代码编织梦想

论文阅读:uniseg: a unified multi-爱代码爱编程

0、Abstract         点视图、体素视图和距离视图是点云的三种典型形式。它们都有精确的3D测量,但缺乏颜色和纹理信息。RGB图像是这些点云视图的自然补充,充分利用它们的全面信息有利于更强的感知。本文提出了一种统一的多模态激光雷达图像分割网络,称为UniSeg,该网络利用RGB图像信息和三视点云信息,同时实现了语义分割和全景分割。具体而言,我

论文阅读:cenet: toward concise and efficient lidar semantic segmentationfor autonomous driving-爱代码爱编程

最近几篇文章都有提到 来源: ICME2022 链接:https://github.com/huixiancheng/CENet 0、ABSTRACT         CENET:面向自动驾驶的简洁高效的激光雷达语义分割 摘要 准确快速的场景理解是自动驾驶的挑战性任务之一,需要充分利用激光雷达点云进行语义分割。在本文中,我们提出了一种简洁高效的基于

论文阅读:fidnet: lidar point cloud semantic segmentation with fullyinterpolation decoding-爱代码爱编程

来源:iros2021 链接:GitHub - placeforyiming/IROS21-FIDNet-SemanticKITTI: An extremely simple, intuitive, hardware-friendly, and well-performing network structure for LiDAR semantic se

《论文阅读》利用情感语义关联生成同情回复 emnlp 2023-爱代码爱编程

《论文阅读》利用情感语义关联生成同情回复 前言 简介 贡献 相关研究

论文阅读:2d3dnet:learning 3d semantic segmentation with only 2d image supervision-爱代码爱编程

0.摘要 随着最近城市测绘和自动驾驶技术的发展,激光雷达扫描仪和彩色相机从地面平台收集的原始3D数据呈爆炸式增长。然而,由于标注成本较高,地面真实三维语义分割标注在数量和地理多样性方面都受到限制,且难以在传感器之间传递。相比之下,具有ground-truth语义分割的大型图像集合很容易用于不同的场景集。在本文中,我们研究了如何只使用那些标记的2D图像

论文阅读:xmuda: cross-爱代码爱编程

题目:xMUDA:跨模态 无监督 域自适应的 3D 语义分割 来源:2020 CVPR 重点和自己的理解(加粗)表示,如有不对欢迎探讨,其余主要是翻译~ 0、引言         无监督域适应 (UDA) 对于解决新域中缺少注释的问题至关重要。有许多多模态数据集,但大多数 UDA 方法都是单模态的。在这项工作中,我们探索如何从多模态中学习并提出跨模

论文阅读:mseg3d: multi-爱代码爱编程

来源:2023 CVPR 题目:自动驾驶的多模态三维语义分割 原文链接:https://arxiv.org/abs/2303.08600v1 代码链接:https://github.com/jialeli1/lidarseg3d 0、摘要 激光雷达和摄像机是自动驾驶三维语义分割的两种方法。由于缺乏足够的激光点,目前流行的仅使用li

论文阅读:3d semantic segmentation with submanifold sparse convolutional networks-爱代码爱编程

题目:基于子流形稀疏卷积网络的三维语义分割 也是spconv,稀疏卷积提出者 来源:CVPR, 2018 下载连接:https://ieeexplore.ieee.org/document/8579059 (括号内和加粗是自己的理解或者认为是重点的),如有不对欢迎探讨,其他为翻译 0、摘要 卷积网络是分析图像、视频和3D形状等

论文阅读:swin transformer: hierarchical vision transformer using shifted windows_swin-爱代码爱编程

使用移位窗口的分层视觉Transformer 继续阅读Transformer相关 0、摘要 本文提出了一种新的视觉Transformer,称为Swin Transformer,能够作为一个通用的骨干计算机视觉。将Transformer从语言适应到视觉的挑战来自于两个领域之间的差异,例如视觉实体的规模变化很大,图像中的像素分辨率高于文本中的单词。为了解

论文阅读:lseg: language-爱代码爱编程

可以直接bryanyzhu的讲解:CLIP 改进工作串讲(上)【论文精读·42】_哔哩哔哩_bilibili 这里是详细的翻译工作 原文链接 https://arxiv.org/pdf/2201.03546.pdf ICLR 2022 0、ABSTRACT 我们提出了一种新的语言驱动的语义图像分割模型LSeg。LSeg使用一个文本编码器来计算描

