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Python 和 C++ 混合编程:pybind11 使用

代码链接文档链接pybind11 是一个轻量级的只包含头文件的库,它在Python中公开C++类型,反之亦然,主要用于创建现有C++代码的Python绑定。它的目标和语法类似于David Abrahams的优秀Boost.Python库:通过使用编译时内省推断类型信息,最大限度地减少传统扩展模块中的样板代码。

#python#c++#开发语言
神经网络(模型)量化介绍 - PTQ 和 QAT

量化主要是一种加速推理的技术,量化运算符仅支持前向传递。量化是指使用精度较低的数据进行计算和内存访问的技术,与浮点实现相比,通常是 int8。模型尺寸缩小 4 倍;内存带宽减少 2-4 倍;由于内存带宽的节省和使用 int8 算法的更快计算,推理速度提高了 2-4 倍(确切的加速取决于硬件、运行时和模型)。然而,量化并非没有额外代价。从根本上说,量化意味着引入近似值,由此产生的网络精度略低。这些技

#神经网络#深度学习#pytorch
点云 3D 目标检测 - PointPillars(CVPR 2019)

点云 3D 目标检测 - PointPillars1. 文章信息2. PointPillars 简介2.1 算法特点2.2 模型结构2.2.1 Pillar Feature Net2.2.2 Backbone (2D CNN)2.2.3 Detection Head (SSD)1. 文章信息文章标题PointPillars: Fast Encoders for Object Detection f

#深度学习
SemanticKITTI 数据集(ICCV 2019)

SemanticKITTI 数据集1. 数据集简介1. 数据集简介文章标题SemanticKITTI: A Dataset for Semantic Scene Understanding of LiDAR Sequences (2019)文章链接https://arxiv.org/pdf/1904.01416.pdf数据集官网http://www.semantic-kitti.org/datas

#深度学习
Deep Learning for 3D Point Clouds: A Survey - 3D点云的深度学习:一项调查 (IEEE TPAMI 2020)

由于点云学习在计算机视觉、自动驾驶和机器人等许多领域的广泛应用,点云学习最近引起了越来越多的关注。作为人工智能中的一项主要技术,深度学习已经成功地用于解决各种2D视觉问题。然而,由于使用深度神经网络处理点云所面临的独特挑战,点云的深度学习仍处于起步阶段。最近,点云上的深度学习变得更加繁荣,有许多方法被提出来解决这一领域的不同问题。为了促进未来的研究,本文全面回顾了点云深度学习方法的最新进展。它包括

#深度学习#3d#人工智能
VS Code(Visual Studio Code)本地(local)和远程(ssh)Docker Container 下的 Python 开发和调试

VS Code,全称Visual Studio Code,是一款由微软开发的跨平台免费源代码编辑器。它可以在Windows、macOS和Linux等多个操作系统上运行,并且提供了丰富的功能和扩展支持。VS Code支持语法高亮、代码自动补全(又称IntelliSense)、代码重构、查看定义功能,并且内置了命令行工具和Git版本控制系统。用户可以通过更改主题和键盘快捷方式实现个性化设置,也可以通过

#vscode#ssh#docker +1
nuScenes 数据集(CVPR 2020)

  目标的鲁棒检测和跟踪对于自动驾驶汽车技术的部署至关重要。基于图像的基准数据集推动了计算机视觉任务的发展,如环境中的目标检测、跟踪和分割。然而,大多数自动驾驶汽车都搭载了相机和距离传感器,如激光雷达和雷达。随着基于机器学习的检测和跟踪方法变得越来越普遍,需要在包含距离传感器数据和图像的数据集上训练和评估这些方法。在这项工作中,我们展示了nuTonomy场景(nuScenes),这是第一个搭载全自

#深度学习
点云 3D 可视化 - Open3D 库

点云 3D 可视化 - Open3D 库1. 文章信息2. Open3D 库简介2. 3D 可视化使用1. 文章信息(1)标题:Open3D: A Modern Library for 3D Data Processing (2018)(2)文章链接:https://arxiv.org/pdf/1801.09847.pdf(3)Open3D 库网址:http://www.open3d.org/2.

#3d
图像 跟踪 - MOTRv2: Bootstrapping End-to-End Multi-Object Tracking by Pretrained Object ... (CVPR 2023)

在本文中,我们提出了MOTRv2,这是一种简单而有效的管道,用于使用预训练的目标检测器引导端到端多目标跟踪。现有的端到端方法,如MOTR[43]和TrackFormer[20],主要由于其较差的检测性能而不如检测再跟踪的对手。我们的目标是通过优雅地加入一个额外的目标检测器来提高MOTR。我们首先采用查询的锚点公式,然后使用额外的目标检测器生成建议作为锚点,在MOTR之前提供检测。简单的修改大大缓解

#计算机视觉#人工智能#深度学习
PandaSet 数据集解析 - 3D语义分割

PandaSet 数据集解析 - 3D语义分割1. 数据集简介2. 数据集内容3. 数据集下载1. 数据集简介发布时间2020年7月10日,Hesai 与 Scale AI 联合发布了自动驾驶开源数据集 – PandaSet数据集官网https://pandaset.org/数据集开发工具包https://github.com/scaleapi/pandaset-devkit依靠数据集开发工具包,

#深度学习
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