KITTI数据集很大，包括了很多任务，使用的训练样本7481个，测试样本7518个OpenPCDet——环境配置和训练测试（升级系统、Nvidia驱动、cuda11.3、cudnn8.2）【KITTI】KITTI数据集简介（一） — 激光雷达数据。

首先，本文是基于点云，并且直接处理点云数据的3D目标检测网络本文可以看做是对PointNet的一个改进。PointNet我们之前也聊到了。他最初是提取点的特征，然后通过对称函数（max pool）将所有的点特征进行聚合，得到全局点云特征，这就完成了特征提取部分的功能。但是在这个过程中，没有考虑到某些点与周围点之间的关系，没有提取局部的特征，这一点在CNN中大放异彩，因此也就限制了它的细粒度识别能力

这是一篇21年的综述，介绍了3D目标检测背景、传感器以及基于传感器的算法分类及其特点。

之前先写过一篇Python爬虫案例(爬取豆瓣top250)[完整＋详细]这篇是基于Scrapy框架的 更加便利 因为了解了爬虫的原理之后 没有必要再去重复写轮子 直接快速开发 专注于业务逻辑即可安装准备安装Scrapy：直接pip install Scrapy就行如果出现问题 就是一些基础模块没有导致安装失败我之前安装Dlib库出现问题 网上各种神仙操作都不行 最后还是下载了vs然后在里面安装了p

代码】【杂谈】Navicat导出数据库表设计文档具体说明。

这是一篇19年的综述，介绍了目标检测领域20年来各个方面的内容，非常全面！

问题详情项目基于Mybatis-Plus的逆行工程创建，在访问接口时报错java.sql.SQLFeatureNotSupportedException解决方法第一个解决方法是将实体类中的LocalDateTime改为Date，(Mybatis-Plus逆向工程默认将数据库Date类型转化为LocalDateTime)第二个解决方法是重新导一组合适的版本例如：<!--mp--><

目录概述xlrdxlwt概述xlrd 用于读取文件，xlwt 用于写入文件,xlutils 是两个工具包的桥梁，也就是通过xlrd 读取.xls文件，然后通过xlutils 将文件内容交给xlwt处理并且保存。xlrd常用API：#导入import xlrd# 打开文件 必须是存在的文件路径wb = xlrd.open_workbook('路径')# 获取文件中所有的sheet对象objects

目录1、论文原文2、论文思想概述改进1、论文原文链接，提取码：pema2、论文思想概述YOLOv3是单阶段目标检测算法YOLO的第三个版本，广泛用于工业界，它改进了骨干网络、正负样本选取和损失函数，并引入了FPN特征金字塔多尺度预测，显著提升了速度和精度。改进骨干网络：DarkNet53，就是YOLO v2中的DarkNet19+Resnet。darknet53是52个卷积层+1个全连接层，但是在

Fast R-CNN是对R-CNN和SPP-Net的改进，一方面借助SPP的思想，使得骨干网络只需要对原图做一次特征提取就好了，大大减少时间开销；另一方面将bbox的回归器和分类器都整合到了网络当中，方便了训练流程，也减少了特征存储的开销；还有一方面就是采用了新的训练策略，解决了SPP-Net中难以更新SPP模块之前的卷积层参数的问题。