KITTI数据集提供了双目图像,激光数据,和imu/gps位置信息,其中还包括了大量的算法.下载地址为:http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/raw_data.php 例如一个153帧的序列,其中图像: 激光数据: 车体位置信息: 以及各个传感器的标定数据: 还包括各种语言的接口文件:

微小目标检测的FPN有效融合因子 摘要:基于FPN的检测器在一般物体检测方面取得了显著的进步,例如MS COCO和PASCAL VOC.然而,这些检测器在某些应用场景中会失败,例如微小物体检测.在本文中,我们认为FPN相邻层之间的自上而下的连接对微小物体的检测带来了双重影响,不仅是正面的.我们提出了一个新的概念,融合因子,来控制深层传递给浅层的信息,使FPN适应微小物体的检测.经过一系列的实验和分析,我们探索了如何通过统计方法来估计特定数据集的融合因子的有效值.估计值取决于分布在每个层中的目标数

文献名: DIAlignR provides precise retention time alignment across distant runs in DIA and targeted proteomics(DIAlignR 为DIA和靶向蛋白质组学提供了准确的保留时间对齐的算法) 期刊名:MCP 发表时间:(2019年1月) 单位: 多伦多大学 斯坦福大学   一. 概述:(用精炼的语言描述文章的整体思路及结果) 我们提出了一种新的保留时间算法,直接比对原始swathm – ms的二级色

论文题目: ERNIE: Enhanced Language Representation with Informative Entities(THU/ACL2019) 本文的工作也是属于对BERT锦上添花,将知识图谱的一些结构化信息融入到BERT中,使其更好地对真实世界进行语义建模.也就是说,原始的bert模型只是机械化地去学习语言相关的“合理性”,而并学习不到语言之间的语义联系,打个比喻,就比如掉包xia只会掉包,而不懂每个包里面具体是什么含义.于是,作者们的工作就是如何将这些额外的知识告诉

KITTI数据集接口已经提供了matlab接口,本篇将说明详细说明其应用并与PCL进行对接.PCL为C++点云处理语言库,详情可见:http://pointclouds.org/ 程序可以从官网下载,也可以从我的github上下载https://github.com/ZouCheng321/fusion_kitti,为运行本代码,必须先编译make.m文件. 关于激光相机的demo为 run_demoVelodyne.m 本例以读取 2011_09_26_drive_0005_sync场景,读取

目录 目的 如何实现 kitti数据集简介 kitti数据集的raw_data 利用kitti提供的devkit以及相应数据集的calib文件 解读calib文件夹 解读devkit 目的 使用雷达点云提供的深度信息 如何实现 将雷达的三维点云投影到相机的二维图像上 kitti数据集简介 kitti的数据采集平台,配置有四个摄像机和一个激光雷达,四个摄像机中有两个灰度摄像机,两个彩色摄像机. 从图中可看出,关于相机坐标系(camera)的方向与雷达坐标系(velodyne)的方向规定: ​ ca

这一节将用ROS+Gazebo 环境获取激光获取点云,并用PCL和OPENCV处理,源代码在:https://github.com/ZouCheng321/5_laser_camera_sim 由于激光的视角远大于相机,所以我们使用了5个相机来获取图像,这类似于Ladybug相机: 相机获取的五张图像: 接下来我们用来构建彩色点云: 相机与激光的位置变换,由于是正五边形分别,这很容易求得: Eigen::Matrix4f rt0,rt1,rt2,rt3,rt4; rt0<< ,,-,, ,,,

TensorFlow Serving https://tensorflow.github.io/serving/ . 生产环境灵活.高性能机器学习模型服务系统.适合基于实际数据大规模运行,产生多个模型训练过程.可用于开发环境.生产环境. 模型生命周期管理.模型先数据训练,逐步产生初步模型,优化模型.模型多重算法试验,生成模型管理.客户端(Client)向TensorFlow Severing请求模型,TensorFlow Severing返回适当模型给客户端.TensorFlow Serving

目录 简述 C++代码 效果对比 GDAL融合效果和原始多光谱波段对比 GDAL融合效果和原始全色波段对比 ARCGIS融合效果与原始全色和多光谱对比 GDAL融合效果与ArcGIS融合效果对比 简述 最近在GDAL的代码中看见了gdalpansharpen.cpp,于是简单的尝试了一下. 融合后的效果比较差,这应该是我对这个算法的使用还不熟悉,还有些地方没有弄清楚.这个代码比较新,是2.1版本才加上的,我在看的时候,代码还有一些小问题,已经在github上提交了issuse了. 融合使用的数据

本周主要任务02:Fusion 使用ICP进行逐帧融合 任务时间: 2014年9月8日-2014年9月14日 任务完成情况: 已实现将各帧融合到统一的第一帧所定义的摄像机坐标系下,但是由于部分帧之间的ICP融合结果 不佳,导致所有帧融合在统一坐标系下结果不好. 任务涉及基本方法: 1.exe文件当前目录搜索文件 程序文件: fusion.cpp //fusion.cpp //函数:main() //功能: //输入: //创建时间:2014/09/10 //最近更新时间:2014/09/16 /