论文阅读:pvt v2: improved baselines with pyramid vision transformer_pvtv2-爱代码爱编程

来源:PVTv1 和PVTv2 链接:https://arxiv.org/pdf/2102.12122.pdf  链接:https://arxiv.org/pdf/2106.13797.pdf PVTv2是在PVTv1基础上,所以先介绍PVTv1 Pyramid Vision Transformer: A Versatile Backbone fo

论文阅读:cpgnet: cascade point-爱代码爱编程

基于级联点网格融合网络的实时LiDAR语义分割 0 摘要         对于高级自动驾驶至关重要的LiDAR语义分割需要在移动的平台上准确,快速和易于部署。以前的基于点或基于稀疏体素的方法是远离实时应用,因为耗时的邻居搜索或稀疏3D卷积。最近的基于二维投影的方法,包括距离视图和多视图融合,可以实时运行,但精度较低,由于在二维投影过程中的信息丢失。此外

论文阅读:point-爱代码爱编程

来源:CVPR 2022 链接:https://arxiv.org/pdf/2206.02099.pdf 0、Abstract         本文解决了将知识从大型教师模型提取到小型学生网络以进行 LiDAR 语义分割的问题。由于点云的固有挑战,即稀疏性、随机性和密度变化,直接采用以前的蒸馏方法会产生较差的结果。为了解决上述问题,我们提出了点到体素

论文阅读:rethinking range view representation for lidar segmentation-爱代码爱编程

来源ICCV2023 0、摘要 LiDAR分割对于自动驾驶感知至关重要。最近的趋势有利于基于点或体素的方法,因为它们通常产生比传统的距离视图表示更好的性能。在这项工作中,我们揭示了建立强大的距离视图模型的几个关键因素。我们观察到,“多对一”的映射,语义不连贯性,形状变形的可能障碍对有效的学习从距离视图投影。我们提出的RangeFormer -一个全周期

论文阅读:af2s3net:attentive feature fusion with adaptive feature selection for sparse semantic-爱代码爱编程

题目:(AF)2-S3Net: Attentive Feature Fusion with Adaptive Feature Selection for Sparse Semantic Segmentation Network关注特征融合与自适应特征选择的稀疏语义分割网络 原文连接:https://arxiv.org/pdf/2102.045

论文阅读:pointpainting: sequential fusion for 3d object detection-爱代码爱编程

题目:PointPainting: Sequential Fusion for 3D Object Detection 来源:2020 CVPR 链接:PointPainting: Sequential Fusion for 3D Object Detection | IEEE Conference Publication | IEEE Xplore

关于v-爱代码爱编程

我使用的是vue3.2,setup 我有一个问题是把word的好多好多内容都需要写在页面上,好几个word都是一样的,标题,段落(可能有的也不大一样,这都不重要了)我还需要把里面的其中几个数字给放大,给加粗,给他换个颜色,在data中定义变量,可以写标签可以加上class类名,欸,加不上,这可把气的 他是什么 他是一个指令,可以显示标签;设置 inn

论文阅读:bevsegformer: bird’s eye view semantic segmentation fromarbitrary camera rigs_bevsegformer: bird鈥檚 eye view semantic segmentatio-爱代码爱编程

题目:BEVSegFormer: Bird’s Eye View Semantic Segmentation FromArbitrary Camera Rigs 中文:BEVSegFormer基于任意相机的鸟瞰图语义分割 原文:https://arxiv.org/abs/2203.04050v1 来源:创业公司Nullmax 2022.3 关键点是

【文献笔记】用于uav的深度强化学习语义主动感知semantic_鲁棒导航-爱代码爱编程

摘要 此项工作为无人机(UAV)提出了一个基于语义的路径规划流程,其使用深度强化学习在挑战性的环境中进行视觉导航。受语义分割方法日趋成熟的影响,所提出的路径规划结构使用强化学习通过语义信息来辨别场景中含有更多信息的部分,以

论文阅读:rgb and lidar fusion based 3d semantic segmentationfor autonomous driving-爱代码爱编程

题目:RGB and LiDAR fusion based 3D Semantic Segmentation for Autonomous Driving 基于 RGB 和 LiDAR 融合的自动驾驶 3D 语义分割 来源:2019 IEEE Intelligent Transportation Systems Conference (ITSC) 链