- 博客(2649)
- 收藏
- 关注
RSS订阅
原创 摩西十戒
第一条：“我是耶和华－你的神，曾将你从埃及地为奴之家领出来，除了我之外，你不可有别的神。”第二条：“不可为自己雕刻偶像，也不可做什么形象仿佛上天、下地，和地底下、水中的百物。不可跪拜那些像，也不可事奉它，因为我耶和华－你的神是忌邪的神。恨我的，我必追讨他的罪，自父及子，直到三四代；爱我、守我戒命的，我必向他们发慈爱，直到千代。”第三条：“不可妄称耶和华－你神的名；因为妄称耶和华名的，耶和...
2019-01-11 17:57:25
3145
1
原创 BEV感知中如何使用相机内外参？
在BEV（Bird's-Eye View）感知中，相机的内参和外参是，用于将2D图像特征精确投影到3D空间并构建俯视视角下的环境表示。
2025-04-03 07:50:28
279
原创 bev 感知 数据如何标注
在自动驾驶领域，BEV（Bird's-Eye View，鸟瞰图）感知数据的标注需要结合多模态传感器数据（如摄像头、激光雷达、毫米波雷达等），以生成俯视角下的环境结构化信息。
2025-04-03 07:44:09
119
原创 快速上手示例（以BEVFormer为例）
数据标注：深度学习方法需BEV标注的真值（如nuScenes、KITTI数据集）。计算资源：BEVFormer等模型需要GPU（建议RTX 3090+）。如果需要特定工具的详细配置或代码调试帮助，可以进一步提供具体场景描述！实时性优化：使用TensorRT或ONNX加速推理。快速上手示例（以BEVFormer为例）。
2025-04-03 07:38:19
67
原创 介绍一下nerf 和nerf 的最新进展
（神经辐射场）是2020年由UC Berkeley提出的革命性三维场景表示方法，其核心思想是通过神经网络隐式建模场景的辐射场（颜色和密度），并结合体渲染（Volume Rendering）生成新视角图像。随着与SLAM、GAN等技术的融合，NeRF正在从实验室走向工业应用，成为元宇宙、数字孪生等领域的关键技术。NeRF的核心突破在于通过神经网络隐式表示复杂场景，而其最新进展正逐步解决其训练慢、数据需求高、动态支持差等瓶颈。：生成逼真的新视角图像，细节丰富，支持复杂光照和透明材质。
2025-04-01 10:12:32
710
原创 目标检测 AP 计算 实例 python
以下是使用 Python 实现目标检测中 计算的完整实例，包含代码和注释。这里以 为例（IoU阈值=0.5）。
2025-03-31 11:22:55
224
原创 【计算机视觉 | 目标检测】目标检测中的评价指标 mAP 理解及计算（含示例）
Precision 的计算公式为：Precision = TP / (TP + FP)，其中 TP 是真正的正样本数量，FP 是将负样本错误地标记为正样本的数量。然后对于某一张测试集图片，我们计算在该图片上 person 类的预测边界框与 GT 边界框重叠程度（即 IoU），如果 IoU 大于设定阈值（IoU 阈值的典型值为0.5）则将该边界框标记为 TP，否则标记为 FP。（注意当我们计算 person 的 AP 时就只关注这一类的边界框，不考虑其他类的，即使该图片中存在如 dog 类的 GT 边界框。
2025-03-31 10:20:31
553
原创 FastPillars：一种易于部署的基于支柱的 3D 探测器
在本文中，为了从行业角度应对高效 3D 物体检测的挑战，我们设计了一种易于部署的基于支柱的 3D 检测器，称为 FastPillars。从结果中我们可以发现，性能对阶段 (1, 2) 的容量非常敏感，而不是阶段 (3, 4)，这证实了我们的假设，即在基于柱子的 LiDAR 检测中，在早期阶段分配计算更有利。因此，我们假设我们不应该像 RGB 图像中的 ResNet 那样在后期阶段分配过多的计算资源来对对象的几何形状进行建模，而应该将容量重新分配给早期阶段，以更好地结合原始点所携带的几何信息。
2025-03-31 10:08:40
1095
原创 yolo系列算法最新进展
YOLO（You Only Look Once）系列算法作为目标检测领域的代表性模型，自2016年推出以来不断迭代，在速度与精度之间寻求平衡。
2025-03-27 17:04:43
584
原创 openmmlab介绍 一下
OpenMMLab 是由商汤科技（SenseTime）发起并维护的开源深度学习项目，专注于计算机视觉领域。它提供了一系列模块化、可扩展的工具库，旨在帮助研究者和开发者高效地实现、复现和部署前沿的视觉算法。OpenMMLab 的设计强调、和，覆盖了图像分类、目标检测、图像分割、视频分析等多个方向。
2025-03-27 00:09:03
479
原创 张謇死后为何南通的近代化就此止步不前?
