[Trouble Shoot]Maven编译中出现的对范型的不支持和解决办法

本文介绍了一个Maven项目在编译过程中遇到的Java版本过低问题,并提供了具体的解决方案,通过修改pom.xml文件中的编译插件设置来调整源代码和目标代码的版本。

项目的pom.xml

 

<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
  xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/maven-v4_0_0.xsd">
  <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
  <groupId>bit.tmore.felix.cf</groupId>
  <artifactId>FelixCF</artifactId>
  <packaging>jar</packaging>
  <version>1.0-SNAPSHOT</version>
  <name>FelixCF</name>
  <url>http://maven.apache.org</url>
  <dependencies>
    <dependency>
      <groupId>junit</groupId>
      <artifactId>junit</artifactId>
      <version>3.8.1</version>
      <scope>test</scope>
    </dependency>
    <dependency>
      <groupId>mysql</groupId>
      <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
      <version>5.1.10</version>
    </dependency>
  </dependencies>
</project>

 

使用mvn compile过程中出现的问题节选如下:

 

[INFO] ------------------------------------------------------------------------
[ERROR] BUILD FAILURE
[INFO] ------------------------------------------------------------------------
[INFO] Compilation failure

D:/Documents/Personel/WorkPlace/FelixCF/src/main/java/bit/tmore/felix/cf/impl/re
commander/UserCFRecommander.java:[20,7] -source 1.3 中不支持泛型
(请使用 -source 5 或更高版本以启用泛型)
                Queue<Rating$Similarity> queue = new PriorityQueue<Rating$Simila
rity>();

D:/Documents/Personel/WorkPlace/FelixCF/src/main/java/bit/tmore/felix/cf/impl/re
commander/UserCFRecommander.java:[22,22] -source 1.3 中不支持 for-each 循环
(请使用 -source 5 或更高版本以启用 for-each 循环)
                        for(IRating rating : item.getRatings().values()){

D:/Documents/Personel/WorkPlace/FelixCF/src/main/java/bit/tmore/felix/cf/impl/si
milarity/AdjustedCosineSimilarity.java:[8,42] -source 1.3 中不支持泛型
(请使用 -source 5 或更高版本以启用泛型)
        protected double doCaculateSimilarity(Map<String, IRating> ratingMap1, M
ap<String, IRating> ratingMap2) {

D:/Documents/Personel/WorkPlace/FelixCF/src/main/java/bit/tmore/felix/cf/impl/si
milarity/AdjustedCosineSimilarity.java:[15,18] -source 1.3 中不支持 for-each 循

(请使用 -source 5 或更高版本以启用 for-each 循环)
                        for(String key : map1.keySet()){

D:/Documents/Personel/WorkPlace/FelixCF/src/main/java/bit/tmore/felix/cf/impl/ev
aluate/RecallEvaluate.java:[13,21] -source 1.3 中不支持 for-each 循环
(请使用 -source 5 或更高版本以启用 for-each 循环)
                for(IRating rating : datamodel.getTestRatings()){

D:/Documents/Personel/WorkPlace/FelixCF/src/main/java/bit/tmore/felix/cf/impl/re
commander/AbsItemAvePredictor.java:[11,15] -source 1.3 中不支持 for-each 循环
(请使用 -source 5 或更高版本以启用 for-each 循环)
                for(Object o : collection){

D:/Documents/Personel/WorkPlace/FelixCF/src/main/java/bit/tmore/felix/cf/impl/re
commander/AbsolutePredictor.java:[11,15] -source 1.3 中不支持 for-each 循环
(请使用 -source 5 或更高版本以启用 for-each 循环)
                for(Object o : collection){

D:/Documents/Personel/WorkPlace/FelixCF/src/main/java/bit/tmore/felix/cf/impl/si
milarity/CosineSimilarity.java:[11,42] -source 1.3 中不支持泛型
(请使用 -source 5 或更高版本以启用泛型)
        protected double doCaculateSimilarity(Map<String, IRating> ratingMap1, M
ap<String, IRating> ratingMap2) {

D:/Documents/Personel/WorkPlace/FelixCF/src/main/java/bit/tmore/felix/cf/impl/si
milarity/CosineSimilarity.java:[18,18] -source 1.3 中不支持 for-each 循环
(请使用 -source 5 或更高版本以启用 for-each 循环)
                        for(String key : map1.keySet()){

D:/Documents/Personel/WorkPlace/FelixCF/src/main/java/bit/tmore/felix/cf/impl/ev
aluate/FEvaluate.java:[13,21] -source 1.3 中不支持 for-each 循环
(请使用 -source 5 或更高版本以启用 for-each 循环)
                for(IRating rating : datamodel.getTestRatings()){

