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RSS订阅原创 点云与RGB融合相关论文
难题：传感器在工业生产领域应用广泛，但不同类型的传感器有各自的优势与弊端。因此，研究基于多种传感器的数据融合已经成为一个新的研究方向。利用具有互补特性的传感器数据进行融合和分析，可以增强感知能力，完成更为精准的决策和评估。目前的融合方法存在数据表示效率低、异构特征对齐不准确等问题，导致融合精度差、效率低。LoGoNet: Towards Accurate 3D Object Detection with Local-to-Global Cross-Modal Fusion难题：目前先进的多模态方法主要
2024-08-26 19:05:06
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原创 Self-supervised Feature Adaptation for 3D Industrial Anomaly Detection
最先进的基于嵌入的方法PatchCore 为例，当与手工制作的3D表示（FPFH ）相结合时，它会产生强大的多模态异常检测基线，PatchCore+FPFH基线显示出两个缺点，首先，由于预先训练的知识与工业场景之间存在很大的差异，它容易将异常区域误认为正常区域（见图1中的左部分）。早期的多模态异常检测方法，大多利用在大规模数据额数据集上预训练的模型，用于构建特征数据库，但是，如果直接使用这些预先训练的模型不是最佳的，他可能无法检测到细微的缺陷，或者将异常特征误认为正常特征。
2024-08-22 19:25:50
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原创 大模型与程序代码生成相关论文
论文的创新点在于提出了一个名为EvalPlus的框架，旨在通过自动化的测试输入生成来增强给定的评估数据集，从而更严格地检查LLMs合成代码的正确性。具体来说，它首先利用LLM生成高质量的种子输入（种子输入指的是有ChatGPT生成的一组高质量的初始测试案例），然后通过类型感知的突变进一步扩展大量输入（类型感知是指在生成或修改测试输入时考虑到数据类型的特性；同时，提出创建专门的基准测试来评估LLM生成代码的相关特性，以及改进现有的APR工具以适应LLM生成的代码。同时，预训练目标的有限性也可能导致性能下降。
2024-08-21 14:15:12
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原创 vscode连接AutoDL租用的服务器
同时开机后面有一个更多，这里有很多选项，其中有一个无卡开机，他的好处在于，在你上传很大的数据时，因为他很慢，很耗时长，无卡开机时的费用为：配置费用:￥0.10/时，最低消费￥0.01，可以帮助省点钱吧哈哈哈哈。打开你上传的项目，界面中的小方框中的两个“..”意思是返回上一级目录，找到你的项目，点击“OK”就可以啦。下面我就不多赘述了，都是图嘿嘿。接着，输入弹出来一个新的窗口，在这个窗口上，他会让你输入你在AutoDL中租用服务器的密码。点完“+”号后，输入你在AutoDL租用的服务器的登录指令。
2024-08-20 19:54:19
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空空如也
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