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Lidar学习系列
Prometheus
学习系列
(七)之名词解析
一、(Alert)警告警告是Prometheus服务正在激活警报规则的结果。警报从Prometheus服务发送到警告管理器。二、(Alertmanager)警告管理器警告管理器接收警告,并把它们聚合成组、去重复数据、应用静默和节流,然后发送通知到邮件、Pageduty或者Slack等系统中。三、(Bridge)网桥网桥是一个从客户端库提取样本,然后将其暴露给非Prometheus监控系统的组件。例
飞雪K
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2023-10-25 22:23
autoware标定包calibration_camera_
lidar
安装
autoware标定包calibration_camera_
lidar
安装1、官网安装1.1安装nlopt1.2安装calibration_camera_
lidar
2、编译问题1、官网安装1.1安装nloptgitclonehttps
hello1268
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2023-10-25 22:47
Ubuntu系统
opencalib中
lidar
2camera安装记录
目录一、opencalib安装二、
lidar
2camera的安装三、测试运行四、出现过的问题一、opencalib安装代码地址:https://github.com/PJLab-ADG/SensorsCalibration
苦瓜汤补钙
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2023-10-25 22:12
环境感知的升级之旅
算法
python
深度学习
学习
目标跟踪
双激光雷达标定程序
链接如下:GitHub-BIT-MJY/Multiple_
Lidar
_Calibration:Thecodeforcalibrationbetweenlidars.
白色小靴
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2023-10-25 16:42
slam学习
激光雷达标定
lio-sam运行思路整理——图解预积分
再从实际数据的角度看看预积分阶段到底发生了什么1.首先进入imuHandle,是向ImuOpt和imuQue两个队列里塞数据,此时doneFirst还是false(表示没有进行过优化),然后直接return掉2.在收到后端发过来的第一帧可靠的
lidar
hht12138
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2023-10-25 03:17
LIO-SAM
c++
自动驾驶
深度
学习系列
51:hugging face加速库optimum
1.普通模型Optimum是huggingfacetransformers库的一个扩展包,用来提升模型在指定硬件上的训练和推理性能。Optimum支持多种硬件,不同硬件下的安卓方式如下:如果是国内安装的话,记得加上-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple。huggingface目前是被墙的状态,在使用示例代码时,需要将模型离线下载下来使用。如下图,模型离
IE06
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2023-10-24 16:09
深度学习系列
深度学习
人工智能
深度
学习系列
52:多目标跟踪
1.评价指标1)FP:FalsePositive,即真实情况中没有,但跟踪算法误检出有目标存在。2)FN:FalseNegative,即真实情况中有,但跟踪算法漏检了。3)IDS:IDSwitch,目标ID切换的次数。4)MOTA:MultipleObjectTrackingAccuracy,多目标跟踪准确度。5)IDF1:IDF1得分,正确身份标签赋予的检测框与平均groundtruth和计算的
IE06
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2023-10-24 16:04
深度学习系列
1024程序员节
联邦学习笔记(五):联邦学习模型压缩提升通讯效率
联邦学习模型压缩联邦学习流程数据处理模型构造模型压缩函数模型广播和聚合函数模型训练其他函数结果模型准确率和loss值模型准确率模型loss值联邦学习传输数据量广播时需要传输的数据量聚合时需要传输的数据量实验总结写在前面:该联邦
学习系列
博客
young_monkeysun
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2023-10-24 11:48
联邦学习笔记
深度学习
神经网络
tensorflow
TFF
Hive正则表达式
参考维基百科、HadoopHive概念
学习系列
之hive的正则表达式初步(六)和Hive正则匹配函数之前没有在意过正则表达式,但是工作组不可避免的遇到了,感觉也比较重要,就花点时间理解一下。
小碧小琳
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2023-10-24 09:10
Vue+Electron
学习系列
(三) -- 自动更新
Vue+Electron
学习系列
1️⃣Vue+Electron
学习系列
(一)--初识2️⃣Vue+Electron
学习系列
(二)--打包发布3️⃣Vue+Electron
学习系列
(三)--自动更新4️⃣Vue
Bennett_G
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2023-10-24 09:35
vue
Electron
vue
electron
(一)深度
学习系列
之LeNet-5网络介绍以及pytorch代码实现手写数字识别
