JSNet：3D点云的联合实例和语义分割 赵林 陶文兵 华中科技大学人工智能与自动化学院 AAAI2020接收 在本文中，提出了一种新颖的联合实例和语义分割方法，称为JSNet，以同时解决3D点云的实例和语义分割问题...首先，建立有效的骨干网络，以从原始点云数据中提取鲁棒的特征。其次，为了获得更多的判别特征，提出了一种点云特征融合模块来融合骨干网的不同层特征。...最后，语义特征和实例特征都由JISS模块获取和处理，然后输出两个特征矩阵。具有Na×C形状的矩阵PSSI之一，用于预测语义类别，其中C是语义类别的数量。...在实例特征空间中，同一实例对象的点紧密组合，而不同实例的点则分离。它表明本文可以从语义特征空间中提取语义意识信息，以将信息集成到实例特征中并生成语义感知的实例嵌入特征，反之亦然。...基于此观察，本文提出了一个联合实例语义分段（JISS）模块，以同时获取语义标签和分段实例对象，如图2(c) 所示。
C#获取当月第一天和最后一天 当月第一天0时0分0秒： DateTime.Now.AddDays(1 - DateTime.Now.Day).Date 当月最后一天23时59分59秒： DateTime.Now.AddDays...(1 - DateTime.Now.Day).Date.AddMonths(1).AddSeconds(-1) C#获取上个月第一天和最后一天 上个月第一天0时0分0秒： DateTime.Now.AddMonths
moment().startOf(‘day’).format(‘YYYY-MM-DD HH:mm:ss’) // 当天0点的时间格式 moment().startOf(‘day’).format(‘X’...) // 当天0点的时间缀，以10位Unix时间戳输出(秒） moment().endOf(‘day’).format(‘YYYY-MM-DD HH:mm:ss’) // 当天23点59分59秒的时间格式...moment().endOf(‘day’).format(‘x’) //当天23点59分59秒以13位Unix时间戳输出（毫秒） moment(‘2020-06-30’).startOf(‘day’)....format(‘x’) // 2020-06-30当天0点的以13位Unix时间戳输出（毫秒） moment(‘2020-06-30’).endOf(‘day’).format(‘x’) // 2020...-06-30当天24点的以13位Unix时间戳输出（毫秒） let data = { startTime:moment(timeScope[0]).startOf(‘day’).format(‘x’)
需求：获取系统当前年月日和时分秒，并且显示在界面。如下图所示： ? 其实方法很简单，小程序API里面也有一定的介绍。...1:准备好要获取时间的.js文件中加载util.js文件，文件目录中有默认的代码 ?.../utils/util.js'); Page({ data: { }, onLoad: function () { // 调用函数时，传入new Date()参数，返回值是日期和时间...再通过setData更改Page()里面的data，动态更新页面的数据 this.setData({ time: time }); } }) 4：wxss里面再写一点小样式...110rpx; margin-bottom:4rpx; text-align: center; background: #f4932a; color: #ffffff; } 注意：本篇写的是小程序获取当前时间点和日期的方法
本文将告诉大家如何在 WPF 里面，接收裸 Win 32 的 WM_Pointer 消息，从消息里面获取触摸点信息，使用触摸点信息绘制简单的笔迹 开始之前必须说明的是使用本文的方法不会带来什么优势，既不能带来笔迹书写上的加速...大家可以尝试在 Touch 事件监听函数添加断点，通过堆栈可以看到是从 Windows 消息循环来的 可以从调用堆栈看到如下函数，此函数就是核心的 WPF 框架里面从 WM_Pointer 消息获取触摸信息的代码...Win32 消息获取的触摸信息，和从 WPF 提供的 Touch 或 Stylus 事件里面获取的触摸信息的来源是相同的 这时候也许有人会说，在 WPF 里面经过了一些封装，可能性能不如自己写的。...且别忘了消息是从 UI 线程里面获取的，无论你用不用 WPF 的事件，在 WPF 底层的解析消息获取触摸数据引发事件的代码都会跑，也就是无论你用不用，需要 WPF 干的活一点都没少。...关于 Windows 上的 WISPTIS 模块的平滑算法属于我和系统软件，即软硬件工程师，进行合作测试出来的，他输入的点和我使用 BusHound 抓到得点和 WPF 层报告的点做对比，可以看到硬件层发送过来的点和
在 Android 中，要获取 View 和 ViewGroup 的中心点（即中心坐标），可以通过以下步骤完成。 获取 View 中心点 View 的中心点可以通过获取其左上角坐标和宽高计算得出。...// 获取 View 的宽度和高度 val width = view.width val height = view.height // 计算中心点 val centerX = x + width...也是一种 View，所以获取中心点的方法与 View 类似。...val y = viewGroup.top // 获取 ViewGroup 的宽度和高度 val width = viewGroup.width val height = viewGroup.height...View 和 ViewGroup 的中心点，从而进行后续计算或操作。
orthogonal-planes 来源： 德国慕尼黑工业大学，斯坦福大学 论文名称：From Planes to Corners: Multi-Purpose Primitive Detection in Unorganized 3D...Point Clouds 原文作者：Christiane Sommer 本文提出了一种对正交平面及其交线、关系图和位于三个正交平面交点上的角进行无分割联合估计的新方法。...这种正交性下的统一场景探测可以实现语义平面检测或局部和全局扫描对齐等多种应用，从而帮助机器人定位或抓取任务。...本文方法包含两个步骤：对正交平面的粗略联合估计，然后根据它们的正交关系对平面参数进行联合细化。形成了这些原始的图形，为进一步提取可靠的特征(线和角)铺平了道路。...本文的实验结果证明，提出的方法在从墙检测到6D跟踪的各种场景中、无论是在合成数据还是真实数据上，是非常有效的。 下面是论文具体框架结构以及实验结果： ? ? ? ? ? ? ? ? ?
