卷积神经网络全过程_meteor,across T sky的博客-CSDN博客_卷积神经网络的过程

测试代码pcl_test.cpp如下：#include <iostream>#include <pcl/common/common_headers.h>#include <pcl/io/pcd_io.h>#include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h>#include <pcl/visualizatio

在真实的三维世界中，物体都是有三维形状的，许多应用都需要有目标物体的长宽高还有偏转角等信息。以自动驾驶为例，在自动驾驶场景下，需要从图像中提供目标物体三维大小及旋转角度等指标，鸟瞰投影的信息对于后续的路径规划和控制具有至关重要的作用。我们将使用RGB图像、RGB-D深度图像和激光点云，输出物体类别及在三维空间中的长宽高、旋转角等信息的检测称为3D目标检测。多类别目标的检测问题可以转换为“某类物体检

一、One-stage类别的目标检测算法1、什么是One-stage直接回归物体的类别概率和位置坐标值（无region proposal），但准确度低，速度相遇two-stage快。2、One-stage的目标检测方法概述直接通过主干网络给出类别和位置信息...

目前，学术界和业界对于激光雷达点云的处理方式的研究变的非常热门。我认为原因有二：来自学术界的推力：对于图片中的许多问题有了突破性的进展，例如图片分类、语义分割和目标检测等问题。这些突破性进展使得计算机对2D世界的理解有了质的飞跃，那么如果将问题变难，计算机是否能够对3D世界中的相对应的问题有很好的的解决办法呢？获取3D信息的传感器典型的有双目相机、RGBD相机和激光雷达，而其中激光雷达的获取...

无人驾驶小知识系列(激光雷达篇)无人驾驶小知识系列主要的目的是把一些很小而有深度的知识做一个总结，相对没那么系统，胜在日积月累。视场角我们都知道激光雷达视场角分为水平视场角和垂直视场角，激光雷达的水平视场角为360°，垂直视场角一般为40°。水平视场角激光雷达的水平视场角很好理解，激光雷达在水平旋转，旋转一周就是360°。2. 垂直视场角激光雷达的垂直视场角是40°，这里要注意2点，一是视场角的偏

卷积神经网络 — CNN 最擅长的就是图片的处理。它受到人类视觉神经系统的启发。CNN 有2大特点：能够有效的将大数据量的图片降维成小数据量能够有效的保留图片特征，符合图片处理的原则目前 CNN 已经得到了广泛的应用，比如：人脸识别、自动驾驶、美图秀秀、安防等很多领域。CNN 解决了什么问题？在 CNN 出现之前，图像对于人工智能来说是一个难题，有2个原因：图像需要处理的数据量太大，导致成本很高，

深度学习PyTorch，TensorFlow中GPU利用率较低，CPU利用率很低，且模型训练速度很慢的问题总结与分析_是否龍磊磊真的一无所有的博客-CSDN博客

KITTI数据集是由德国卡尔斯鲁厄理工学院和丰田美国技术研究院联合创办，利用组装的设备齐全的采集车辆对实际交通场景进行数据采集获得的公开数据集。该数据集包含丰富多样的传感器数据（有双目相机、64线激光雷达、GPS/IMU组合导航定位系统，基本满足对图像、点云和定位数据的需求）、大量的标定真值（包括检测2D和3D包围框、跟踪轨迹tracklet）和官方提供的一些开发工具等。1. 采集平台介绍此...

nuscenes lidar数据存储格式 ：(x,y,z,intensity,ring index)读取 Nuscenes 数据并显示：import osimport numpy as npimport structimport open3ddef read_bin_velodyne(path):pc_list=[]with open(path,'rb') as f:content=f.read(