开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

在in中LAS重投影不能正确映射

的问题可能是由于以下原因导致的：

数据格式不匹配：LAS文件是一种常见的激光雷达数据格式，而in中可能需要其他格式的数据进行重投影。解决方法是将LAS文件转换为in所需的格式，例如GeoTIFF或ASCII格式。
坐标系统不匹配：LAS文件中的点云数据可能使用了不同的坐标系统，而in中需要使用特定的坐标系统进行重投影。解决方法是将LAS文件的坐标系统转换为in所需的坐标系统，可以使用工具如GDAL或LasTools进行转换。
参数设置错误：在进行重投影时，可能需要设置一些参数，如投影方式、投影中心等。如果参数设置错误，就会导致重投影结果不正确。解决方法是检查参数设置是否正确，并根据需要进行调整。
数据质量问题：LAS文件中的点云数据可能存在噪声、缺失或异常值，这些问题可能会影响重投影的结果。解决方法是对LAS文件进行数据清洗和修复，可以使用工具如LasTools进行处理。

推荐的腾讯云相关产品：

腾讯云地理信息服务（https://cloud.tencent.com/product/gis）：提供了地理信息数据处理、分析和可视化的能力，可以用于处理和转换不同格式的地理数据。
腾讯云云服务器（https://cloud.tencent.com/product/cvm）：提供了强大的计算能力和灵活的配置选项，可以用于进行数据处理和计算任务。
腾讯云对象存储（https://cloud.tencent.com/product/cos）：提供了可靠的、高可用的对象存储服务，可以用于存储和管理大规模的地理数据。

请注意，以上推荐的产品仅为示例，具体选择应根据实际需求和情况进行。

相关搜索:在dynamodb中仅投影嵌套映射的键按钮在TableRow中不能正确显示 SVG在IE中不能正确缩放在颤动中Cupertino不能正确渲染在Python中不能正确执行循环数据不能正确显示在表中 sortrows在MATLAB中不能正确排序在blogger中不能正确呈现Pre标记 JSON数据在HTML中不能正确显示 Fancytree在MVC 4中不能正确加载在TCPDF中不能正确支持kannada语言在php中不能正确计算日期差异子路径在angular中不能正确显示 Latex方程在shiny中不能正确渲染溢出:自动在chrome中不能正确滚动 ORDER BY在MySQL中不能正确使用UNION reduce方法中的async/await不能正确映射我的对象-- JS 在python中使用Choropleth mapbox进行映射，但图不能正确显示值在mongo 4.4中，位置投影不能与文字错误一起使用 IE 11:在flexbox中图像不能正确缩小

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

ICML2022 | EQUIBIND：用于药物结合结构预测的几何深度学习方法

距离几何限制作者的第一个目标是在IEGMN层加入LAS距离限制，通过一个自定义的可微函数，称之为“LAS距离集合（DG）投影”。...快速点云配体拟合尽管之前的基于梯度的投影有利于模型训练，但它不能保证严格的LAS 限制，因此可能产生不合理的构象。...因此公式2重写为：公式1重写为对于任意给定的，上式变为其中，。它有近似解，最终可以得到所有二面角的近似解。...盲重对接(Blind re-docking) 在该实验中，结合配体从结合口袋中抽离出来，被放置在一个随机的位置，模型所要做的是将它重对接为一个正确的构象。...另两种情况是，GNINA表现的更好，这表明基线能找到更准确的结构，但是EQUIBIND仍然能找到正确的大致位置。快速点云拟合在图6中，作者将之前所描述的新型快速点云配体拟合可视化。

8642 0

谷歌最新端到端语音识别系统：词错率降至5.6％，性能提升16％！

LAS架构由3个组件组成。分别是 listener 编码器，它与标准AM类似，接受输入语音信号x的时频表示，并使用一组神经网络层将输入映射到一个更高级的特征表示 henc。...目前，这些模型不能实时处理语音[8,9,10]，而实时处理对于语音搜索等对延迟敏感的应用是很强的需求。另外，在现场生产的数据上评估时，这些模型仍然不够好。...此外，我们的端到端模型是在22000个音频-文本对上学习的，而传统的系统通常是在大得多的语料库上训练。最后，这个新模型不能学习罕用词汇的正确拼写，例如专有名词，通常需要手动设计的PM。...在本研究中，探索了多种优化和提升 LAS 模型的方法，其中的一些显著提升了系统表现。在结构上，我们证明了词块模型可以用来代替字素。引入了新型的多头注意力架构，它比常用的单头注意力架构有所提升。...在 12,500 小时的语音搜索任务中，发现新模型将 LAS 系统的词错率（WER）从 9.2% 降低到了 5.6%，相对于目前业内最佳系统的 6.7% 提高了 16% 的水平。