github.com/valeoai/xmuda.git 来源：法国国家信息与自动化研究所 论文名称：xMUDA: Cross-Modal UnsupervisedDomain Adaptation for 3D...本文提出了一种名为xMUDA的交叉模型，主要探索怎样通过2D图像和3D点云的多模态数据学习3D语义分割模型。融合两种不同维度的数据是很有挑战的，并且很可能因为两种数据的空间偏移不同而受到影响。...在xMUDA中，为防止较强的模型因为较弱模型的影响而出现预测错误，使用模式互相学习互相影响，并脱离目标分割。本文基于xMUDA模型，使用白天到晚上数据、不同国家的数据和不同的开放数据集进行了评估。...在大量的测试中，相比过去表现SOTA的单模态模型，xMUDA模型获得了巨大的改进。 本文中提出的xMUDA，是一种自适应的跨模态无监督域自适应模型，通过彼此互相学习来改善在目标领域的效果。...交叉模态学习通过KL散度来实现模式间的相互模仿。 跨模态学习可以在多种环境和任务中发挥作用，而不仅仅局限于UDA。 下面是论文具体框架结构以及实验结果： ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
基于点的方法：从 PointNet 到Point Transformers 可以使用什么来自计算机视觉领域来在点云上使用深度学习？不是很多，但主要是多层感知器和 2D 卷积。...这些是特征提取器，它们的目的只是直接从点云学习特征，不会用它进行 3D 对象检测或3D 跟踪，但可以将它们包含在 3D 对象检测器中。...例如，可以将空间（是的，“空气”）分割成 50 *50*50厘米的网格，并将它们视为体素。然后取内部点的平均值并赋予它一个值，如果里面没有点，你就认为它是空的。...获取体素点并应用 3D 卷积 所以，这是第二种方法，它很棒，因为当空间被体素化时，你可以使用 3D 卷积。您甚至可以实现 3D 卷积神经网络，并且基本上将您所知道的有关图像卷积的所有内容复制到点云。...基于点和体素的方法是使用 3D 深度学习处理点云的 2 种“主要”方法，至少还有 3 种： 基于点体素的方法（混合）：这利用了两个世界中更好的方法，并且可以变得非常复杂。
在这项工作中，作者首次研究了开放词汇单目3D目标检测，这是一个新任务，旨在从单个RGB图像中检测和定位3D空间中的物体，而不受限于预定义的类别集合。...OVMono3D任务涉及在度量3D空间中检测和定位任何类别的物体，包括在训练过程中未见过的全新类别。...相比之下，作者的工作专注于只需要RGB图像作为输入的单目3D检测任务，不假设在训练或推理阶段有点云数据可用。 单目3D目标检测指的是利用从单视图像中推导出的3D边界框来识别和定位场景中的物体。...每个3D边界框 由其几何参数定义： 位置： , 物体在度量空间中的质心坐标。 _方向性_：用连续的6D注中心旋转 [69]。...使用相机内参矩阵将中的像素投影到3D空间，形成点云。在这里，和表示图像中的像素坐标，每个3D点被计算为： 为了估计3D边界框参数 ，主成分分析（PCA）确定 的方向 ，维度 和质心 。
在训练过程中，选取的关键点与神经网络相结合得到层层强化，作用逐渐发挥，提高了分类的准确性和效率。...本文将CP-Net应用到3D物体分类中，在ModelNet40数据集上得到的分类准确率高于已有基于点云的方法，在投稿时占据了该数据集分类排行榜第一的位置。...对于可能出现的一个关键点在多个维度都有最大值的情况，只需保留一个顺序号并且在特征向量的对应位置使用最大值的和。 图1中的fs和uidx表示了该特征向量以及对应的关键点的索引向量。...4 3D物体分类 图3：基于CP-Net的点云分类网络结构 以CP-Net为核心，本文提出了一种可以应用于点云分类的深度神经网络架构，如图3所示。...可以看出，原始点云经过特征提取后，形成了具有1024维特征的点云，而CPL的使用，把点的数量降采样到了n/4，从效率上讲，这对后续EdgeConv层的进一步处理至关重要。
