自动驾驶行业学习、交流

1、生成指定格式的label文件注意在写的过程中完成label_map_invs，注意在写的过程中完成label_map_invs，注意在写的过程中完成label_map_invs，参考：https://github.com/PRBonn/semantic-kitti-api/blob/master/remap_semantic_labels.py使用脚本运行run.sh#!/bin/bash for i in $(seq 11 21) do echo "===>

建议使用CUDA10.2，pytorch1.7的组合建议使用CUDA10.2，pytorch1.7的组合建议使用CUDA10.2，pytorch1.7的组合目录一、下载相关nvidia显卡驱动、cuda、cudnn二、安装驱动三、安装pytorch、Minkowski Engine本机配置外星人台式机R7、gtx1080ti最终配置：1、显卡驱动：460.562、cuda： release 10.2, V10.2.89,下载地址3、cudnn：下载地址./libcudnn8-de

转载自：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_44330777/article/details/109456866希望有包含建筑物的数据集这是我在找寻带框标注的三维点云建筑物数据集过程中发现的一些数据集，我是奔着找建筑物去的，还有很多关于室内场景和自动驾驶车前场景的数据集在此就不列出了。欢迎补充和交流！！！数据集1. 点云分类(罗蒙诺索夫莫斯科国立大学)2. Semantic3D3. Robotic 3D Scan Repository4. KITTI5. Beyond.

Multi-Resolution Graph Neural Network for Large-Scale Pointcloud Segmentation1 Introduction2 Related WorkVoxel-based approach:Point-based approach:Graph-based approach:3 Proposed Computational Framework3.1 Clustering algorithm for graph formation3.2 Cluste

PASS3D: Precise and Accelerated Semantic Segmentation for 3D PointCloud一、Abstract二、PASS3D FRAMEWORKA. Stage-1: Accelerated cluster proposalB. Stage-2: Point-wise semantic segmentation1) Data preparation:Coordinate transformationData augmentation2) Learning

参考三维点云——数据标注这篇博客，看了作者的介绍，只看懂了一半，后续自己琢磨一下，竟然成功了，先感谢原博主~个人拙见，仅供参考，有更好的方法欢迎下方评论交流目录1、打开文件2、分割3、标注4、合并5、保存文件如何保证顺序？使用Cloudcompare对点云进行标注也比较简单，原博主已经介绍了绝大部分操作，下面简单串一下1、打开文件以这个文件cluster_min3.txt为例我们只需要关注前3列。使用cloudcompare打开，2、分割3、标注我们把这栋墙设置为1

RandLA-Net: Efficient Semantic Segmentation of Large-Scale Point CloudsQingyong Hu1, Bo Yang1, Linhai Xie1, Stefano Rosa1, Yulan Guo2,3,*Zhihua Wang1, Niki Trigoni1, Andrew Markham11University of Oxford, 2Sun Yat-sen University, 3National University of

目录课程作业课程课程汇总作业

目录课程课程汇总作业代码注释（tensorflow版本）EdgeConv修改课程课程汇总作业代码注释（tensorflow版本）githubEdgeConv修改增加余弦距离def get_edge_feature(point_cloud, nn_idx, k=20): """Construct edge feature for each point Args: point_cloud: (batch_size, num_points, 1, num_dims)

简单介绍几种常见的距离度量，以及tensorflow中如何实现目录欧式距离定义计算结果曼哈顿距离定义计算余弦距离定义计算参考欧式距离欧氏距离很简单，以向量为例（x1, x2, x3,….,xn），（y1, y2, y3,….,yn），那么其欧氏距离的计算公式如下图所示：定义计算import tensorflow as tfx3 = tf.constant([[[[1], [2], [3], [4]], [[5], [6], [7], [8]],

目录padding='VALID'padding='SAME'refpadding=‘VALID’new_height=new_width=[(W−F+1)S]new\_height=new\_width=[\frac{(W-F+1)}{S}]new_height=new_width=[S(W−F+1)​]padding=‘SAME’new_height=new_width=[WS]new\_height=new\_width=[\frac{W}{S}]new_height=new_width=[S

目录cudacudnnconda参考cudacudnnconda参考

目录课程课程汇总作业pointnet-tensorflow版本学习pointnet2-tensorflow版本学习参考课程课程汇总作业pointnet-tensorflow版本学习pointnet2-tensorflow版本学习参考

深度学习基础课程作业神经网络基础MNIST手写数字体识别1、MLP2、K-近邻3、CNN课程作业神经网络基础MNIST手写数字体识别给出三种实现方式1、MLP2、K-近邻3、CNN

我是一个目录区别举例子参考区别目标分割，应该是Target Segmentation，任务是把目标对应的部分分割出来。目标检测，应该是Target Detection。检测到图片当中的目标的具体位置目标识别，应该是Target Recognition。即是在所有的给定数据中，分类出哪一些sample是目标，哪一些不是。这个仅仅做一下分类任务。yes or no目标追踪，应该是Target Tracking。这个任务很重要的第一点是目标定位（Target Locating）而且这个

A Convolutional Neural Network-Based 3D Semantic Labeling Method for ALS Point CloudsZhishuang Yang, Wanshou Jiang ,*ID , Bo XuID , Quansheng Zhu , San JiangID and Wei HuangState Key Laboratory ...