从清初的钱谦益，到中期的袁枚，后期的张季直、彭翼仲、陆润庠，当代的周公等前辈，这些吴淮上层精英精诚合作，前仆后继，矢志不改，才将吴越分离，有了现在的江苏和上海，这个组合，必要的时候足够搞东南互保，联省自治，也没有挑战中央王朝的能力，浙江富庶，也足以保持独立，这是大家暂时都能接受的局面。只有振兴苏北，淮人不必流落他乡，才能发挥楚人血脉的奋武英雄之气，保护江北大好河川平原，继而拱卫吴越，让苏南作为经济重镇，处于安全的大后方，长江沿岸才能发展经济，浙江到闽粤，都能长治久安。竭诚，则吴淮必然一体。
2025-03-25 14:39:54
304
原创 雷军到底是风口上的猪，还是掌握了永不下桌的赌术
雷军考赛车驾照、试驾170款车、把发布会开成《头文字D》番外篇，52.99万的性能车Su7 Ultra干翻千万豪车，2小时大定10000台，取得“意料之外的成功”，把友商干出“红眼特效”不说，自己都被干懵了。还有新能源汽车，说得好听叫风口，说得难听就是极致内卷，还没卷出什么成绩，市场里就特斯拉一家在吃肉，别的品牌全在挨打，撑不撑的下去，全靠老板会不会画饼，能融到多少钱吊命。再说手机，要是黄章不搞家族企业，舍得给股份，那雷军出钱又出人，现在就没什么小米手机了，牛逼的是魅族！，就是百度、吉利合资共创的。
2025-03-24 15:16:39
191
原创 高手的核心能力之一，不是资源，而是判断力
因为只有不断提升判断力，你才能在这个越来越复杂的世界中，始终保持清醒，找到属于自己的那条路。因为在这个世界上，资源永远是有限的，你的时间是有限的，精力是有限的，金钱是有限的，但机会是无限的，信息是无限的，可能性也是无限的。因为只有解构掉这些外在的身份，抛开自我，你才能跳出自我设限，做出真正符合事物发展规律的选择。他解构了所有固有的身份标签，抛开了所有社会赋予的期待，最终成为了一个纯粹的“人”。正是这种彻底的自我解构，让他能够跳脱出传统文人的思维定式，写出那些振聋发聩的文字。其次，判断力来自于对自我的解构。
2025-03-24 11:31:50
307
原创 人是怎么变强的？
直到人学会敬畏为止，人采取各种手段获得“变强感”，实际获得的都是一种预谋已久的幻觉，它的真实性只是来自于一种迫不及待的精神毒瘾。从相信自己料事如神，转而开始不再认为“看不到问题就是没有问题”和“我不喜欢的就是错”。之上的人，也就是那些花了很多的努力去学习和练习如何作为一个弱者生存的人。即使是世界冠军，在真正的问题的挑战面前也只是蝼蚁。清楚的认识到自己的绝对软弱，那不是怯懦，而是一种真正的刚勇。从认为自己可以凭好记性记得，转而开始养成记笔记的习惯。人是从谦卑开始变强的。那才是真正强大的起点。
2025-03-22 18:40:19
146
原创 姚广孝 道余录
逃虚子姚广孝着卓吾李贽阅明道先生曰：佛学大概且是绝伦类，世上不容有此理。又其言待要出世，出那里去？又其迹须要出家，然则家者，不过君臣、父子、夫妇、兄弟，此等事皆以为寄寓，故其为忠孝仁义，皆以为不得已尔。又要脱世网，至愚迷者也。毕竟学之者至似佛。佛者，一懒胡尔！他是个自私、独善、枯槁、山林自适而已。毕竟学之者，不过世上少这一个人，却又要周遍，谓既得本，不患不周遍，要知决无此理。逃虚曰：明道谓佛学，大概是绝伦类，世上不容有此理，而不知佛未尝绝伦类也。佛当日出家，已纳妃生子，然后入雪山修道，苦行六年，而成正觉，岂
2025-03-21 11:28:27
500
原创 为什么大学不直接教给学生社会潜规则？
既得利益者鼓吹"苦难教育"，不过是为压榨行为披上神圣外衣，真正的上升通道早被门阀垄断。相亲市场上明码标价的房车存款，民政局里算计着婚前财产的男女，都在印证婚姻本质是经济契约。所谓爱情，不过是给利益交换裹上的糖衣，越上层社会联姻的资本属性越赤裸。当生存资源匮乏时，道德是种奢侈，贫民窟里为半块面包捅刀子的故事，每天都在阳光照不到的角落上演。短视频平台用算法给你造楚门的世界，微博热搜是资本选择让你看见的"真相"。老人摔倒讹诈是贫穷引发的生存博弈，网络募捐80%流向中间商，公益组织本质是避税+洗白产业链。
