘要，第一章与第三章。下载链接：https://arxiv.org/abs/1912.12033；仓库链接：https://github.com/QingyongHu/SoTA-Point-Cloud。翻译第二章，戳这里摘要由于点云学习在计算机视觉，自动驾驶和机器人等许多领域的广泛应用，

冯子材·2020-07-13 14:59

【综述翻译：第二章】Deep Learning for 3D Point Clouds: A Survey

DeepLearningfor3DPointClouds:ASurvey为国防科技大学发布的综述文章，这里只翻译第二章。下载链接：https://arxiv.org/abs/1912.12033；仓库链接：https://github.com/QingyongHu/SoTA-Point-Cloud23D形状分类这些方法通常首先学习每个点的嵌入，然后使用聚合方法从整个点云中提取全局形状嵌入。最终，通

冯子材·2020-07-13 14:59

点云卷积“PointConv: Deep Convolutional Networks on 3D Point Clouds”

PointConv:DeepConvolutionalNetworkson3DPointClouds参考借鉴了https://baijiahao.baidu.com/s?id=1631407236773911746&wfr=spider&for=pc与在致密网格中的图像不同，3D点云是不规则且无序的，论文提出了PointConv，将卷积核看作3D点局部坐标的非线性函数，该函数由权重和密度函数组成。

cv_family_z·2020-07-13 03:50

Spherical Convolutional Neural Network for 3D Point Clouds

SphericalConvolutionalNeuralNetworkfor3DPointClouds：三维点云的球面卷积神经网络摘要我们提出了一种用于三维点云处理的神经网络，它利用球面卷积核和八叉树空间划分。所提出的基于度量的球形核系统地量化点邻域以识别数据中的局部几何结构，同时保持平移不变性和不对称性。网络体系结构本身由八叉树数据结构引导，该结构充分利用了不规则点云的稀疏性质。我们在每层中的神

mxg007·2020-07-10 00:59

CVPR2019点云分割论文解读ASIS：Associatively Segmenting Instances and Semantics in Point Clouds

总述3D点云准确而直观地描述了真实场景。到目前为止，如何在这样一个信息丰富的3D场景中分割各种元素，还很少得到讨论。在本文中，首先介绍了一个简单而灵活的框架，用于同时分割点云中的实例和语义。然后，作者提出了两种方法，使两项任务互相利用，实现双赢。具体来说，通过学习语义感知的point-level实例嵌入，使实例分割受益于语义分割。同时，将属于同一实例的点的语义特征融合在一起，从而对每个点更准确地进

咸鱼和白菜·2020-07-09 22:29

三维点云语义分割【综述】 ——Deep Learning for 3D Point Clouds: A Survey

3DPOINTCLOUDSEGMENTATION3DSemanticSegmentationProjection-basedNetworksPoint-basedNetworksInstanceSegmentationProposal-basedMethodsProposal-freeMethodsPartSegmentationSummary3D点云分割需要了解全局几何结构和每个点的细粒度细节。

Dujing2019·2020-07-09 10:40

Spherical Kernel for Efficient Graph Convolution on 3D Point Clouds

摘要我们提出了一种球形核，以实现3D点云的有效图卷积。我们基于度量的内核系统地量化了本地3D空间，以识别数据中独特的几何关系。与常规网格CNN核类似，球形核保持平移不变性和不对称性，其中前者保证数据中相似局部结构之间的权重分配，而后者则有助于精细的几何学习。所提出的内核可用于不依赖于边缘的滤波器生成的图神经网络，从而使其在计算上吸引大点云。在我们的图形网络中，每个顶点都与单个点位置关联，并且边线在

人都傻了·2020-07-09 09:41

pytroch创建自己的Dataset和Dataloader.

importtorchfromtorch.utils.dataimportDatasetfromtorch.utils.dataimportDataLoader然后继承Dataset类，重写它的三个方法：classPointDataSet(Dataset):def__init__(self):clouds

York1996·2020-07-09 03:54

【点云目标检测】PIXOR: Real-time 3D Object Detection from Point Clouds-PIXOR具体网络参数变化

PIXOR主体网络结构介绍网络结构图BackboneHeader损失函数消融实验总结看点云的目标检测相关文章中经常提到这篇文章，故将该文章读了一遍，做点记录。CVPR2018，截止到目前，官方还是未开源，现在有大佬复现的版本。地址：https://github.com/philip-huang/PIXOR还有ROS版本：https://github.com/hehern/PIXOR介绍PIXOR是

我叫林克不叫塞尔达·2020-07-06 21:32

《1.3研习：不想起诉那就收藏这些图片库》

上图Browsemore:clouds,crosswalk,dr

河小鬼·2020-07-06 00:22

Modeling Local Geometric Structure of 3D Point Clouds using Geo-CNN 速记

ModelingLocalGeometricStructureof3DPointCloudsusingGeo-CNN广告欢迎加入图网络交流群：832405795背景作者认为直接以边向量通过MLP获得权重容易过拟合，因为边的几何结构多变，方差大；另外，直接映射至高维空间有可能丢失原有的几何结构，因此需要关注显式几何结构建模改造局部点云中邻点与中心点的特征提取方式：首先将边缘特征提取过程分解成三个正交

小刀丶·2020-07-05 05:36

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