问题Pytorch RuntimeError: “host_softmax” not implemented for ‘torch.cuda.LongTensor’报错的位置在这个地方 loss=criterion(out,train_y) # train_y 应该是int64原因参考：https://stackoverflow.com/questions/51818225/...

Abstract提出一种基于给定点云几何特征的深度学习分类方法。尽管局部受到低密度和建筑物立面缺乏点的影响，还是在ISPRS数据集上取得了预期的效果在提取特征时，提出了一种提取DEM的方法（不详细介绍）RELATED WORK文章所提方法包括三部分，1.点云分割，2.几何特征提取，3.深度学习分类。流程如下，DATA AND METHODOLOGYOur aim is to c...

直观理解MIoU：计算两圆交集（橙色部分）与两圆并集（红色+橙色+黄色）之间的比例，理想情况下两圆重合，比例为1。Reference【语义分割】语义分割评估指标mIOU...

optimizer.step()和scheduler.step()的区别scheduler.step()衰减学习率optimizer.step()进行梯度下降,反向传播optimizer.step()通常用在每个mini-batch之中，而scheduler.step()通常用在epoch里面,但是不绝对，可以根据具体的需求来做。只有用了optimizer.step()，模型才会更新，而...

深度学习的优化算法，说白了就是梯度下降。每次的参数更新有两种方式。第一种，遍历全部数据集算一次损失函数，然后算函数对各个参数的梯度，更新梯度。这种方法每更新一次参数都要把数据集里的所有样本都看一遍，计算量开销大，计算速度慢，不支持在线学习，这称为Batch gradient descent，批梯度下降。另一种，每看一个数据就算一下损失函数，然后求梯度更新参数，这个称为随机梯度下降，st...

源码地址pointnet.pytorch感谢大神!代码结构(pytorch) s@s:~/pointnet.pytorch$ tree -d.├── misc├── pointnet│ └── __pycache__├── scripts├── shapenetcore_partanno_segmentation_benchmark_v0│ ├── 02691156...

PointNethttps://zhuanlan.zhihu.com/p/73086704https://zhuanlan.zhihu.com/p/86331508PointNet++改善了pointnet仅仅考虑全局而不考虑邻域的特征的问题PointCNN:可以处理点云的CNN (NIPS 2018)https://zhuanlan.zhihu.com/p/96067255...

传统的机器学习方法@TOCLogisticRegressionCV进行分类:1、显示200个待分类点import numpy as npimport sklearnimport matplotlib from sklearn.datasets import make_moonsimport matplotlib.pyplot as pltprint(np.__version__)...

对于Python开发用户来讲，PIP安装软件包是家常便饭。但国外的源下载速度实在太慢，浪费时间。而且经常出现下载后安装出错问题。所以把PIP安装源替换成国内镜像，可以大幅提升下载速度，还可以提高安装成功率。国内源：新版ubuntu要求使用https源，要注意。清华：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple阿里云：http://mirrors.aliy...

导入必要的库import torchimport torch.nn as nnimport torch.nn.functional as Fimport torch.optim as optimfrom torchvision import datasets,transformsprint("Pytorch Vision: ",torch.__version__)import num...

环境gtx1050ti+win10+已安装显卡驱动已经安装了pytorch1.4，其中cuda是9.2。pytorch安装参考官网在电脑的Nvida软件中显示信息是：驱动 ：418.91Cuda：10.1.95版本选择安装tf1.11+cuda9.0+cudnn7.4.1.5下载对应版本安装cuda这个时候可以会报错，直接自定义安装就可以。下面的比本版本低...

1、load_model_test.pyimport tensorflow as tfimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltmnist=tf.keras.datasets.mnist(x_train,y_train),(x_test,y_test)=mnist.load_data()# print(x_train.s...

前言一、Anaconda3安装教程二、使用Anaconda3创建虚拟环境，以及Anaconda的一些命令使用三、在虚拟环境中安装需要的包一、Anaconda3安装1、选择相应的Anaconda进行安装，下载地址点击这里，下载对应系统版本的Anaconda，这里要下载64位的2、设置环境变量其中Anaconda3对应的为安装目录，这里我安装...

1、安装anaconda 参考https://blog.youkuaiyun.com/lwplwf/article/details/791624702、使用anaconda创建一个虚拟环境conda create -n <环境名称>python=3.5(python版本)3、激活上一步骤创建的虚拟环境## To activate this environment, use...