1. 3DSSD首先分析CVPR2020的3D目标检测文章“3DSSD: Point-based 3D Single Stage Object Detector”。这是一个单阶段，不需要Anchor的，基于点云的3D目标检测算法。网络实验效果也比较不错，比单阶段目标检测的SOTA方法优秀。在引言中，把当前的方法分为voxel-based方法和point-based方法。介绍voxel-based方
1.引言在计算机视觉发展初期，机器对客观世界的视觉感知主要依赖相机捕获的二维图像或图像序列。然而世界在欧氏空间内是三维的，图像因为仅仅捕捉了世界在某个视角下投影的信息将在对物体的尺度和几何属性表征上产生不确定性。相比之下，点云（Point cloud）作为一种最原始的三维数据表征能够精准地反映物体的真实尺寸和形状结构，逐渐成为了机器视觉感知所依赖的另一种数据形式。图1 典型的主动式和被动式点云传
边缘计算实际上属于一种分布式计算，利用靠近数据源的边缘地带来完成的运算程序，而不需要将大量数据上传到云端。边缘计算的运算既可以在大型运算设备内完成，也可以在中小型运算设备、本地端网络内完成。用于边缘运算的设备可以是智能手机这样的移动设备、PC、智能家居等家用终端，也可以是ATM机、摄像头等终端。关于边缘计算的应用现状和场景在Microsoft Build 2017开发者大会上，微软首席执行官Sat
一、边缘检测1.1 什么是边缘检测？边缘检测是图像处理中重要的一步，在传统的边缘检测中，都是把边缘定义为颜色急剧变化的区域。边缘检测的目的就是找到图像中亮度变化剧烈的像素点构成的集合，表现出来的往往是轮廓。1.2 边缘检测方法微分算子法、最优算子法、拟合法，经典的边缘检测方法.全局提取方法以小波变换、数学形态学、模糊数学，分形理论等以高新技术为基础的图像边缘提取方法。其他的边缘检测方法不做叙述1.
点云 3D 目标检测 - VoxelNet: End-to-End Learning for Point Cloud Based 3D Object Detection - 基于点云的3D目标检测的端到端学习（CVPR 2018）摘要1. 引言1.1 相关工作1.2 贡献2. VoxelNet2.1 VoxelNet架构2.1.1 特征学习网络2.1.2 卷积中层2.1.3 区域提案网络2.2 损
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2023-10-08 13:56:56
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Complex-YOLO: 点云实时目标检测前言要点分析具体算法分析点云转化鸟瞰图提取特征B- Box损失回归 前言Complex-YOLO，论文中介绍是一种仅在点云上进行的最先进的实时3D目标检测网络。借鉴了yolo v2的主干网络，扩展了最后的回归策略，提出了Euler-RegionProposal Network (E-RPN)增加了角度的回归，最后通过实验证明了算法的有效。论文：Comp
1. 前言快把最近库存的点云类论文读完了。每一年都有大批大批的SOTA论文诞生，有的是新鲜的思想，有的是从近两年框架上汲取灵感的结构，有点也会相互撞车。不管什么样的文章，作为泛读，我关注对我有帮助的闪光点。2. RandLA-Net这是一篇CVPR2020的文章“RandLA-Net: Efficient Semantic Segmentation of Large-Scale Point Clo
# 实现深度学习点检测的流程
## 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 数据准备 |
| 2 | 模型选择 |
| 3 | 模型训练 |
| 4 | 模型评估 |
| 5 | 应用模型进行点检测 |
## 代码实现
### 步骤 1：数据准备
首先，我们需要准备用于训练和测试的数据集。数据集应包含图像和标注信息，其中标注信息应指明每个图像中的点的位置
原创
2023-07-23 20:15:48
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近日，据可靠消息，我国监管部门将为无人驾驶车辆发放绿牌。中国或有望成为继德国之后全球第二个为L3级乘用车量产放行的国家，这表明了自动驾驶时代或将到来。四种常见的3D点云标注方式1、3D点云目标检测3D点云目标检测是需要有标准的目标点云或者标准的点云特征来描述向量；在实时采集的点云数据中寻找与目标点云相似度最高的点云块。3D点云目标检测用来获取物体在三维空间中的位置和类别信息，主要基于点云、双目、单
首先，在PCL（Point Cloud Learning）中国协助发行的书提供光盘的第9章例1文件夹中，打开名为range_image_creation.cpp的代码文件。
解释说明
下面来解析打开源代码中的关键语句。
#include <pcl/range_image/range_image.h> //深度图像头文件
int main (int argc, char
数码相机购买检测实战