D:/Documents/Personel/WorkPlace/FelixCF/src/main/java/bit/tmore/felix/cf/impl/mo
del/User.java:[15,12] -source 1.3 中不支持泛型
(请使用 -source 5 或更高版本以启用泛型)
        private Map<String, IRating> ratings = null;

D:/Documents/Personel/WorkPlace/FelixCF/src/main/java/bit/tmore/felix/cf/impl/mo
del/User.java:[70,22] -source 1.3 中不支持 for-each 循环
(请使用 -source 5 或更高版本以启用 for-each 循环)
                        for(IRating rating : getRatings().values()){

D:/Documents/Personel/WorkPlace/FelixCF/src/main/java/bit/tmore/felix/cf/impl/si
milarity/PearsonSimilarity.java:[9,42] -source 1.3 中不支持泛型
(请使用 -source 5 或更高版本以启用泛型)
        protected double doCaculateSimilarity(Map<String, IRating> ratingMap1, M
ap<String, IRating> ratingMap2) {

D:/Documents/Personel/WorkPlace/FelixCF/src/main/java/bit/tmore/felix/cf/impl/si
milarity/PearsonSimilarity.java:[16,18] -source 1.3 中不支持 for-each 循环
(请使用 -source 5 或更高版本以启用 for-each 循环)
                        for(String key : map1.keySet()){

D:/Documents/Personel/WorkPlace/FelixCF/src/main/java/bit/tmore/felix/cf/impl/da
o/TasteDao.java:[28,19] -source 1.3 中不支持泛型
(请使用 -source 5 或更高版本以启用泛型)
        private static Map<String, IUser> usersMap = null;

D:/Documents/Personel/WorkPlace/FelixCF/src/main/java/bit/tmore/felix/cf/impl/ev
aluate/MAEEvaluate.java:[14,21] -source 1.3 中不支持 for-each 循环
(请使用 -source 5 或更高版本以启用 for-each 循环)
                for(IRating rating : datamodel.getTestRatings()){

D:/Documents/Personel/WorkPlace/FelixCF/src/main/java/bit/tmore/felix/cf/model/I
User.java:[17,11] -source 1.3 中不支持泛型
(请使用 -source 5 或更高版本以启用泛型)
        public Map<String, IRating> getRatings();

D:/Documents/Personel/WorkPlace/FelixCF/src/main/java/bit/tmore/felix/cf/impl/mo
del/Item.java:[16,13] -source 1.3 中不支持泛型
(请使用 -source 5 或更高版本以启用泛型)
        private List<String> genres;

D:/Documents/Personel/WorkPlace/FelixCF/src/main/java/bit/tmore/felix/cf/impl/mo
del/Item.java:[80,22] -source 1.3 中不支持 for-each 循环
(请使用 -source 5 或更高版本以启用 for-each 循环)
                        for(IRating rating : getRatings().values()){

D:/Documents/Personel/WorkPlace/FelixCF/src/main/java/bit/tmore/felix/cf/recomma
nder/IRecommander.java:[12,18] -source 1.3 中不支持泛型
(请使用 -source 5 或更高版本以启用泛型)
        public Collection<IItem> recommand(IUser user, int howmany);

D:/Documents/Personel/WorkPlace/FelixCF/src/main/java/bit/tmore/felix/cf/impl/re
commander/AbstractRecommander.java:[68,18] -source 1.3 中不支持泛型
(请使用 -source 5 或更高版本以启用泛型)
        public Collection<IItem> recommand(IUser user, int howmany){

D:/Documents/Personel/WorkPlace/FelixCF/src/main/java/bit/tmore/felix/cf/impl/re
commander/AbstractRecommander.java:[72,17] -source 1.3 中不支持 for-each 循环
(请使用 -source 5 或更高版本以启用 for-each 循环)
                for(IItem item : cands) {

D:/Documents/Personel/WorkPlace/FelixCF/src/main/java/bit/tmore/felix/cf/impl/mo
del/DBDataModel.java:[16,19] -source 1.3 中不支持泛型
(请使用 -source 5 或更高版本以启用泛型)
        private Collection<IUser> users = null;

D:/Documents/Personel/WorkPlace/FelixCF/src/main/java/bit/tmore/felix/cf/impl/mo
del/DBDataModel.java:[52,37] -source 1.3 中不支持 for-each 循环
(请使用 -source 5 或更高版本以启用 for-each 循环)
                for(Map<String, IRating> ratingmap : ratings) {

D:/Documents/Personel/WorkPlace/FelixCF/src/main/java/bit/tmore/felix/cf/impl/re
commander/ItemCFRecommander.java:[22,7] -source 1.3 中不支持泛型
(请使用 -source 5 或更高版本以启用泛型)
                Queue<Rating$Similarity> queue = new PriorityQueue<Rating$Simila
rity>();

