现如今，人们在网上聊天、发帖时越来越爱用表情包，表情包一方面是一种个性化的表达方式，另一方面更能传达出当下的心理活动，可以说在网络社交中表情包是一个不可或缺的存在。加上近年来元宇宙的兴起，3D虚拟形象广泛应用，用户可以通过自己的表情来控制虚拟形象的表情，做一系列专属的表情包，更加生动形象。那么，如何让虚拟形象拥有人类一样多变的表情呢？HMS Core AR Engine的人脸表情跟踪能力就能帮助实
数据集快速生成方法集合一、numpy生成随机数据1) rand(d0, d1, ..., dn)2) randn((d0, d1, ..., dn)3) randint(low[, high, size])4) random_integers(low[, high, size])5) random_sample([size])二、sklearn生成随机数据2.1 回归模型随机数据3.2 分类模型
nuScenes文件说明Mini nuScenes下载后得到名称为“v1.0-mini.tgz”的压缩包，主要包含maps、samples、sweeps和v1.0-mini等4个文件夹。下面分别进行简要介绍。maps：数据采集的地图路线，是一个二值图，道路所在路线对应的像素值为255，其它像素值为0。 samples：数据样本，分别包括6 个摄像头、1 个激光雷达、5 个毫米波雷达所采集的数据，每
nuScenes数据集在mmdetection3d中的使用（一）nuScenes数据集下载博客：nuScenes数据集使用mmdetection3d官方对数据集下载和使用的指南 写在前面： 1.完整的nuScenes数据集约有300G，我在实际使用时仅下载了Part1数据集（约30G）。但是在应用nuScenes官方代码时，不完整的数据集会导致报错。因此，我做了部分修改。 2.目前主要针对基于激光
yolov5系列文章目录yolov5 win10 CPU与GPU环境搭建,亲测有效！爬取百度图片Python脚本yolov5训练自己的数据集，详细教程！yolov5转tensorrt模型 文章目录yolov5系列文章目录前言一、数据集的制作二、配置文件1.创建文件2 .修改yaml文件3.修改models模型文件4.训练train.py5.可能遇到的错误6.测试detect.py总结 前言前一篇文
文章目录背景实战准备实战1直接用caffe准备脚本进行训练源码分析（查看一下脚本源码）get_mnist.shcreate_mnist.shlmdb数据集查看train_lenet.shlenet_train_test.prototxt实战2使用python训练Lenetcaffe的example的mnist文档导读（就是翻译一下）使用caffe在mnist数据集训练lenet准备数据集lenet
评价指标：以bevdet论文为例：mAP:在评测时依旧使用目标检测中常用的的AP，不过AP的阈值匹配不使用IoU来计算，而使用在地平面上的2D中心距离d来计算。这样解耦了物体的尺寸和方向对AP计算的影响。d设置为{0.5,1,2,4}米。在计算AP时，去除了低于0.1的recall和precision并用0来代替这些区域。不同类以及不同难度D用来计算mAP：(This is done in ord
这种文章其实还蛮有意思，发出来其实是打了很多同行的脸，但是也是在积极地推动行业往前走，或许端到端不用做到 Planning
大家对3D打印行业有所了解后，都会被他能实现我们想象中的模型而感到非常的厉害，想实现模型的话除了自己建模，应该都会下载3D打印模型的需求，在国内3D打印模型下载网站也是屈指可数。很多想下载3D模型的可能还在烦恼用什么网站下载，小编就为大家提供更多下载模型的网站。从国内的开始提供更多丰富的网站给大家1.光神王市场光神王市场拥有数十万3D模型,为3D打印爱好者免费下载3D打印模型并提供在线3D打印服务
我们在做深度学习时，一般都是跑别人公开的数据集，如果想要跑自己的数据集怎么办？今天就记录一下我自己用的一种方法。1、假设待分类一共有n类2、新建一个文件夹，在该文件夹下新建n子个文件夹和n个对应的txt文件。将对应分类的图片放入到新建的分类文件夹中。假设 训练图片子文件夹名称分别为train_1到train_n，相对应