数码相机已受到越来越多年轻人的青睐。但毕竟数码相机属于高端消费电子，动辄几千元。怀揣着辛辛苦苦赚取的血汗钱，他们要如何迎娶自己的爱机？
为了能买到一部称心如意的数码相机，许多网友选择了通过网络的途径来做购买前的功课。去年，初到一些论坛做客的时候，我就被那里的一些彷徨无助的网友所打动，在一个网友的请求下，我第一次应邀到电脑城帮其检测相机。
于是，去年11月起，我带网
# 深度学习污点检测的实现流程
## 引言
深度学习污点检测是一种通过深度神经网络模型来识别和检测图像中的污点或瑕疵的技术。本文将向你介绍深度学习污点检测的实现流程，并提供相应的代码示例，帮助你入门。
## 实现步骤
下面是实现深度学习污点检测的主要步骤。
```mermaid
erDiagram
step1{开始} --> step2{数据预处理}
step2 --> s
前面介绍了分类、目标检测、分割以及一些常见模型和实现，这一篇接着介绍关键点检测的相关深度学习方法。已经有一些文章记录了关键点在不同领域
# 深度学习异常点检测的流程
## 引言
深度学习异常点检测是一种利用深度学习模型来识别数据中的异常点或离群值的技术。在本文中，我将向你介绍深度学习异常点检测的流程，并教你如何实现它。
## 流程概览
下面是深度学习异常点检测的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 数据准备 | 对数据进行预处理和特征工程 |
| 构建模型 | 搭建深度学习模型 |
| 模型训练
原创
2023-08-23 03:34:12
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lncRNA能够将miRNA吸附过来，相当于竞争性结合，不让miRNA对mRNA发挥作用，因此形成了lncRNA-miRNA-mRNA的调控网络，简称ceRNA。 在做生信分析时，我们通过数据库筛选了一些调控自己靶基因mRNA的lncRNA，可以使用很多网站预测lncRNA结合的miRNA。先前向大家简单介绍过预测lncRNA和miRNA的方法:如果我们筛选到了几十个甚至几百个lncRN
# 深度学习关键点检测实现流程
## 引言
深度学习关键点检测是一项在计算机视觉领域中非常重要的任务，它可以用于人脸识别、姿态估计、目标跟踪等应用场景。本文将介绍如何实现深度学习关键点检测，并教会刚入行的小白如何开始这个过程。
## 流程概述
以下是深度学习关键点检测的实现流程，我们将使用Python和常见的深度学习框架来完成。
| 步骤 | 描述 |
| --- | ---- |
|
目录简介背景流量识别常用功能具体功能做法特征识别架构举例部署方式串接方式并接方式存在问题检测引擎举例参考文献简介DPI(Deep Packet Inspection)深度包检测技术是在传统IP数据包检测技术(OSI L2-L4之间包含的数据包元素的检测分析)之上增加了对应用层数据的应用协议识别，数据包内容检测与深度解码。既可以检测2~4层，又可以检测应用层。背景安全问题、流量识别、大数据（海量数据
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2023-10-08 19:26:47
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## 深度学习边缘检测
深度学习是一种机器学习的方法，通过多层神经网络来模拟人脑的工作原理，实现对复杂数据的自动分析和处理。边缘检测是图像处理中的一项重要任务，通过识别图像中的边缘信息，可以用于目标检测、图像分割等应用中。本文将介绍如何使用深度学习进行边缘检测，并提供相应的代码示例。
### 1. 数据准备
在进行深度学习任务之前，首先需要准备好数据集。对于边缘检测任务，常用的数据集有BSD
import cv2 as cvimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltdef display_img(label,img): cv.imshow(label,img) c
原创
2022-11-10 14:25:57
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目录一、边缘检测概念二、Sobel算子1.描述：2.方法：3.Sobel算子的应用： 三、Laplacian算子1.描述：2.应用：四、Canny边缘检测1.原理：2.应用： 一、边缘检测概念1.边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题，边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点，往往以轮廓的形式表现出来2.分类：边缘检测大幅度减少了数据量，删除了不相干的信息，保留图像重要的结构
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2023-09-04 14:24:35
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