1. svo 源码:https://github.com/uzh-rpg/rpg_svo 国内对齐文章源码的研究: (1)冯斌: 对其代码重写 https://github.com/yueying/OpenMVO 对原理的一步步分析http://fengbing.net/ (2)白巧克力: 对文章的具体分析:http://blog.csdn.net/heyijia0327/article/details/51083398 2. svo+msf 文章:见我的分享http://pan.baidu.c

序列标注(sequence labelling),输入序列每一帧预测一个类别.OCR(Optical Character Recognition 光学字符识别). MIT口语系统研究组Rob Kassel收集,斯坦福大学人工智能实验室Ben Taskar预处理OCR数据集(http://ai.stanford.edu/~btaskar/ocr/ ),包含大量单独手写小写字母,每个样本对应16X8像素二值图像.字线组合序列,序列对应单词.6800个,长度不超过14字母的单词.gzip压缩,内容用T

这是在kaggle上的一个练习比赛,使用的是ImageNet数据集的子集. 注意,mxnet版本要高于0.12.1b2017112. 下载数据集. train.zip test.zip labels 然后解压在data文件夹下 1. 数据 1.1 整理数据 将解压后的数据整理成Gluon能够读取的形式,这里我直接使用了zh.gluon.ai教程上的代码 导入各种库 import math import os import shutil from collections import Counte

目录 写在前面 算法Pipeline详解 如何训练 损失函数 训练数据准备 多任务学习与在线困难样本挖掘 预测过程 参考 博客:blog.shinelee.me | 博客园 | CSDN 写在前面 主页:https://kpzhang93.github.io/MTCNN_face_detection_alignment/index.html 论文:https://arxiv.org/abs/1604.02878 代码:官方matlab版.C++ caffe版 第三方训练代码:tensorflow

对当前帧进行地图点重投影和特征对齐 // map reprojection & feature alignment SVO_START_TIMER("reproject"); reprojector_.reprojectMap(new_frame_, overlap_kfs_); SVO_STOP_TIMER("reproject"); 在processframe函数中在进行初始的稀疏图像对齐之后,进一步进行地图投影和特征对齐,对新一帧图像添加特征点,由re

来源商业新知网,原标题:从对抗到融合,教你充分利用R+Python! 我们应该将关注点放在技能上,而不是工具上. 如果你从事数据科学的工作,可能会立即想到两种编程语言:R和Python. 事实上,R和Python本身是很好的工具,但通常被认为是竞争对手.今天推荐的这篇文章将会把两者进行比较,而不是将它们视为两种选择. 如果你在Google搜索栏中输入R vs Python,会立即获得大量有关一方的优势的文章. 产生这种结果的原因之一,是人们根据他们根据对编程语言使用的选择将数据科学领域划分为阵营

机器学习数据集,主数据集不能通过,人脸数据集介绍,从r包中获取数据集,中国河流数据集   选自Microsoft www.tz365.Cn 作者:Lee Scott 机器之心编译 参与:李亚洲.吴攀.杜夏德 要学习怎么使用微软 Azure 机器学习,最重要的是获取样本数据集和进行实验. 在微软,我们有大量的样本数据集可用.这些数据集已经在 Azure Cortana Intelligence Gallery 中的样本模型中得到了应用. 其中一些数据集可以通过 Azure Blob 存储获取,所以

王洋:猫眼电影商品业务线技术负责人.技术专家.主导了猫眼商品供应链和交易体系从0到1的建设,并在猫眼与美团拆分.与点评电影业务融合过程中,从技术层面保障了商品业务的平稳切换,同时也是美团点评<领域驱动设计>课程的讲师.在加入猫眼电影之前,曾就职于蚂蚁金服,参与了阿里网商银行从0到1的建设,以及支付宝钱包.花呗等产品的研发. 导读:互联网电影行业在2016年经历了较大的变动,其中包括猫眼电影和原美团的拆分,以及猫眼电影和点评电影业务的融合.业务发生大的变化时,技术通常也会做出较大的重构,猫眼后台

话不多说,直接上代码 def stacking_first(train, train_y, test): savepath = './stack_op{}_dt{}_tfidf{}/'.format(args.option, args.data_type, args.tfidf) os.makedirs(savepath, exist_ok=True) count_kflod = 0 num_folds = 6 kf = KFold(n_splits=num_folds, shuffle=Tru

引自:http://blog.csdn.net/linolzhang/article/details/55271815 人脸检测 早已比较成熟,传统的基于HOG+线性分类器 的方案检测效果已经相当不错,我们也不再过多讨论,本节重点讨论人脸特征点对齐,特征点对齐主要应用在确定关键点的位置上,并进一步用于人脸姿态或状态的判断(用在辅助驾驶.疲劳检测.AR等). 下面介绍常用的人脸对齐算法: • ASM ASM(Active Shape Model)是指主观形状模型,即通过形状模型 对 目标物体进行抽