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
nltk资料下载import nltk
nltk.download()其中,download() 参数默认是all,可以在脚本里面加上nltk.download(需要的资料库) 来进行下载文本和词汇首先，通过from nltk.book import * 引入需要的内置9本书搜索文本上下文：Text.concordance('monstrous') ，concordance是一致性的意思。即在Te
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
在AI的世界里，“大数据”是一个炙手可热的流行词。那么你有听说过“小数据”吗？其实，易于访问和操作的小数据在我们的生活中无处不在：线上购物、航空推荐、天气预报等均依托小数据。随着AI在各行各业的发展，数据科学家越来越多地关注小数据，因为小数据只需要低水平的计算能力，且易于使用。大数据vs小数据大数据由大块的结构化和非结构化数据组成，规模庞大，需要高水平的计算机处理能力来解释。而小数据则不需要太多复
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
>>>深度学习Tricks，第一时间送达<<<??近期，小海带在空闲之余，收集整理了一批3D公共数据集供大家参考。 整理不易，小伙伴们记得一键三连喔！！！??目录一、nuScenes数据集??二、Lyft L5数据集??三、Argoverse数据集??四、Matterport3D数据集??关于YOLO算法改进及论文投稿可关注并留言博主的CSDN/QQ&
3D成像技术实现了二维到三维的升级。智能化制造下，具有3D成像功能的机器视觉系统可以更快，更准确地检查生产现场的组件。其中表面形貌的3D测量，包括了轮廓的测量以及表面粗糙度的测量，是微纳结构测量最为基础和重要的项目。目前常用的微结构表面形貌测量方法分为接触式和非接触式。运用非接触式测量技术的3D光学检测仪器，大多是基于光学方法（干涉显微法、自动聚焦法、激光干涉法、光学显微干涉法等），可对精密零部件
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
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
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
序刚入门安卓那会儿，我使用SQLite数据库存储歌曲信息等都是一个公共的helper类，多个数据表操作的实体类DaoClass和具体的实体类，当时想的是一个实体类的CRUD和一些“定制”的操作都交给对应的一个DaoClass来做，职责划分和对应关系很明确，想改哪一个就改哪一个都很清楚。 time flys 之后觉得这么写数据关系“很累很慢”，因为每个实体类的数据库操作都需要新建一个DaoClass
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）
1.记录一下nuscenes数据集的格式，参考了nuScenes数据集标注格式以及nuscenes官网教程。2.v1.0-mini总共有如下几个json文件： 3.总的解释一下：attribute.json：描述了物体本身的一些状态，比如行驶、停下等等。calibrated_sensor.json：在特定车辆上校准的特定传感器（激光雷达/雷达/摄像头）的定义。 所有外在参数都相对于自我车身框架给出
一、需求分析最近在测试模型的时候，部分输出obj文件很不直观，想要找到点云对应到图像文件也不好找，所以记录一下利用文件名找到同一时刻对应的其他传感器输出我的需求如下：测试得到的输出是单个独立的文件夹，每个文件夹里有地面真相、环境点、预测三个obj文件，要同时使用图像和点云来更好的呈现可视化，因此我需要根据LiDAR数据的文件名来找到同一时刻下其他传感器的数据，即根据某个传感器数据名找到同一时刻其他
