刚刚复现完成PointNet++分类和分割网络，效果还不错，分享给大家。 Pointnet++算法的原理在此不再赘述，本文专注讲一下重要代码，从输入数据到输出结果展现复现过程。注：复现的是MSG特征拼接方法，MRG的代码作者没有公布出来，代码里还有SSG的，也就是没有做半径特征拼接的原始方
本文为芬兰阿尔托大学（作者：OlaviStenroos）的硕士论文，共75页。目标检测是当前基于机器学习的计算机视觉的一个子领域。在过去的数十年中，机器学习领域被所谓的深度神经网络所主导，其基础是基于计算能力和数据可用性的提高。卷积神经网络（CNN）是神经网络的一个子类，非常适合于处理与图像相关的任务。神经网络通过训练在图像中寻找不同的特征，例如边缘、角和颜色差异，并将它们组合成更复杂的形状。对
摘要在本文中，我们提出了一个图神经网络来从激光雷达点云检测目标。对这个目标，我们将点云有效地编码到一个固定半径的近邻图中。我们设计了一个图神经网络，称为点Point GNN，来预测类别和图中每个顶点所属的对象的形状。在PointGNN里，我们提出了一个自动配准的机制来保证平移不变性（reduce translation variance），并设计一个框合并和打分操作，以精确结合多个顶点的检测结果。
一、传统检测模型和卷积神经网络对比
传统检测模型：采用人工特征提取方法获取目标的特征描述。然后输入到一个分类器中学习分类规则。
人工特征提取方法的缺点：
（1）对设计者提出比较高的学术要求，
（2）提取方法高度依赖于具体任务，要求设计者有丰富的实验经验，
（3）对应用中提出严格的假设前提，如小尺度，小角度的变换等，现实应用中很难得到满足
文章目录〇、 相关博客一、R-CNN二、生成候选区域三、特征提取四、区域分类五、边框修正六、简化输出：非极大抑制 R-CNN目标检测模型被称为将卷积神经网络引入目标检测的开山之作，尽管现在看来其性能早已达不到应用的标准，但是它的一些设计思想至今仍具有学习的意义。一、R-CNN R-CNN，全称Region CNN，即区域卷积神经网络。其进行目标检测的主要思想就是生成可能存在目标的候选区域reg
前言虽然业界有很多的争论，但是LiDAR在目前的L3/L4级自动驾驶系统中依然是不可或缺的传感器，因为它可以提供稠密的3D点云，非常精确的测量物体在3D空间中的位置和形状，而这是摄像头和毫米波雷达很难做到的。那么相应的，基于LiDAR点云的感知算法也就成为了近年来自动驾驶研发的重点之一。与图像的感知算法类似，LiDAR点云的感知算法也分为物体检测（包括跟踪）和语义分割两大类。这篇文章主要关注基于L
本篇文章是论文的介绍性博客:Benchmarking Graph Neural Networks （https://arxiv.org/abs/2003.00982）的介绍性文章，有兴趣的可以下载原文阅读图0：在稀疏的2D张量上运行的GCN（顶部）和在密集的2D张量上运行的WL-GNN（底部）的标准实验。 图神经网络（GNN）如今在社会科学，知识图，化学，物理学，神经科学等的各种应用中得到广泛使用
文章说明： 1)参考资料：PYG的文档。文档超链。 2)博主水平不高，如有错误，还望批评指正。 3)我在百度网盘上传这篇文章jupyter notebook以及有关文献。提取码8848。 文章目录简单前置工作学习文献阅读PointNet++的实现模型问题 简单前置工作学习一个简单分类任务。具体如下：导库以及下载数据from torch_geometric.datasets import Geome
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2023-08-08 17:47:44
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# 卷积神经网络目标检测实现流程
## 概述
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是一种深度学习模型，广泛应用于计算机视觉任务中，包括图像分类、目标检测等。目标检测是指在图像中定位和识别物体的过程。本文将介绍如何使用CNN实现图像目标检测，并提供每一步的具体代码和注释。
## 实现步骤
以下是卷积神经网络目标检测的实现步骤：
| 步骤 | 描
DGCNN，继Pointnet之后点云特征提取的又一代表性工作.Pointnet是先在每个点的特征上各自进行MLP提取(没有点与点之间的特征交流),最后使用MAXpool将所有点的特征融合在一起,得到一个对总体点云的1024维的特征描述子,因此可以将Point net作为点云全局特征的提取器.相比Pointnet,DGCNN则可以对点云的局部几何特征进行提取和利用.DGCNN采用了图神经网络对点云