Nuster 是一个基于 HAProxy 的高性能缓存服务器。Nuster 完全兼容 HAProxy，并且利用 HAProxy 的 ACL 功能来提供非常细致的缓存规则，比如请求地址为某某时缓存请求参数中的 X 为 Y 时缓存响应头中的 X 为 Y 时缓存请求速率超过多少时缓存等等Nuster 性能评测非常快, 单进程模式下是 nginx 的 3 倍，多进程下 nginx 的 2 倍，varnis
了解一个事物最好的办法就是debug一遍其源码，类似于看本质。Nuscenes中的Radar pointcloud格式：共有18个特征，包括x，y，z，……。可以看到z默认是0，也就是说，radar只能探测到x，y坐标，没有z的信息的。通过token读到pointsensor的信息总览Radar -> image 投影可以分为五次映射1. radar坐标系 -> 车辆ego坐标系（ra
Nuscenes 数据集浅析参考：Nuscenes官网链接注意：文中存在官网还未更新的内容，一般采用红色部分，进行标记。1.数据集简要介绍nuScenes 数据集（发音为 /nuːsiːnz/）是由Motional（前身为nuTonomy）团队开发的自动驾驶公共大规模数据集。在波士顿和新加坡收集了1000个驾驶场景，这两个城市以其密集的交通和极具挑战性的驾驶环境而闻名。手动选择20秒时长的场景，以
数据集网址：nuScenes概述（官网直译）nuScenes 数据集（发音为 /nuːsiːnz/）是由 Motional（前身为 nuTonomy）团队开发的自动驾驶公共大规模数据集。 Motional 正在使无人驾驶车辆成为安全、可靠和可访问的现实。通过向公众发布我们的数据子集，Motional 旨在支持公众对计算机视觉和自动驾驶的研究。为此，我们在波士顿和新加坡收集了 1000 个驾驶场景，
前言相信想用nuScenes数据集的各位都苦于数据集下载麻烦、数据量太大等问题，最重要的是没人上传网盘，这么便民的事竟然没人去做。所以在此本人将下载方法与自己下载的数据集用百度网盘和迅雷网盘分享给大家，大家根据自己喜好选择下载。一、下载方法nuScenes官方下载网址：https://www.nuscenes.org/nuscenes#download 如果是点云检测任务，下拉到下图页面，包含mi
从Visual Studio 2012版本开始默认集成了Nuget扩展，在Visual Studio 2010或以下的版本需要单独安装，安装方法如下：1. “工具”→“扩展和更新...”，弹出扩展管理面板2. 左侧选择“联机”，右侧搜索框输入“nuget”，搜索可以点击安装，安装完成可能要重新启动Visual Studio 由于我这里使用的是Visual Studio 2015，因此跳过
一、分类1、精确率、精度（Precision）精确率(precision)定义为：它表示的是预测为正的样本中有多少是对的。2、召回率（Recall） R = TP/(TP+FN) 它表示的是样本中的正例有多少被预测正确了。3、混淆矩阵（又叫做误差矩阵） 4、kappa系数用于一致性检验，也可以用于衡量分类精度。越接近于1越好。
1.制作自己的数据集nnunet作为unet的一种改进，在3d医学图像上使用有非常好的效果，本篇教程主要说明nnunet在2d图像上的应用，也是相对来说更贴近我们平时使用的方向。本文根据自己的实际操作进行复现，一步一步的训练出自己的模型。首先我们要有自己的数据，也就是原图，这里我使用的是Eiseg作为分割工具，具体的EISEG使用方法可以自行百度，这里要注意我们在手动分割原图的时候要选择生成coc
1. nuscenes数据集下载1.1 nuscenes数据集简介nuScenes数据集 是自动驾驶公司nuTonomy建立的大规模自动驾驶数据集，该数据集不仅包含了Camera和Lidar，还记录了雷达数据。这个数据集由1000个场景组成（即scenes，这就是该数据集名字的由来），每个scenes长度为20秒，包含了各种各样的情景。在每一个scenes中，有40个关键帧（key frames）
nuScenes数据集及nuScenes开发工具包简介 文章目录nuScenes数据集及nuScenes开发工具包简介1.1. nuScenes数据集简介：1.2 数据采集：1.2.1 传感器布置1.2.2 数据格式及数据集结构1.2.3数据集关键属性说明1.3 数据标注简介1.4 devkit开发工具包简介 学习背景：项目需要仿照nuScenes数据集格式创建基于其他目
