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RSS订阅原创 英语单词sasdas
heterogeneous 具有异质性。interaction 互动。spatial 空间性。land-use 土地利用。inference 推论。
2024-12-10 15:42:22
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原创 english words
multiscale多尺度数十像素仍然具有挑战性primarily主要地分离的物体繁重的计算负担burden负担融合多模态数据并执行高分辨率resolution决心利用辅助超分辨率计算utilize利用对称紧凑多模态融合symmetric对称的compact契约提取补充extract提取物improving改善此外flexible灵活的陈述歧视广阔的背景低分辨率Moreover此外引入额外discarded丢弃的推理阶段。
2024-11-05 09:52:19
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原创 如果在运行代码后并没有将txt文件的内容显示在终端上，可能有几个可能的原因需要检查
在尝试打开文件并读取内容时，是否有抛出异常。您可以添加一些调试语句来确认文件是否成功打开和内容是否被正确读取。变量中指定的txt文件路径是正确的，包括文件名和文件路径的格式。：如果txt文件内容为空，那么在打印时将不会显示任何内容。
2024-10-30 17:46:34
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原创 python 新建一个txt，将print输出的内容保存到该txt文件中，并保存到指定文件夹下
重定向标准输出到txt文件。# 指定保存文件的文件夹路径。# 新建txt文件并指定路径。# 打开文件准备写入内容。
2024-10-30 17:44:40
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原创 什么是不同邻域 K 设置下对 MT-SegNet 网络性能的定量分析,不同邻域 K 是什么
邻域 K：指的是在处理数据时，用于局部特征计算的像素或点的数量。例如，当你考虑一个像素的邻域时，K 可以是这个像素周围一定范围内的周围像素（例如，一个 3x3 的卷积核会考虑 K=9 个像素），用于提取局部特征。在 MT-SegNet 中，「不同邻域 K 设置」可能意味着模型在训练或推理过程中使用不同大小的邻域来捕捉特征的能力。K=1：只考虑当前像素本身。K=3：考虑当前像素及其周围 8 个像素。K=5：考虑更大范围的特征，可能包括周围更多的像素。
2024-10-29 20:36:08
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原创 English word
swear发誓发誓，郑重承诺使起誓咒骂诅咒说脏话肯定地说郑重承诺表示决心要赌咒发誓地说誓言骂人话。jam果酱堵塞卡住拥挤干扰卡住，不能动弹，不能运转挤满塞进即兴演奏挤进塞入使劲挤。wordlessly一声不吭默默地，一语不发，一声不吭地。postcards明信片postcard的复数。sometime在某时从前的，一度的偶尔的。four-letter四个字母下流的。we all我们都我们所有人一张。只是一个陷入困境的四个字母的人。在某个年纪，我遇到了一个女孩。我发誓我会做最坏的事。
2024-10-29 19:40:21
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原创 english words
我们的第一阶段子网络通过将整个场景的点云分割成前景点和背景，以自下而上的方式从点云直接生成少量高质量的3D提案，而不是像以前的方法那样从RGB图像生成提案或将点云投影到鸟瞰图或体素。将每个提案的点转换为规范坐标，以更好地学习局部空间特征，并将其与第一阶段学习到的每个点的全局语义特征相结合，以进行精确的框细化和置信度预测。在KITT数据集的3D检测基准上进行的广泛实验表明，我们提出的架构仅使用点云作为输入，其性能优于最先进的方法，并具有显著的优势。从点云生成和检测 3D 对象建议。3D 对象建议生成和检测。
2024-10-26 11:48:55
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原创 English word
grinning咧着嘴笑露齿而笑龇着牙笑露齿的笑；咧着嘴笑grin的现在分词。religiously虔诚地很有规律地十分认真地审慎地与宗教相关地。stunningly令人震惊的目瞪口呆绝妙地。in a while一段时间一会儿一会儿之后。guilty as sin罪有应得惊心诱惑。falling back后退可放下的。他们不知道你是怎么把我打得这么惊人。in my mind在我脑海中。know how能懂得如何做。what if如果…
2024-10-25 09:30:48
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原创 English words
sneak (过去式和过去分词: snuck )那个夏天的每个晚上，都是为了决定我的命运。偷偷摸摸(过去式和过去分词: 偷偷溜）这难道不是你经历过的最糟糕的事情吗。无论它值多少钱，我都会大喊大叫。很酷，我就是这么告诉他们的。从花园大门偷偷溜进来。
2024-10-23 17:46:53
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原创 english words
由于图的强大表现力，利用图神经网络（GNN）分析图的研究越来越受到人们的关注。具体来说，由于图上的数据分布不同，收集信息所需的感受野（节点可以从中获取信息的最远节点）也不同。现有的GNN统一处理图的所有部分，这使得很难自适应地为每个唯一的部分传递信息量最大的消息。通过实验和理论讨论，我们首先表明不同部分的平滑速度差异很大，每个部分的拓扑结构都会影响平滑的方式。通过提出的两个正则化项，GNN能够自适应地过滤最有用的信息，学习更稳健，并获得更高的表现力。有效性和效率也通过精心设计的实验进行了实证可视化。
2024-10-21 23:39:33
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原创 english word
sent发送派遣打发邮寄告知传达安排去转致分（爱沙尼亚货币单位，1克鲁恩等于100分）（Sent）森特send的过去分词和过去式。的做制造制订写组装出产铺床make的过去分词和过去式…制的虚构的拼成的体格…promise许诺保证答应承诺使很可能预示诺言迹象获得成功的迹象吉兆。all together 一起全部总共一共。glorify美化颂扬，赞美，崇拜吹捧吹嘘。hold it 等一下得了。see you再见回头见回见。