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2023-08-04 14:22:26
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欧界报道：学习是人工智能领域的核心问题，对于SNN来说，基于脉冲时间层次的学习方法研究，对于通过理论模型来验证生物神经系统的信息处理和学习机制是必须的。通过生物可解释的方式建立人工神经系统，科学家希望可以通过神经科学和行为实验来达到预期目的。 脉冲神经网络将脉冲神经元作为计算单元，能够模仿人类大脑的信息编码和处理过程。不同于CNN使用具体的值进行信息传递，SNN通过脉冲序列中每个脉冲发
#MNIST数据集的标签是介于0-9的数字，我们要把标签转化为“one-hot vectors”。
#一个one-hot向量除了某一位数字是1以外，其余维度数字都是0，比如标签O将表示为([1,0,0,0,0,0,0.0,0.0])，标签3将表示为([O,0,0,1.0,0,0,0,0,0])。
#因此，mnist.train.labels是一个[60000,10]的数字矩阵，60000张图片10
脉冲神经网络学习笔记一、 基本框架脉冲神经网络的监督算法目标是实现对脉冲序列中包含的时空模式的信息的学习，脉冲序列的定义： S（t）对一个Dirac函数进行求和，f代表发放的第f个脉冲，Dirac函数的运算规则：仅当X= 0函数输出1，其他情况函数输出0。
Spiking-YOLO: Spiking Neural Network for Real-time Object Detection这是一篇来自韩国的比较冷门或者前沿一点的文章，研究方向是脉冲神经网络（Spiking Neural Networks）与YOLO算法的融合，发现韩国人特别擅长对YOLO，SSD等算法进行魔改啊。文章贡献提出一种在深度SNN中能够进行快速精确信息传输的Spiking-
研究点云数据时，感觉无从下手？看看这十大点云数据处理技术，换个思路学点云。点云 · 定义简言之，在获取物体表面每个采样点的空间坐标后，得到的是一个点的集合，称之为“点云”。包括三维坐标（XYZ）、激光反射强度（Intensity）和颜色信息（RGB）。点云·数据处理技术目前，点云处理涉及的技术主要为以下十个：点云滤波（数据预处理）点云关键点特征和特征描述点云配准点云分割与分类SLAM图优化目标识别
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.了解不同优化器2.书写优化器代码3.Momentum4.二维优化，随机梯度下降法进行优化实现5.Ada自适应梯度调节法6.RMSProp7.Adam8.PyTorch种优化器选择梯度下降法：1.标准梯度下降法：GD每个样本都下降一次，参考当前位置的最陡方向迈进容易得到局部最优，且训练速度慢2.批量下降法：BGD不再是一次输入样本调整一次，而是一批量数据后进行调整，模型参数的调整更新与全部输入样
点云变化检测技术是指通过比较两个或多个点云之间的差异和变化的过程。可以将点云变化检测技术分为基于体素的技术、基于特征的技术和基于统计的技术。基于体素的变化检测技术 是将点云以一定的分辨率转换成体素网格，并比较两个体素网格之间的差异来检测点云变化。 具体实现步骤如下： （1）将两个点云都转换为体素网格，可以使用PCL库中的VoxelGrid类提供的函数voxelize()来完成这个过程。 （2）对每
概述传统的目标检测任务主要通过人工提取特征模型建立，常用的特征包括：HOG、SIFT、Haar等，特征提取模型之后进行支持向量机或者Adaboost的分类任务，进而得到我们所关注的目标结果。由于特征模型的局限性，我们引入卷积特征，也就是经过卷积神经网络得到的特征信息，包括浅层信息和深层信息，浅层信息指的是：前级的卷积层得到的特征图，感受野更加关注的是图像细节纹理等特征。深层信息包括：后级的卷积层卷
一、分类、定位和检测简单来说，分类、定位和检测的区别如下：分类：是什么？定位：在哪里？是什么？（单个目标）检测：在哪里？分别是什么？（多个目标） (1)目标分类(2)目标定位(3)目标检测二、目标定位：1）案...
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2018-11-25 16:11:00
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