论文链接:Gradient-basedlearningappliedtodocumentrecognition一.网络结构介绍LetNet-5是在1998年提出的一个比较简单的神经网络,但是其包含深度学习的基本模块:卷积层、池化层以及全连接层,其结构如图1所示。图1:LeNet-5网络结构图1.网络各层参数解析:1.1INPUT层:首先是数据输入层,输入图像尺寸统一是归一化后的32x32。1.2C
老邱生
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2023-10-24 02:00
深度学习
神经网络
cnn
python
(pytorch-深度
学习系列
)pytorch数据操作
pytorch数据操作基本数据操作,都详细注释了,如下:importtorch#5x3的未初始化的Tensorx=torch.empty(5,3)print("5x3的未初始化的Tensor:")print(x)print("******************************")#5x3的随机初始化的Tensor:x=torch.rand(5,3)print("5x3的随机初始化的Ten
我是一颗棒棒糖
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2023-10-23 18:39
DeepLearning学习
python
numpy
深度学习
Promethus
学习系列
(三十五)之报警简介
使用普罗米修斯进行警报分为两部分。Prometheus服务器中的警报规则会向Alertmanager发送警报。然后,Alertmanager管理这些警报,包括静音,禁止,聚合以及通过电子邮件,PagerDuty和HipChat等方法发送通知。设置警报和通知的主要步骤如下:设置并配置Alertmanager配置Prometheus与Alertmanager交谈在Prometheus中创建警报规则Pr
飞雪K
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2023-10-23 13:14
autoware.ai中检测模块
lidar
_detector caffe
lidar
_apollo_cnn_seg_detect模块:该模块主要是调用百度apollo的目标分割。
lsyhaoshuai
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2023-10-23 13:17
人工智能
caffe
【论文阅读】以及部署BEVFusion: A Simple and Robust
LiDAR
-Camera Fusion Framework
BEVFusion:ASimpleandRobustLiDAR-CameraFusionFrameworkBEVFusion:一个简单而强大的
LiDAR
-相机融合框架NeurIPS2022多模态传感器融合意味着信息互补
挥剑决浮云 -
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2023-10-23 07:45
点云
论文阅读
【Spring Boot 源码学习】HttpEncodingAutoConfiguration 详解
SpringBoot源码
学习系列
HttpEncodingAutoConfiguration详解引言往期内容主要内容1.CharacterEncodingFilter2.HttpEncodingAutoConfiguration2.1
Huazie
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2023-10-23 00:34
开发框架-Spring
Boot
Spring
Boot
源码学习
Http编码配置类
自定义字符编码映射
牛客网刷题-(1)
共同学习交流.本文由Aileen_0v0原创CSDN首发如需转载还请通知⚠️个人主页:Aileen_0v0—CSDN博客欢迎各位→点赞+收藏⭐️+留言系列专栏:Aileen_0v0的PYTHON
学习系列
专栏
Aileen_0v0
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2023-10-22 22:51
python学习
windows
python
学习
开发语言
前端
算法
数据结构与算法-(9)---双端队列(Deque)
共同学习交流.本文由Aileen_0v0原创CSDN首发如需转载还请通知⚠️个人主页:Aileen_0v0—CSDN博客欢迎各位→点赞+收藏⭐️+留言系列专栏:Aileen_0v0的PYTHON
学习系列
专栏
Aileen_0v0
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2023-10-22 22:20
数据结构与算法
python学习
python
开发语言
算法
数据结构
线性回归
排序算法
动态规划
数据结构与算法
学习系列
-2-常见的数据结构-链表
常见的数据结构-链表链表基本概念链表存在多种形式1.单链表基本实现和特性重点概念操作2.循环链表基本实现和特性3.双向链表基本概念和特性操作3.静态链表基本概念和特性常考面试题链表基本概念链表是一种物理存储单元上非连续、非顺序的存储结构,数据元素的逻辑顺序是通过链表中的指针链接次序实现的链表存在多种形式1.单链表基本实现和特性每个结点包括两个部分:一个是存储数据元素的数据域,另一个是存储下一个结点
lobster爱前端
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2023-10-22 21:37
数据结构
算法
数据结构
链表
学习
数据结构
学习系列
之双向链表的翻转
双向链表的翻转:与单向链表翻转的思路一致,都是将第0个数据结点后面的所有数据结点,依次头插到头结点和第0个数据结点之间即可,代码如下:示例代码://翻转intfilp_dplink_list(node_t*phead){if(NULL==phead){printf("入参为NULL,请检查..\n");return-1;}if(NULL==phead->next){printf("只有一个头结点\
少年维克多
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2023-10-22 21:02
数据结构学习系列
数据结构
学习
算法
双向链表
翻转
数据节点
前驱后继指针
【webpack
学习系列