D:/Documents/Personel/WorkPlace/FelixCF/src/main/java/bit/tmore/felix/cf/impl/re
commander/ItemCFRecommander.java:[24,22] -source 1.3 中不支持 for-each 循环
(请使用 -source 5 或更高版本以启用 for-each 循环)
                        for(IRating rating : user.getRatings().values()){

D:/Documents/Personel/WorkPlace/FelixCF/src/main/java/bit/tmore/felix/cf/impl/ev
aluate/PrecisionEvaluate.java:[14,21] -source 1.3 中不支持 for-each 循环
(请使用 -source 5 或更高版本以启用 for-each 循环)
                for(IRating rating : datamodel.getTestRatings()){

D:/Documents/Personel/WorkPlace/FelixCF/src/main/java/bit/tmore/felix/cf/impl/si
milarity/AbstractSimilarity.java:[13,14] -source 1.3 中不支持泛型
(请使用 -source 5 或更高版本以启用泛型)
        protected Map<String, Map<String, Double>> similarityMap;

D:/Documents/Personel/WorkPlace/FelixCF/src/main/java/bit/tmore/felix/cf/impl/re
commander/AbsUserAvePredictor.java:[11,15] -source 1.3 中不支持 for-each 循环
(请使用 -source 5 或更高版本以启用 for-each 循环)
                for(Object o : collection){

D:/Documents/Personel/WorkPlace/FelixCF/src/main/java/bit/tmore/felix/cf/model/I
Item.java:[18,13] -source 1.3 中不支持泛型
(请使用 -source 5 或更高版本以启用泛型)
                public List<String> getGenres();

D:/Documents/Personel/WorkPlace/FelixCF/src/main/java/bit/tmore/felix/cf/model/I
DataModel.java:[10,18] -source 1.3 中不支持泛型
(请使用 -source 5 或更高版本以启用泛型)
        public Collection<IUser> getUsers();

 

 

很明显,是因为Maven默认使用的编译器版本太低。解决方法是修改项目的pom.xml文件如下问题就可解决:

 

<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
  xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/maven-v4_0_0.xsd">
  <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
  <groupId>bit.tmore.felix.cf</groupId>
  <artifactId>FelixCF</artifactId>
  <packaging>jar</packaging>
  <version>1.0-SNAPSHOT</version>
  <name>FelixCF</name>
  <url>http://maven.apache.org</url>
  <build>
    <finalName>FelixCF</finalName>
    <plugins>
      <plugin>
        <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
        <configuration>
          <source>1.6</source>
          <target>1.6</target>
        </configuration>
      </plugin>
    </plugins>
  </build>

  <dependencies>
    <dependency>
      <groupId>junit</groupId>
      <artifactId>junit</artifactId>
      <version>3.8.1</version>
      <scope>test</scope>
    </dependency>
    <dependency>
      <groupId>mysql</groupId>
      <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
      <version>5.1.10</version>
    </dependency>
  </dependencies>
</project>

 

