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摘要摘要全貌分割是一种新的挑战，其目的是将实例分割和语义分割统一在一个框架内，同时发挥检测和分割的优点。然而，在激光雷达点云这一新兴领域中，如何有效地解决全光分割问题仍然是一个有待研究的问题。本文提出了一种快速、鲁棒的激光雷达点云全光学分割框架，称为panoptical - polarnet。我们在一个单一的推理网络中使用极鸟瞰视图(BEV)表示学习了语义分割和类别不可知的实例聚类，使我们能够规避城市街道场景中实例之间的遮挡问题。为了提高网络的可学习性，我们还提出了一种改进的实例增强技术和一种新的

sem11-21的提交测试地址https://competitions.codalab.org/competitions/24025#learn_the_details-evaluation数据集结构，instance是polarnet预处理脚本生成，用于全景分割的实例分割2 github code 安装https://github.com/PRBonn/semantic-kitti-apiconda create --name smekitty python=3.7pip install -

https://zhuanlan.zhihu.com/p/323423665.最后在Android上部署注：玩之前，记得先在linux下装好android studio，这部分网上教程很多啦由于我很久之前玩过一段时间Android编程，所以基本直接能看懂caffe2官网AICamera的例子，这个demo我基本没有做什么UI编程，就换了一下模型，主要关注以下两个地方：...

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步骤, 没有传感器可以使用rosbag数据去跑感知文章目录1 材料bom2 造型采购3 锻造骨架(买买买) 底层和驱动安装（焊接PCB不用可以用杜邦线连接）4注入灵魂（算法工程师）（大脑安装系统，下位机安装软件驱动）5 调试配置（最头疼的事情）良好的里程计和ROS抽象翻车现场完成ROS抽象的实物小车，深造ROS，学ros在学什么1 材料bom现实车：差速、全向、足式 、麦克纳姆轮：： 嵌入式抽象为ROS中：两个topic：cmd_vel, odom，与一个tf的关系（坐标变换）odom相当于是根据