整体网络架构是这样：   基本上是堆积起来的网络，一共三条分支 1:image 2d feature 提取 2:正样本point cloud pointnet feature提取，3：负样本point cloud pointnet feature 提取 ，最后直接soft-margin triplet loss。   2d输入的是image 的patches， 3d输入的是volum

问题原因 pcl与python-pcl版本不匹配，造成安装完以后运行import pcl会出现“ImportError: libpcl_keypoints.so.1.7: cannot open shared object file: No such file or directory”的错误 解决方法 我也是尝试了很多方法，最后通过编译生成最新版本的python-pcl解决 1、打开Git

python version: Python 3.6.4 如题，将原始数据“training.csv”中的图片数据保存成文件，直接上代码：   import numpy as np import pandas as pd from PIL import Image training = pd.read_csv("training.csv") training['Image'] = trai

Cornernet Detecting objects as paired keypoints ECCV2018的论文 1.论文摘要 提出了CornerNet，这是一种新的目标检测方法，其中我们使用单个卷积神经网络将目标边界框检测为一对关键点，即左上角和右下角。通过将目标检测为成对的关键点，我们消除了设计先前单级检测器中常用的一组锚盒的需要。除了我们的新公式，我们引入了corner poo

参考链接： Simultaneous augmentation of multiple targets: masks, bounding boxes, keypoints - Albumentations Documentation Albumentations 可以将相同的一组变换应用于  the input image  和 all the targets 传递到transform：mas

Falls Prediction Based on Body Keypoints and Seq2Seq Architecture 作者：Minjie Hua，Yibing Nan，Shiguo Lian 单位：CloudMinds Technologies Inc 发表信息：IN HBU 2019 (ICCV Workshop) 论文链接：https://arxiv.org/pdf/1908.

文章目录 AbstractIntroduction现有的方法存在哪些不足基于此，我们提出了哒哒哒取得惊人的成绩Related Work MethodMULTI -MODALITY PROMPTS ENCODING（多模态提示编码）Textual Prompt Encoder（文本提示编码器）Visual Prompt Encoder CROSS-MODALITY INTERACTIVE E

《CornerNet: Detecting Objects as Paired Keypoints》发表于ECCV2018 代码地址：https://github.com/princeton-vl/CornerNet 文章认为采用anchor进行目标检测的方式有两个不好的地方：第一，为了确保anchor能够尽可能的覆盖的所有的标注框，往往需要大量的anchor，而其中只有少部分是真正有效的，这

pdfl链接：https://pan.baidu.com/s/1Z-HY0Pr8pn11hJqQbfPAWw 提取码：yyds Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints DavidG.Lowe Computer Science Department, University of British Columbia, Vanc

Law, H., & Deng, J. (2018). Cornernet: Detecting objects as paired keypoints. In Proceedings of the European conference on computer vision (ECCV) (pp. 734-750). 本文提出了一种anchor-free的检测方法，该模型所预测的是o