也就是说让软件工程师和数据科学家使用相同的语言来完成这个工作。 数据科学家通常非常擅长获取数据、对数据进行整理、制作可视化、一些初始模型和notebook。...像 Github、Bitbucket 和其他服务可以很容易地查看多人在一个代码库上工作的情况。这样可以避免无意的覆盖和其他错误。...“完成”的定义 我们的项目已经转向的了生产，下一个等待我们的将是永无止尽的循环，总有东西需要迭代、改进和优化，因此对于“完成”的定义非常模糊。 我们可以再次从敏捷开发等框架中学习。...使用这种方式与开发人员的沟通也会变得更加直接。 最后但并最重要的一点：同理心 我们接触到的人都来自不同的背景， 有着不同的想法，并且做事方式也不一样。所以我们要站在对方的角度思考。...总结 在工作中实现以上5点其实并不简单，所以我们可以 一次解决一个工作流程障碍，这样才能够更好的的高效的完成我们的工作。
软件全版本安装包获取指南：zyku666.com作为一款功能强大的应用程序，ReCap Pro 2021能够从多种来源获取点云数据，包括3D扫描、激光扫描和无人机采集等。...使用ReCap Pro 2021，用户可以轻松地对大量点云数据进行编辑、管理、分类、对比和分析。...该工具的直观界面和功能丰富的工具箱使其易于使用，无论是专业的CAD设计师、建筑师，还是非专业用户，都能从中受益。与传统的点云数据处理软件不同，ReCap Pro 2021具有多项卓越的特点。...ReCap Pro 2021还具有强大的数据处理功能，例如对准、裁剪、平均和平滑等，可以全面控制点云数据的质量和外观，以确保最终生成的3D模型具有足够的准确性和精度。...总的来说，ReCap Pro 2021是这样一个多功能的点云数据处理工具，它定位于3D扫描技术的专业用户，具有强大的功能、易用性和高度灵活性。
image.png 最近看到好几个群里都在讨论这个图，今天的推文就来介绍一下这个图左下角基于散点和带弧度的线段实现办法，右上角关于方块热图之前介绍过代码，大家感兴趣的可以翻翻之前的推文 第一步是准备数据...首先是黑色点的坐标位置，这个是取决于右上角热图的数据多少，比如开头的图热图展示的是13个变量，那对角线那一列黑色的点的位置坐标x是1-14，y也是1-14 数据格式如下 image.png 读取数据然后作图...sheet = "Sheet1") df1 library(ggplot2) ggplot()+ geom_point(data=df1,aes(x=x,y=y)) image.png 然后是最下侧四个点的位置坐标...，用文字描述我还真说不清楚，争取录制一个视频放到B站，大家可以关注我的B站账号 小明的数据分析笔记本 下面的黑点被线段遮住了，我们可以把散点的代码写道最后就可以了 ggplot()+ geom_curve...，如何将方块热图添加到右上角后面有时间再来介绍 今天推文的示例数据和代码下载链接会放到今天次条推文 （次条推文是广告，为了增加广告阅读，赚取更多收益，所以将代码下载链接放到次条留言区），大家需要示例数据和代码可以去次条留言区获取
在之前，我们在QC阶段详细的探究了X,Y染色体的覆盖度和测序深度，其中X的平均测序深度才16x，而Y却高达60x，我们完全有理由怀疑测序深度对SNV的准确性影响甚大！...而且Y染色体总共长度才60M，就有一半是N碱基，有效长度就30M不到，却找到了近3万个SNV，这有着很明显的问题，太密集了~ 所以从测序深度和位点间距来看SNV分布情况是非常有必要的！...(这些位点太可疑了)而且对于那些不正常的杂合位点来说，很明显测序深度都远高于40x。 接下来我还探究了X,Y染色体的SNV的间距！ ?...也很明显可以看到，我的性染色体的杂合snp位点距离太近了(尤其是X染色体的杂合位点，简直全部凑在了一起，看不出箱线图了)，相比纯合来说!...从IGV也可以看到这样的现象大量存在，我随意展示一个一个基因的一个片段reads覆盖截图： ? 这个基因就这么一个小片段，上面全部是杂合的SNV！
激光雷达能够生成每秒高达200万个点的点云。由于精度更高，激光雷达可用于测量物体的形状和轮廓。 虽然来自相机的RGB数据缺少深度信息，但由激光雷达生成的点云数据缺少RGB数据中存在的纹理和颜色信息。...在点云中不容易识别卡车旁边的人 ? 通过视觉信息可以轻松识别人 当执行视觉数据和点云数据的融合时，结果是周围环境的感知模型，该模型保留了视觉特征和精确的3D位置。...相机传感器数据和激光雷达点云数据的融合涉及2D到3D和3D到2D投影映射。 3D到2D投影 硬件 我们从Motional提供的最全面的开源数据集开始：nuScenes数据集。...将3D点云数据转换为世界坐标系 通过与自我框架平移和旋转矩阵相乘，激光雷达参考系（L1）中的每个框架都将转换回世界坐标系。...从3D相机坐标系转换为2D相机框 一旦数据进入相机参考框架，就需要将其从3D相机参考框架投影到2D相机传感器平面。这是通过与相机固有矩阵相乘来实现的。