2024-10-20 00:56:13
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原创 如何删掉labelcloud重新装
请注意，这些步骤可能会因你的操作系统和具体的安装方式而有所不同。如果你在卸载或重新安装过程中遇到问题，可以参考LabelCloud的官方文档或搜索相关的解决方案。
2024-10-20 00:36:57
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原创 KITTI数据集
KITTI数据集是由德国卡尔斯鲁厄理工学院（Karlsruhe Institute of Technology）和美国芝加哥丰田技术研究院（Toyota Technological Institute at Chicago）联合创办的，它是一个广泛用于自动驾驶场景下的计算机视觉算法评测的数据集。这个数据集提供了丰富的传感器数据，包括立体图像、光流、视觉测距、3D物体检测和3D跟踪等，用于评估这些技术在真实车载环境下的性能。
2024-10-19 17:02:40
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原创 KITTI哪个文件夹对应点云数据
在一些研究和开发工作中，可能还需要对原始的点云数据进行预处理，例如体素化（voxelization）、下采样（downsampling）或者范围裁剪（range cropping），以适应特定的算法需求。此外，点云数据通常与图像数据、标注数据和校准数据一起使用，以实现更准确的3D感知和分析。点云数据文件中的每一行代表一个点云点，包含四个浮点数，分别表示点的x、y、z坐标和强度值。这些点云数据可以用于3D目标检测、点云分割、深度估计等多种计算机视觉任务。）存储，其中包含了每个点的x、y、z坐标和强度信息。
2024-10-19 17:00:14
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原创 3D点云数据标注工具
它支持多种点云文件格式的导入，提供picking和spanning两种标注模式，并支持标注结果的多种导出格式。：这是一款基于Latte的对用户更加友好的标注工具。SAnE可以获得一个更具有竞争力的结果，提供去噪点式分割，引导式跟踪，以及改进的标注流程，通过基于人工智能的功能和基于用户界面的改进来加强标注。3D点云数据标注工具是用于处理和标记三维空间数据的重要软件，它们在自动驾驶、机器人导航、三维重建等领域有着广泛的应用。这些工具各有特点，用户可以根据自己的需求选择合适的工具进行3D点云数据的标注工作。
2024-10-18 23:13:10
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原创 English words records
SPAN跨度，范围跨距，宽度<空>翼展<南非口>很，非常全长持续时间持续时间，时间阶段拉紧，张紧指距，一拃宽一群，一伙小范围，短距离<海>跨绳<数>生成空间墩距缚住，扎牢套上—段时间，短促的时间共轭马包括的种类极差共轭骡共轭牛跨越，横跨持续，包括包括<数>生成，张成测量持续涵盖贯穿在…pound磅镑英镑(英国货币单位，等于100便士)违章停车车辆扣留场流浪狗收留所英镑与外币的比值捣碎狂跳怦怦地跳狂轰滥炸大声播放连续砰砰地猛击反复击打咚咚地走。flaw缺陷瑕疵缺点错误弱点裂痕裂隙损害使失效削弱。
2024-10-18 22:55:03
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原创 点云las数据转pcd并显示--》点云的PCD和BIN格式及其转换与可视化
从points属性中提取X、Y和Z坐标。# 将坐标组合成一个NumPy数组。将 Open3D 导入为 O3D。# 使用laspy打开LAS文件。# 使用open3d创建点云对象。# 将点云数据保存为二进制文件。点云LAS转pcd pcd转。将 numpy 导入为 NP。# 替换为你的LAS文件路径。# 替换为你的PCD文件路径。# 获取点云数据的xyz坐标。# 保存为PCD文件。
2024-10-18 22:34:04
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原创 对点云进行3D检测的模型有哪些
VoxelNet将点云数据划分为规则的体素网格，然后通过提出的Voxel Feature Encoding (VFE)层将体素中的特征编码为统一的特征表达，最后使用Region Proposal Network (RPN)进行物体的分类和位置回归。：这是一个基于Point-Voxel特征提取的3D目标检测模型，它结合了点云和体素的优势，提高了检测的精度和效率。：这是一个多视角3D目标检测模型，它结合了深度学习和传统的几何方法，通过分析不同视角的2D图像来预测3D边界框。
2024-10-18 15:27:33
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原创 是使用3D目标框标注数据好还是使用语义分割好
总的来说，如果你的应用需要精确的物体定位和尺寸信息，3D目标框标注可能更适合；如果你的应用需要对场景中的每个点进行分类，以理解场景的结构和组成，那么语义分割可能是更好的选择。在实际应用中，两者也可以结合使用，以提供更丰富的场景理解。在进行点云检测时，选择使用3D目标框标注还是语义分割，主要取决于你的应用场景和所需的数据粒度。
2024-10-18 15:24:16
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原创 对点云进行语义分割的模型有哪些
例如，基于点的方法能够直接处理原始点云数据，保留更多的空间信息，但可能在处理大规模点云时面临挑战。基于图卷积的方法在处理点云的局部结构方面表现出色，但可能需要更多的计算资源。：这些方法将三维点云投影到二维平面上，然后使用二维的深度学习模型进行处理。：近年来，Transformer架构也被应用于点云的语义分割，例如 PVT 和 Point-BERT，它们利用自注意力机制来处理点云数据。：结合了上述方法的特点，旨在取长补短。例如，可以先将点云投影到二维图像中，然后在图像上进行分割，再将结果映射回点云。
2024-10-18 15:23:26
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原创 点云标注labelcloud
在【label export format】选择kikitti_untransformed。在【select labeling mode】中选择检测还是分割，在【change class labels】增减你的标签。
2024-10-18 15:20:32
288
空空如也
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