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4sNj_vision263c

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他的动态

发布了文章 2023-2-16 10:39

求一种3D目标检测中点云的稀疏性问题及解决方案

点云的稀疏性指激光雷达的采样点覆盖相对于场景的尺度来讲，具有很强的稀疏性。...

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发布了文章 2023-2-14 15:47

GPU图像处理的基本流程

现代GPU提供了顶点处理器和片段处理器两个可编程并行处理部件。在利用GPU执行图像处理等通用计算任务时，要做的主要工作是把待求解的任务映射到GPU支持的图形绘制流水线上。...

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发布了文章 2023-2-14 10:53

ChatGPT的传承与特点

通过学习大量现成文本和对话集合（例如Wiki），ChatGPT能够像人类那样即时对话，流畅的回答各种问题。（当然回答速度比人还是慢一些）无论是英文还是其他语言（例如中文、韩语等），从回答历史问题，到写故事，甚至是撰写商业计划书和行业分析，“...

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发布了文章 2023-2-14 10:13

机器视觉学习—边缘检测

为什么要进行边缘检测呢？因为这是稳定的视觉特征，是人类经验的结果。边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点。图像属性中的显著变化通常反映了属性的重要事件和变化。...

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发布了文章 2023-2-13 14:30

使用CNN进行2D路径规划

卷积神经网络(CNN)是解决图像分类、分割、目标检测等任务的流行模型。本文将CNN应用于解决简单的二维路径规划问题。主要使用Python, PyTorch, NumPy和OpenCV。...

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发布了文章 2023-2-13 09:31

通过深度学习的图像三维物体重建研究方案

假设为物体的一张或多张RGB图片。三维重建可以总结为一个学习预测算子的过程，输入图像到该算子可得到一个和物体相似的模型。因此重建的目标函数为,其中为算子的参数，为重建结果和目标的距离函数，也称作深度学习中的损失函数。...

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发布了文章 2023-2-10 15:02

一篇看懂图像分类基础知识

计标签为正样本，分类为正样本的数目为True Positive，简称TP，标签为正样本，分类为负样本的数目为「False Negative」，简称FN，标签为负样本，分类为正样本的数目为「False Positive」，简称FP，标签为负样...

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发布了文章 2023-2-10 14:56

深度学习是如何工作的？如何使用图像处理来检测图像中的缺陷

制造业中任何公司的主要目标都是为客户生产无缺陷产品。如果在产品开发过程中出现任何内部孔、凹坑、磨损或划痕（由于多种原因，从生产设备故障到恶劣的工作条件），其结果不仅是产品缺陷，而且导致客户满意度的损失。...

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发布了文章 2023-2-9 16:05

基于点云的视觉引导系统

功能目标是基于点云的轨迹引导，即无论待引导物体以何种位姿摆放（要求该位姿在机械臂的行程范围内），视觉系统均能定位到该物体，并引导机械臂按需要的轨迹实现一定的工艺流程（比如鞋底涂胶等...

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发布了文章 2023-2-9 14:40

最全综述：图像目标检测

Ciresan R-CNN 采用的是 Selective Search 算法。简单来说就是通过一些传统图像处理方法将图像分成很多小尺寸区域，然后根据小尺寸区域的特征合并小尺寸得到大尺寸区域，以实现候选区域的选取。...

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发布了文章 2023-2-9 14:36

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发布了文章 2023-2-8 09:12

基于MATLAB的关节型六轴机械臂轨迹规划仿真

基于机器人学理论知识，利用标准D-H参数法建立关节型机器人的数学模型，使用Matlab的Robotics Toolbox工具包搭建模型。...

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发布了文章 2023-2-7 09:33

汽车电子的lidar检测车道线原理分析

相机的光轴基本与地面平行，相机2D车道线成像和BEV视图可以视为在两个不同的视角下车道线的成像。如果我们能类比图像拼接的方法，将相机视图“拼接”到BEV视图下，理论上可以实现较好的3D车道线检测。...

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发布了文章 2023-2-7 09:29

3D视觉技术和3D传感器的区别

3D视觉同样为传统研究领域，但最近5年内得到快速发展。与深度学习算法结合，在智能制造/机器人、自动驾驶、AR/VR、SLAM、无人机、三维重建、人脸识别等领域取得了优异的效果。...

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发布了文章 2023-2-6 16:21

DNN（深度神经网络）在训练过程中遇到的一些问题

必须要保证大量、高质量且带有准确标签的数据，没有该条件的数据，训练学习很困难的（但是最近我看了以为作者写的一篇文章，说明不一定需要大量数据集，也可以训练的很好，有空和大家来分享其思想---很厉害的想法）；...

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