读论文:CNN for Very Fast Ground Segmentation in Velodyne LiDAR Data

2023-11-23 00:18

本文主要是介绍读论文:CNN for Very Fast Ground Segmentation in Velodyne LiDAR Data,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

https://arxiv.org/pdf/1709.02128v1.pdf

提取地面点的传统方法是基于特征(强度,几何)。有一定局限性,比如地面起伏大的时候。

而这篇文章用FCN的方法训练提取地面点,这种方法其实是像素级别的语义分割,也可以用在别的物体的分类上。

具体以后补。

 

这篇关于读论文:CNN for Very Fast Ground Segmentation in Velodyne LiDAR Data的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/413950

相关文章

AI hospital 论文Idea

一、Benchmarking Large Language Models on Communicative Medical Coaching: A Dataset and a Novel System论文地址含代码 大多数现有模型和工具主要迎合以患者为中心的服务。这项工作深入探讨了LLMs在提高医疗专业人员的沟通能力。目标是构建一个模拟实践环境,人类医生(即医学学习者)可以在其中与患者代理进行医学

论文翻译:arxiv-2024 Benchmark Data Contamination of Large Language Models: A Survey

Benchmark Data Contamination of Large Language Models: A Survey https://arxiv.org/abs/2406.04244 大规模语言模型的基准数据污染:一项综述 文章目录 大规模语言模型的基准数据污染:一项综述摘要1 引言 摘要 大规模语言模型(LLMs),如GPT-4、Claude-3和Gemini的快

论文阅读笔记: Segment Anything

文章目录 Segment Anything摘要引言任务模型数据引擎数据集负责任的人工智能 Segment Anything Model图像编码器提示编码器mask解码器解决歧义损失和训练 Segment Anything 论文地址: https://arxiv.org/abs/2304.02643 代码地址:https://github.com/facebookresear

论文翻译:ICLR-2024 PROVING TEST SET CONTAMINATION IN BLACK BOX LANGUAGE MODELS

PROVING TEST SET CONTAMINATION IN BLACK BOX LANGUAGE MODELS https://openreview.net/forum?id=KS8mIvetg2 验证测试集污染在黑盒语言模型中 文章目录 验证测试集污染在黑盒语言模型中摘要1 引言 摘要 大型语言模型是在大量互联网数据上训练的,这引发了人们的担忧和猜测,即它们可能已

OmniGlue论文详解(特征匹配)

OmniGlue论文详解(特征匹配) 摘要1. 引言2. 相关工作2.1. 广义局部特征匹配2.2. 稀疏可学习匹配2.3. 半稠密可学习匹配2.4. 与其他图像表示匹配 3. OmniGlue3.1. 模型概述3.2. OmniGlue 细节3.2.1. 特征提取3.2.2. 利用DINOv2构建图形。3.2.3. 信息传播与新的指导3.2.4. 匹配层和损失函数3.2.5. 与Super

CentOS下mysql数据库data目录迁移

https://my.oschina.net/u/873762/blog/180388        公司新上线一个资讯网站,独立主机,raid5,lamp架构。由于资讯网是面向小行业,初步估计一两年内访问量压力不大,故,在做服务器系统搭建的时候,只是简单分出一个独立的data区作为数据库和网站程序的专区,其他按照linux的默认分区。apache,mysql,php均使用yum安装(也尝试

BERT 论文逐段精读【论文精读】

BERT: 近 3 年 NLP 最火 CV: 大数据集上的训练好的 NN 模型,提升 CV 任务的性能 —— ImageNet 的 CNN 模型 NLP: BERT 简化了 NLP 任务的训练,提升了 NLP 任务的性能 BERT 如何站在巨人的肩膀上的?使用了哪些 NLP 已有的技术和思想?哪些是 BERT 的创新? 1标题 + 作者 BERT: Pre-trainin

[论文笔记]LLM.int8(): 8-bit Matrix Multiplication for Transformers at Scale

引言 今天带来第一篇量化论文LLM.int8(): 8-bit Matrix Multiplication for Transformers at Scale笔记。 为了简单,下文中以翻译的口吻记录,比如替换"作者"为"我们"。 大语言模型已被广泛采用,但推理时需要大量的GPU内存。我们开发了一种Int8矩阵乘法的过程,用于Transformer中的前馈和注意力投影层,这可以将推理所需

使用Spring Boot集成Spring Data JPA和单例模式构建库存管理系统

引言 在企业级应用开发中,数据库操作是非常重要的一环。Spring Data JPA提供了一种简化的方式来进行数据库交互,它使得开发者无需编写复杂的JPA代码就可以完成常见的CRUD操作。此外,设计模式如单例模式可以帮助我们更好地管理和控制对象的创建过程,从而提高系统的性能和可维护性。本文将展示如何结合Spring Boot、Spring Data JPA以及单例模式来构建一个基本的库存管理系统

深度学习实战:如何利用CNN实现人脸识别考勤系统

1. 何为CNN及其在人脸识别中的应用 卷积神经网络(CNN)是深度学习中的核心技术之一,擅长处理图像数据。CNN通过卷积层提取图像的局部特征,在人脸识别领域尤其适用。CNN的多个层次可以逐步提取面部的特征,最终实现精确的身份识别。对于考勤系统而言,CNN可以自动从摄像头捕捉的视频流中检测并识别出员工的面部。 我们在该项目中采用了 RetinaFace 模型,它基于CNN的结构实现高效、精准的