2025-03-20 12:48:44
523
原创 什么样的人称得上是高能量
因为你失去的那些东西，其实都是老天为你避开的坑，比如你之前经历的一些失败的事情，慢慢的你就会后知后觉，这其实是老天在提醒你有更合适的路可以走，其实是在帮你筛选掉一些错误的道路；其实说白了，就是把自己重新养一遍，结束讨好型人格，结束敏感的性格，不再被情感所束缚，不再抱怨生活，也不再被情绪冲昏头脑，让自己变得理智起来，把常常挂在嘴边的丧气话变成我可以，我一定行，想做什么就去做什么，想改变什么就去改变什么。你的口中说出的每一个字，都有着微弱却又切实的力量，是能对你的命运和心态产生实质性的影响的。
2025-03-19 14:42:52
728
原创 Open3D 点云数据处理基础
Open3D是一个开源库，支持快速开发处理3D数据的软件。Open3D后端是用C++实现的，经过高度优化并通过Python的前端接口公开。点云（point cloud）、网格（mesh）和RGB-D图像。对于每个表示，open3D都实现了一整套基本处理算法，如I/O、采样、可视化和数据转换。此外，还包括一些常用的算法，如法线估计、ICP配准等。模块功能Geometry 几何模块数据结构和基本处理算法Camera 相机模块相机模型和相机轨迹Odometry 里程计模块。
2025-03-19 14:38:58
108
原创 什么是修心的最高境界
物来则现，物去则消，没有羁绊的意识灵明通透，虚灵宁静，像镜子一样如是的呈现着万事万物的流经，呈现着宇宙天地的真相，不控制，不评判，不抓取，不攀附，不期盼，只是去观察，去组合，去运用，带着无我利他之心用万物去为众生服务奉献，一切都是由心而发，直心流淌。害怕失去工作，害怕失去健康，害怕失去财产，害怕失去地位，害怕失去别人对自己的支持，害怕失去亲人对自己的爱，这一切的一切，都牢牢锁住了你的。事实上，当你不再以自我为中心，不再为小我的妄想执着所控制，而是自觉臣服于宇宙的意志与智慧，把自己当成一根管道，一头链接。
2025-03-14 10:48:08
420
原创 centerpoint网络结构
然后，检测头部分生成热力图来预测目标中心点，同时回归其他属性，比如尺寸、方向、速度等。损失函数方面，一阶段的热力图用高斯焦点损失，回归用L1，二阶段则用交叉熵和L1。CenterPoint网络结构分为两阶段，整体围绕点云数据的3D目标检测与跟踪设计，核心思路是将目标表示为几何中心点，并通过特征回归实现属性预测。需要把这些部分有条理地组织起来，可能分阶段描述，每个阶段的组件和功能，以及各部分的损失函数和实现细节。另外，速度估计和跟踪部分也是结构的一部分，通过回归速度来实现帧间匹配，简化跟踪流程。
2025-03-13 13:53:38
610
原创 介绍一下 SpinalHDL
还有用户可能关心它和Chisel的区别，参考内容里提到SpinalHDL直接生成Verilog，而Chisel需要经过Firrtl转换，生成的代码可读性不如Spinal。需要结构清晰，分点说明核心特性、优势、设计流程、应用场景和与Chisel的对比，避免使用技术术语过多，让读者容易理解。作为 Scala 的库，SpinalHDL 继承了 Scala 强大的函数式编程、类型系统和元编程能力，支持复杂的参数化设计和高层次抽象（如总线封装、流水线自动生成）。：模块例化时自动完成信号连接，减少手动连线的错误。
2025-03-12 12:01:57
502
空空如也
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人