06】webpack代码压缩&&自动清理构建目录
JS⽂件的压缩webpack内置了uglifyjs-webpack-plugin,自动帮我们进行代码压缩CSS⽂件的压缩使⽤optimize-css-assets-webpack-plugin,同时需要安装cssnano配置varOptimizeCssAssetsPlugin=require('optimize-css-assets-webpack-plugin');module.exports=
长歌如梦
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2023-10-22 09:29
webpack
webpack
Koa2
学习系列
04-POST/GET请求——常见请求方式处理
Http请求在学习了koa-router之后,我们就可以用它来处理一些常见的请求了,比如POST/GET。koa-router提供了.get、.post、.put和.del接口来处理各种请求,但实际业务上,我们大部分只会接触到POST和GET,所以接下来只针对这两种请求类型来说明。当我们捕获到请求后,一般都需要把请求带过来的数据解析出来。数据传递过来的方式一般有三种:请求参数放在URL后面http
wanminglei
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2023-10-22 00:44
操作系统
学习系列
——第三章3.2虚拟内存,分页管理
目录1.学习内容2.1虚拟内存的基本概念1.传统存储管理方式的特征,缺点2.局部性原理3.虚拟内存的定义和特征4.如何实现虚拟内存技术5.总结2.2请求分页管理方式1.页表机制2.缺页中断机构3.地址变换机构4.总结2.3页面置换算法1.最佳置换算法(OPT)2.先进先出置换算法(FIFO)3.最近最久未使用置换算法(LRU)4.时钟置换算法(CLOCK)5.改进型的时钟置换算法6.总结2.4页面
z3551906947
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2023-10-21 20:05
学习
UVM 验证方法学之interface
学习系列
文章(七)高级 《bind 操作》(3)
在之前的文章,我们就bind机制,进行了用法分析。其实,对于一些大型的复杂SOC设计,bind的操作,可以说是非常实用的。它不仅能够完成各种UVC的驱动激励操作,而且一定程度能够简便验证平台的搭建和后期维护。下面,我们举个例子说明bind在当今复杂环境下的妙用。一TB思考我们知道,随着集成度的不断提高,当前的手机SOC芯片设计复杂度也变得越来越大。一个设计中,不可能仅仅含有几个接口类型的结构。如果
那么菜
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2023-10-21 14:04
UVM
UVM 验证方法学之interface
学习系列
文章(五)《interface backdoor 后门访问》
0今天,分享一下interface含有寄存器或者memory的DUT验证中的使用。我们知道,通过寄存器模型的引用,确实为我们验证工程师带了极大的便利。借助于它,我们可以轻松实现DUT内部REG或者Memory的读取操作。但是有些场合,比如DUT内部寄存器并不是那么复杂,或者寄存器读取操作不是那么频繁,亦或者寄存器分布具有极强的规律。此时,我们不想去走UVMRALflow,去花大量精力。此时,通过后
那么菜
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2023-10-21 14:34
systemverilog
UVM 验证方法学之interface
学习系列
文章(六)高级《interface 作探针》
本文章,着重介绍interface的用途。interface不仅仅是简化系统之间的连接,做到定义接口的re-use。另外,如前面几篇文章讲述,在interface中填充各种各样的功能,比如:checker,assert,coverage,initial等。今天,我们讲解如何用interface来窥探硬件中的signal信号值变化。---interface的探针功能不知道大家想过没有,如果我们想在基
那么菜
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2023-10-21 14:34
systemverilog
UVM
UVM 验证方法学之interface
学习系列
文章(四)进阶《interface 与VIP/UVC》
UVM验证方法学之interface
学习系列
文章(四)进阶bind的这个预编译命令,可以写在module,interface,或者compilation-unitscope中。
那么菜
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2023-10-21 14:04
systemverilog
UVM 验证方法学之interface
学习系列
文章
UVM验证方法学之interface
学习系列
文章(一)基
那么菜
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2023-10-21 14:03
UVM
systemverilog
UVM 验证方法学之interface
学习系列
文章(三)进阶《含类参数化的interface》
前言之前的文章,有讲述过通过config_db方式,向interface进行传递数据的方法。有没有其它方法呢?可不可以直接将类,作为interface参数化的入口呢?今天,不妨试试看。正文相信,亲自搭建过基于systemverilog验证平台的同仁们,都有过这种感觉:基于UVM的验证平台的推广,确确实实给我们芯片验证人员,减轻了太多太多的担子。让我们集中精力写具体case,而不过多的花费去调试平台
那么菜
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2023-10-21 14:03
systemverilog
UVM
UVM 验证方法学之interface
学习系列
文章(一)基础夯实
前言一、SystemVerilogInterfaces基本介绍1.什么是interface?2.引入interface带来的好处有哪些?