然后，作者将这些点转换到归一化空间（Normalized Space），在该空间中作者移除了人的全局旋转方向和平移。...其余点使用关节模块变形到规范空间（Canonical Space），然后输入规范空间的神经辐射场，以获取颜色和密度。...为了预测空间中查询点的纹理和几何属性，他们读取相邻网格点处的特征并对其进行三线性插值，然后在不同级别级联插值得到的特征。连接后的特征最终使用浅层的 MLP 进行解码，获得最终的rgb和密度值。...因此，LBS 只需要为一小组网格点，而不是根查找过程中的所有查询点运行。 针对动态目标的空白空间跳跃 作者注意到，由于 3D 人体肢体的铰接结构，人体周围的 3D 边界框由空白空间主导。...具体来说，作者在训练开始时构建一个占用网格，并通过获取当前占用值的移动平均值和在当前迭代中从构成辐射场查询的密度，每 k 次迭代更新一次。
这项工作介绍了3D-MiniNet，这是一种结合3D和2D学习层的LIDAR语义分割新方法。它首先通过新颖的投影从原始点学习2D表示，从3D数据中抽取局部和全局信息。...使用滑动窗口方法在球面投影空间中执行点近邻搜索。与卷积层类似，通过滑动k×k窗口来获得像素组，即投影点。生成的点组没有交集，即每个点仅属于一个组。...上下文特征提取器： 第二个特征提取（图3的投影学习模块的中间部分）从这些点中学习上下文信息。该上下文特征提取器的输入是局部特征提取器的第二线性层的输出。将该张量最大化，然后运行快速近邻搜索以获取点组。...KITTI基准： SqueezeSeg的工作提供了从KITTI数据集的3D对象检测挑战中导出的语义分割标签。它是一个中等大小的数据集，分为8057个训练数据和2791个验证扫描。...结论 本文所提出的3D-MiniNet，是一种快速高效的3D LIDAR语义分割的方法。3D-MiniNet先将3D点云投影到二维空间中，然后使用全卷积神经网络学习语义分割。
关于矢量要考虑的非常重要的一点是，它们仅代表相对方向和大小。没有向量位置的概念。以下两个向量是相同的： 两个向量都代表一个点，该点向右4个单位，在某个起点下方3个单位。...从机器人的位置减去水箱的位置即可得出从水箱指向机器人的向量。 提示 要找到一个向量指向A来B使用。B - A 单位向量 大小为的向量1称为单位向量。它们有时也称为方向向量或法线。...; } 叉积 像点积一样，叉积是对两个向量的运算。但是，叉积的结果是一个向量，向量的方向垂直于两者。其大小取决于它们的相对角度。如果两个向量平行，则其叉积的结果将为空向量。...a.cross(b)与给出的结果不同b.cross(a)。所得的矢量指向相反的方向。 计算法线 叉积的一种常见用法是在3D空间中找到平面或曲面的表面法线。...但是，在3D中，这还不够。我们还需要知道要旋转的轴。通过计算当前朝向和目标方向的叉积可以发现。所得的垂直向量是旋转轴。
MLP 直接从 3D 空间位置映射到形状的隐式表示。...NeRF提出将一个静态场景表示为5D输入，即：空间中某个位置的3D坐标以及观察方向，通过MLP神经网络得到该位置的颜色以及体密度，使用体绘制技术可以得到输入相机位姿条件下的视角图片，然后和 ground...三维重建部分本质上是一个 2D 到 3D 的建模过程，利用空间中某一3D点的位置坐标 x=(x,y,z) 及观察方向 d =（θ，φ）作为一个5D坐标输入 (x,y,z,\theta,\varphi...当空间中某点前无遮挡时，该点越不透明，对颜色积分结果影响越大；当空间中某点前有遮挡时，由于T（t）的存在而对像素影响减小。...多层级体素采样 NeRF的渲染策略是对相机出发的每条射线都进行N个采样点的求和计算，但渲染效率较低，因为大量对渲染没有贡献的空的或者被遮挡的区域仍在采样计算，因此作者提出一种“coarse to fine
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