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论文PPT——RandLA-Net: Efficient Semantic Segmentation of Large-Scale Point Clouds

很荣幸听到原作者的一次汇报,PPT部分参考原作者,在此表示感谢,同时也有一些PPT是自己针对论文网络,实验以及细节的一些扩展。...

2020-03-30 15:48:29

三维点云论文——图片常用格式LaTeX排版

问题:在论文中,我们会经常看到下面展示的这种图片,对多幅子图进行对比展示,下标(可选择是否需要),并对数据的每个类别用不同的颜色进行注释,下标(不需要),但是需要换成文字注释。虽然可以选择在PPT或者其他画图软件画好,然后简单的直接将一整张图导入到Latex,但是这会造成一个小瑕疵, 图片里面的字体大小和正文字体大小可能会不一样,并且图放大或者缩小,字体也容易变形,我觉得这是一个容易忽视但又十分...

2020-03-18 02:23:24

CVPR 2020——RandLA-Net: Efficient Semantic Segmentation of Large-Scale Point Clouds (已开源)

CVPR 2020 | RandLA-Net:大场景三维点云语义分割新框架(已开源)(一) Authors(二) Abstract(三)Introduction(三)Related Work(四)RandLA-Net4.1. Overview4.2. The quest for efficient sampling4.3. Local Feature Aggregation论文链接: https...

2020-03-16 15:02:32

论文阅读——Knowledge-Embedded Representation Learning

Knowledge-Embedded Representation LearningAuthorsAbstract(一) Introduction(二) Related Work2.1 Fine-Grained Image Classification2.2 Knowledge Representation(三)KERL Framework3.1 Review of GGNN3.2 Knowled...

2020-02-17 13:39:51

论文阅读——Relation-Shape Convolutional Neural Network for Point Cloud Analysis

Relation-Shape Convolutional Neural Network for Point Cloud AnalysisAuthorsAbstract(一)Introduction(二)Related Work(三)Shape-Aware Representation Learning3.1. Relation-Shape Convolution3.2 Properties3.3....

2020-02-23 18:19:17

三维点云语义分割【综述】 ——Deep Learning for 3D Point Clouds: A Survey

3D POINT CLOUD SEGMENTATION3D Semantic SegmentationProjection-based NetworksPoint-based NetworksInstance SegmentationProposal-based MethodsProposal-free MethodsPart SegmentationSummary3D点云分割需要了解全局几何结...

2020-02-16 11:17:00

论文汇报PPT——KPConv: Flexible and Deformable Convolution for Point Clouds

2020-02-12 09:14:42

论文阅读——KPConv: Flexible and Deformable Convolution for Point Clouds

论文阅读——KPConv(一)Abstract(二)Introduction(三)Related Work3.1 Projection networks3.2 Graph convolution networks3.3 Pointwise MLP network3.4 Point convolution networks(四)Kernel Point Convolution4.1 A Kernel...

2020-02-06 12:03:23

论文汇报PPT——Large-scale Point Cloud Semantic Segmentation with Superpoint Graphs

2020-01-27 11:53:35

三维点云——数据标注

数据处理-点云数据标注欢迎使用Markdown编辑器一.标注工具功能快捷键合理的创建标题,有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能,丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入欢迎使...

2020-01-27 11:14:37

机器学习——神经网络

机器学习——神经网络(一)深度学习算法原理1.1 深度学习要解决的问题1.2 深度学习应用领域2.3 计算机视觉任务(一)深度学习算法原理1.1 深度学习要解决的问题机器学习流程:数据获取特征工程(最核心的一部分)建立模型评估与应用特征工程的作用:数据特征决定了模型的上限。预处理和特征提取是最核心的。算法与参数选择决定了如何逼近这个上限。传统特征的提取方法:为...

2019-08-16 08:39:44

机器学习——推荐系统

机器学习——推荐系统(一)推荐系统原理分析(二)餐馆菜肴推荐系统(三)音乐推荐系统(一)推荐系统原理分析人能够对一些事物的重要特征做抽象提取,奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD正是机器抽象提取一些事物重要特征的方法。利用SVD,可使用小得多的数据集来表示原始数据集,这样会去除噪声数据和冗余信息。最早的SVD应用之一是信息检索。将利用SVD的方法称为隐...