那么菜
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2023-10-21 14:33
systemverilog
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
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2023-10-21 14:29
自动驾驶
3d
计算机视觉
人工智能
深度学习
UVM 验证方法学之interface
学习系列
文章(八)《interface不小心引入X态问题》
前面的文章学习,想必大家都对interface有了深入了解。大家可不要骄傲哦,俗话说:小心驶得万年船。今天,再给大家介绍一个工作中,不是经常遇到,但是一旦遇到,会让你纠结很久的事情。前面文章提到,随着验证复杂度的不断增加,interface的bind的操作,是必不可少的用法。通过对dut中的接口信号进行bind操作,我们可以借助各种UVC进行激励的施加。大家有没有想过一个问题:在一个复杂的inte
那么菜
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2023-10-21 13:58
UVM
Java学习之数据结构知识点
Java
学习系列
知识点纯干货:1.Java学习之Java基础部分知识点—>传送门2.Java学习之Java多线程知识点—>传送门3.Java学习之数据库知识点—>传送门4.计算机网络知识点—>传送门5.
septnancye
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2023-10-21 09:35
02学习笔记(随记)
数据结构
java
学习
推荐算法
最小二乘法
图搜索算法
算法
Java学习之Java多线程知识点
Java
学习系列
知识点纯干货:1.Java学习之Java基础部分知识点—>传送门2.Java学习之Java多线程知识点—>传送门3.Java学习之数据库知识点—>传送门4.计算机网络知识点—>传送门5.
septnancye
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2023-10-21 09:05
02学习笔记(随记)
java
学习
开发语言
Java多线程
后端
Java学习之数据库知识点
Java
学习系列
知识点纯干货:1.Java学习之Java基础部分知识点—>传送门2.Java学习之Java多线程知识点—>传送门3.Java学习之数据库知识点—>传送门4.计算机网络知识点—>传送门5.
septnancye
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2023-10-21 09:05
02学习笔记(随记)
08SQL数据库知识
java
学习
数据库
面试
后端
操作系统知识点学习
Java
学习系列
知识点纯干货:1.Java学习之Java基础部分知识点—>传送门2.Java学习之Java多线程知识点—>传送门3.Java学习之数据库知识点—>传送门4.计算机网络知识点—>传送门5.
septnancye
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2023-10-21 09:31
02学习笔记(随记)
01计算机操作系统(慕课版)
操作系统
学习
算法
后端
学习方法
数据结构与算法-(10)---列表(List)
共同学习交流.本文由Aileen_0v0原创CSDN首发如需转载还请通知⚠️个人主页:Aileen_0v0—CSDN博客欢迎各位→点赞+收藏⭐️+留言系列专栏:Aileen_0v0的PYTHON
学习系列
专栏
Aileen_0v0
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2023-10-21 08:14
数据结构与算法
list
数据结构
开发语言
python
学习
算法
抽象代数
微服务
学习系列
六:MyBatis-Plus用法
系列文章目录目录系列文章目录前言一、环境准备一、为什么要使用utf8mb4字符集二、依赖准备三、配置准备二、使用步骤@TableName@TableId主键注解IdType@TableField实体类UserInfoDOMapper层CRUDService层CRUD分页多数据源@DS注解动态表名插件DynamicTableNameInnerInterceptor总结前言MyBatis-Plus(o
yangyanping20108
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2023-10-21 06:23
分布式
servlet
和
mvc
spring
mybatis
架构
java
微服务
Redis
学习系列
一Linux环境搭建
1、简介Redis是互联网技术架构中在存储系统中用的最广泛的中间件,是中高级后端工程师技术面试中面试官最喜欢问的工程技能之一.所以Redis是.Net技术开发必须掌握的技能之一.所以通过这个系列的随笔来介绍如果在.Net技术栈下玩转Redis2、安装配置Redis环境虽然Redis提供了Windows版本,但是这里我不打算介绍,因为MS推出了Core,所以Linux可能会成为以后的服务器主流.so
weixin_34348111
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2023-10-20 17:50
数据库
操作系统
面试
Redis
学习系列
三List列表
一、简介Redis中的列表相当于C#中的LinkedList,也就是链表,如果你研究过链表这个数据结构,肯定知道.它的插入和删除是非常快的,但是定位却很慢,因为必须遍历所有的元素,才能找到对应的值,所以当你需要对列表进行统计的时候,建立跑后台服务去做,而不是使用Redis去遍历,因为开销很大.Redis中的列表.常用来做异步队列,将需要延后处理的任务对象序列化成字符串,追加到Redis中的列表中,
weixin_33749131