<think>我们正在讨论端到端自动驾驶技术中RGB图像与BEV图特征融合的方法。根据引用[1],BEV感知首先要解决的是图像空间到BEV空间的变换问题,因为缺乏深度信息,不能直接投影。引用[2]提到BEV感知的输入包括图像、激光雷达等,并分为BEV Camera、BEV LiDARBEV Fusion。引用[3]指出不同传感器各有优劣,融合是挑战。引用[4]则说明了LiDAR的优缺点。 用户的问题聚焦于RGB图像BEV图(通常由多相机图像或其他传感器生成)的特征融合方法。在端到端自动驾驶中,通常需要将多视角的RGB图像特征转换到BEV空间,然后与BEV图(可能来自其他传感器或转换得到)进行融合。下面将介绍几种主要方法: 1. **基于几何的投影方法**:利用相机参数估计的深度信息将图像特征投影到BEV空间。例如,Lift-Splat-Shoot(LSS)方法通过预测每个像素的深度分布,然后通过相机内外参将图像特征“提升”到3D空间,再“拍扁”到BEV平面[^1]。这种方法依赖于深度估计的准确性。 2. **基于Transformer的方法**:如BEVFormer,通过设计可学习的BEV查询(query)来聚合多视角图像特征。这些查询在BEV空间中定义,然后通过可变形注意力机制(deformable attention)从多视角图像中提取特征,从而避免了显式的深度估计[^2]。 3. **多模态融合方法**:当BEV图由其他传感器(如LiDAR)生成时,需要融合RGB图像特征LiDAR点云特征。常用方法包括: - **早期融合**:在输入层就将不同模态的数据融合,例如将图像特征投影到点云上,然后一起输入网络。 - **中期融合**:分别提取特征,然后在特征空间进行融合。例如,在BEV空间中对齐图像特征点云特征,然后通过卷积或注意力机制融合。 - **晚期融合**:对不同模态的数据分别处理,最后在决策层融合。 4. **端到端训练**:整个系统(包括特征提取、投影、融合决策)一起训练,以优化最终的驾驶任务(如路径规划)。例如,一些工作将BEV特征图输入到后续的规划模块,实现端到端驾驶。 在端到端自动驾驶中,RGB图像与BEV图的融合通常发生在BEV空间。以多相机图像生成BEV特征图为例,首先通过上述方法(如LSS或Transformer)将多视角图像特征转换到BEV空间,形成统一的BEV特征表示。如果同时使用LiDAR,则可以将LiDAR点云通过体素化等方式也转换成BEV特征图,然后在BEV空间中对两种特征图进行融合(例如通过逐元素相加、拼接或注意力机制)。 例如,一种常见的融合方法是: - 使用一个分支处理多视角RGB图像,生成BEV特征图$F_{img}$。 - 另一个分支处理LiDAR点云,生成BEV特征图$F_{lidar}$。 - 然后通过一个融合模块(如卷积或Transformer)将两者融合:$F_{fusion} = \text{Fusion}(F_{img}, F_{lidar})$。 融合后的特征图$F_{fusion}$可以输入到后续的感知(如检测、分割)规划模块。 总结来说,RGB图像与BEV图的融合方法主要依赖于如何将图像特征转换到BEV空间(通过几何投影或Transformer),然后在BEV空间与其他模态特征进行融合(如拼接、相加或注意力机制)。这些方法在端到端自动驾驶系统中被广应用。 §§相关问题§§ 1. 如何评估不同BEV特征融合方法的效果? 2. 在端到端自动驾驶中,如何将BEV特征用于路径规划? 3. 多传感器融合中,如何处理不同传感器的时间同步问题? 4. 基于Transformer的BEV特征提取方法具体是如何工作的? </think> 在端到端自动驾驶技术中,RGB图像与BEV(鸟瞰图)特征融合是实现高效环境感知的核心环节。主要方法可分为三类,结合引用内容分析如下: --- ### **1. 基于几何投影的显式融合** - **原理**:通过深度估计将图像特征投影到BEV空间,与LiDAR等生成的BEV图融合。 - **典方法**: - **LSS (Lift, Splat, Shoot)**[^1]: - **Lift**:预测RGB图像每个像素的深度分布(如离散深度区间概率) - **Splat**:利用相机内外参数将带深度的像素特征投影到3D空间,再俯视投影至BEV平面 - **Shoot**:在BEV空间融合多相机特征,并与LiDAR-BEV特征通过卷积或注意力机制融合 - **优势**:显式建模几何关系,适合精确目标定位。 - **局限**:深度估计误差会累积影响融合效果(引用[1][3])。 --- ### **2. 基于Transformer的隐式融合** - **原理**:利用注意力机制隐式学习图像到BEV的变换,无需显式深度估计。 - **典方法**: - **BEVFormer**: - 定义可学习的BEV空间查询向量(Query) - 通过多尺度可变形注意力(Deformable Attention)跨视图聚合多相机特征 - 直接输出融合后的BEV特征图 - **优势**:避免深度估计误差,端到端优化更高效(引用[2][3])。 - **融合示例**: ```python # 伪代码:Transformer融合核心步骤 bev_query = generate_bev_queries() # 初始化BEV空间查询 for each camera_view: image_features = CNN(Image_RGB) # 提取RGB特征 # 跨视图注意力融合 bev_features += deformable_attn(bev_query, image_features, camera_params) fused_bev = refine(bev_features) # 融合后BEV特征 ``` --- ### **3. 多模态BEV特征对齐融合** - **原理**:将RGB图像与LiDAR点云分别转换为BEV特征后融合(引用[2][4])。 - **步骤**: 1. **RGB分支**:多视角图像 → BEV转换(如LSS或Transformer) 2. **LiDAR分支**:点云 → 体素化 → 3D卷积 → BEV特征图 3. **融合方式**: - **特征拼接+卷积**:沿通道维度拼接后卷积融合 - **注意力加权**:使用交叉注意力机制动态加权特征重要性 - **自适应融合门**:学习各模态置信度权重(如激光雷达用于位置,RGB用于语义) - **优势**:互补传感器优势(RGB的纹理+LiDAR的几何精度) --- ### **技术挑战与优化方向** 1. **深度歧义**:单目相机深度估计不可靠,多相机+时序融合可缓解(引用[1][3])。 2. **计算效率**:Transformer计算开销大,可通过稀疏注意力或蒸馏优化。 3. **动态目标处理**:引入时序信息(如BEVFormer的时间自注意力)跟踪运动目标[^3]。 ---
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