2019-08-10 21:50:00

机器学习——关联规则

机器学习——关联规则(一)关联规则原理(二)关联规则代码实现(一)关联规则原理在美国,一些年轻的父亲下班后经常要到超市去买婴儿尿布,超市也因此发现了一个规律,在购买婴儿尿布的年轻父亲们中,有30%~40%的人同时要买一些啤酒。超市随后调整了货架的摆放,把尿布和啤酒放在一起,明显增加了销售额。若两个或多个变量的取值之间存在某种规律性,就称为关联。关联规则是寻找在同一个事件中出现的不同项的相关...

2019-08-10 21:49:38

机器学习——集成算法

机器学习——集成算法(一)集成算法原理1.1 Bagging模型1.2 Boosting模型(二)集成算法实验分析2.1 硬投票和软投票效果2.2 OOB袋外数据的作用2.3 特征重要性2.4 Boosting-提升策略(一)集成算法原理目的:让机器学习效果更好,单个不行,集成走起。Bagging:训练多个分类器取平均f(x)=1/M∑m=1Mfm(x)f(x)=1/M\sum_{m=1...

2019-08-03 08:56:06

机器学习——决策树

机器学习——决策树(一)决策树的构造3.1 信息增益1.2 划分数据集1.3 递归构建决策树(二)在 Python 中使用 Matplotlib 注解绘制树形图2.1 Matplotlib 注解2.2构造注解树(三)测试和存储分类器3.1 测试算法:使用决策树执行分类3.2 实用算法:决策树的存储(四)示例:使用决策树预测隐形眼镜类型(一)决策树的构造决策树(decision tree)是一类...

2019-08-01 09:00:32

机器学习——逻辑回归

机器学习——逻辑回归(一)逻辑回归原理推导(二)逻辑回归代码推导(三)逻辑回归实验分析(四)逻辑回归作业(一)逻辑回归原理推导从二元的分类问题开始讨论,将因变量(dependent variable)可能属于的两个类分别称为负向类(negative class)和正向类(positive class),则因变量 y∈0,1y\in 0,1y∈0,1,其中 0 表示负向类,1 表示正向类。逻辑...

2019-07-30 10:04:24

机器学习——线性回归(数学原理推导+Python代码实现+模型评估+实验分析)

机器学习——线性回归(一)线性回归原理推导1.1 模型描述1.2 梯度下降(二)线性回归代码实现(一)线性回归原理推导线性回归:用一个直线较为精确地描述数据之间的关系。这样当出现新的数据的时候,就能够预测出一个简单的值。1.1 模型描述线性回归按变量数量的多少可以分为:一元线性回归(简单线性回归)和多元线性回归。一元线性回归(有一个自变量),模型可以表示如下:y=θ0+θ1x1+εy=...

2019-07-28 08:31:11

Python计算机视觉编程第十章——OpenCV基础知识

Python计算机视觉编程(一)OpenCV 的 Python 接口(二)OpenCV 基础知识2.1 从图像创建图2.2 用户交互式分割2.3 显示图像及结果(三)处理视频3.1 视频输入3.2 将视频读取到 NumPy 数组中(四)跟踪4.1 光流3.2 将视频读取到 NumPy 数组中(一)OpenCV 的 Python 接口(二)OpenCV 基础知识2.1 从图像创建图2.2 用...

2019-07-14 19:45:35

Python计算机视觉编程第九章——图像分割

Python计算机视觉编程(一)图割(Graph Cut)1.1 从图像创建图1.2 用户交互式分割(二)利用聚类进行分割(三)变分法(一)图割(Graph Cut)1.1 从图像创建图1.2 用户交互式分割(二)利用聚类进行分割(三)变分法...

2019-07-14 00:12:19

Python计算机视觉编程第八章——图像内容分类

Python计算机视觉编程(一)K邻近分类法 (KNN)1.1 一个简单的二维示例1.2 用稠密 SIFT 作为图像特征1.3 图像分类:手势识别(二)贝叶斯分类器(三)支持向量机3.1 使用 LibSVM3.2 再论手势识别(四)光学字符识别4.1 训练分类器4.2 选取特征4.3 多类支持向量机4.4 提取单元格并识别字符4.5 图像校正(一)K邻近分类法 (KNN)from numpy ...

2019-07-09 10:01:32

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