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2023-10-20 17:20
数据库
c#
数据结构与算法
Redis
学习系列
七分布式锁
一、简介熟悉.Net多线程的都知道,当多个线程同时操作一个全局缓存对象(static对象实例、Dictionary、List等)时,会存在多线程争用问题,包括EF、Dapper等本身的缓存机制,都存在多线程争用问题,当我们在享受多线程带来的好处的同时,千万要注意这个问题.如果不了解多线程,请移步到我的C#多线程分类下.但是实际的业务场景中经常存在需要根据每个缓存对象的状态,进行一系列判断之后,在进
weixin_33832340
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2023-10-20 17:20
数据库
c#
数据结构与算法
A 0.18um CMOS SOC for a 100-m-Range 10-Frame/s 200x96 pixel time-of-flight Depth Sensor翻译
摘要随着高级辅助驾驶(ADAS)对高分辨率光探测和测距(
LIDAR
)技术的需求,我们介绍了一种用于飞行时间(TOF)传感器进行时间相关单光子计数和完整数字信号处理的片上系统(SoC)。
dullhero
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2023-10-20 13:13
SPAD
神经网络反向传播算法
本篇为机器
学习系列
文章一、符号与表示图1.1多层全连接神经网络图1.2神经元训练过程对每一个提交给神经网络的样本用式[2.3]对全体权值进行一次更新
360技术
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2023-10-20 07:48
ubuntu18.04 RTX3060 rangnet++训练
代码链接:https://github.com/PRBonn/
lidar
-bonnetal安装anaconda环境为CUDA11.0(11.1也可以)anaconda环境如下numpy==1.17.2torchvision
Nico_J ??
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2023-10-20 02:50
slam
深度学习
激光雷达
激光雷达和IMU联合标定包
lidar
_IMU_calib 基于RS-32的扩展
前段时间参与一个项目需要进行激光雷达和imu的外参标定,发现目前网上开源的标定包只有浙江大学开源的方案-
lidar
_IMU_calib、
lidar
-align等少数几种,其中
lidar
-align听说精度不高
kero-czh
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2023-10-19 20:56
slam
雷达+ IMU标定 运行LIO-SAM ---(2)
系统环境:Ubuntu20.04激光雷达:velodyne16线IMU:WHEELTECN100一、使用
lidar
_align雷达和IMU联合标定GitHub-wwtx/
lidar
_align_wwtx1
米先森
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2023-10-19 20:22
SLAM
自动驾驶
人工智能
机器学习
【SLAM】
lidar
-camera外参标定(港大MarsLab)无需二维码标定板
综述标定问题也是一种位姿估计问题,它本质上和各种激光里程计和视觉里程计解决的是一样的问题。标定采用的办法也可以在里程计问题中借鉴。它们都有着共同的流程:a.特征提取b.特征匹配c.位姿求解参考论文:Pixel-levelExtrinsicSelfCalibrationofHighResolutionLiDARandCamerainTargetlessEnvironmentsgithub:https
iwander。
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2023-10-19 20:22
SLAM
人工智能
大数据
经典文献阅读之--Calib Anything(使用SAM的无训练标定雷达相机外参)
0.简介Camera与
LiDAR
之间的外部标定研究正朝着更精确、更自动、更通用的方向发展,由于很多方法在标定中采用了深度学习,因此大大减少了对场景的限制。然而,数据驱动方法具有传输能力低的缺点。
敢敢のwings
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2023-10-19 20:50
深度学习
数码相机
AMEYA360:ROHM开发出可更大程度激发GaN器件性能的超高速栅极驱动器IC
另外,不仅在自动驾驶领域,在工业设备和社会基础设施监控等领域应用也非常广泛的
LiDAR
*1,也需要通过高速脉冲激光照射来
皇华ameya
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2023-10-19 19:07
生成对抗网络
人工智能
神经网络
论文阅读:FIDNet:
LiDAR
Point Cloud Semantic Segmentation with FullyInterpolation Decoding
来源:iros2021链接:GitHub-placeforyiming/IROS21-FIDNet-SemanticKITTI:Anextremelysimple,intuitive,hardware-friendly,andwell-performingnetworkstructureforLiDARsemanticsegmentationon2Drangeimage.IROS210、摘要将点云
shiyueyueya
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2023-10-19 19:34
语义
论文阅读
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