1.3K9 0

谷歌发布迄今最准确商用端到端语音识别系统，词错率将至5.6%，性能提升16%

LAS架构由3个组件组成。分别是 listener 编码器，它与标准AM类似，接受输入语音信号x的时频表示，并使用一组神经网络层将输入映射到一个更高级的特征表示 henc。...目前，这些模型不能实时处理语音[8,9,10]，而实时处理对于语音搜索等对延迟敏感的应用是很强的需求。另外，在现场生产的数据上评估时，这些模型仍然不够好。...此外，我们的端到端模型是在22000个音频-文本对上学习的，而传统的系统通常是在大得多的语料库上训练。最后，这个新模型不能学习罕用词汇的正确拼写，例如专有名词，通常需要手动设计的PM。...在这项工作中，我们探索了LAS模型的各种结构化和优化改进，从而显着提高了其性能。在结构方面，我们表明，字段（word piece）模型可以用来代替字素（grapheme）。...在一个12500小时的语音搜索任务中，我们发现所提出的改进方案将LAS系统的WER从9.2％降低到5.6％，这相对当前最优的传统系统提高了16％（当前最优的传统系统WER为6.7％）。

8075 0

谷歌发布迄今最准确商用端到端语音识别系统，词错率将至5.6％，性能提升16％

LAS架构由3个组件组成。分别是 listener 编码器，它与标准AM类似，接受输入语音信号x的时频表示，并使用一组神经网络层将输入映射到一个更高级的特征表示 henc。...目前，这些模型不能实时处理语音[8,9,10]，而实时处理对于语音搜索等对延迟敏感的应用是很强的需求。另外，在现场生产的数据上评估时，这些模型仍然不够好。...此外，我们的端到端模型是在22000个音频-文本对上学习的，而传统的系统通常是在大得多的语料库上训练。最后，这个新模型不能学习罕用词汇的正确拼写，例如专有名词，通常需要手动设计的PM。...在这项工作中，我们探索了LAS模型的各种结构化和优化改进，从而显着提高了其性能。在结构方面，我们表明，字段（word piece）模型可以用来代替字素（grapheme）。...在一个12500小时的语音搜索任务中，我们发现所提出的改进方案将LAS系统的WER从9.2％降低到5.6％，这相对当前最优的传统系统提高了16％（当前最优的传统系统WER为6.7％）。

1.1K5 0

PyTorch+Kaldi、专注E2E语音识别，腾讯AI Lab开源轻量级语音处理工具包PIKA

PyTorch 中实现声学模型，在 Kaldi 中执行特征提取、标签 / 对齐计算和解码。...使用方法在使用 PIKA 之前，我们需要先检查 egs 目录中的所有训练和解码脚本。...前向与后向重评分器用户可以利用 egs/train_las_rescorer_bmuf_otfaug.sh 为 RNNT 模型训练 LAS 前向与后向重评分器。...LAS 重评分器将与 RNNT 模型共享编码器部分，并使用两层 LSTM 作为额外的编码器。...后向重评分（自右至左）通过训练 LAS 模型时反转序列标签来实现。

1.6K1 0

CVPR 2022 Oral | LAS-AT: 一种基于可学习攻击策略的对抗训练新范式

以前的研究工作大多采用投影梯度下降法（PGD），并手动指定攻击参数来生成AE，这些攻击参数的组合可被视为攻击策略。...如果更新后的目标网络能够正确预测由其它攻击策略生成的对抗样本的标签，则此时可以说该攻击策略是有效的。...给定，优化策略网络的参数的子问题可以描述为其中在这个优化问题中，最大的挑战在于对抗样本生成的过程是不可微的，即梯度信息不能通过对抗样本被反向传播到攻击策略的调整中。...在WRN-34-20上，LAS-AWP也可以达到更高的鲁棒性精度。结果见表5。 3.4 消融实验为了验证目标函数中每个元素的有效性，我们在CIFAR-10上用ResNet18进行消融实验。...在我们的损失中，除了损失，我们还提出了两个额外的损失项来指导策略网络的学习，即评估稳健性的损失和预测清洁样本的损失。我们通过使用、&、&和&&，分别训练四个LAS-PGD-AT模型。

1.4K3 0

学界 | 谷歌语音识别端到端系统单词错误率降至5.6%，较传统模型提升16%

提升语音识别的端到端模型在谷歌各式各样的语音搜索应用中，都是基于传统的自动语音识别（Automatic speech recognition, ASR）系统实现的。...虽然在文献[2, 3]中这些端到端模型已经展示出了颇为惊艳的结果，但是这种端到端的方法是否可以被提升到赶上甚至超越最先进的传统方法却还仍然是一个未知数。...我们的系统建立在 Listen-Attend-Spell(LAS) 的端到端体系结构的基础上，该体系结构最先由[2]提出。LAS 架构由三个组件构成。...在论文[4]中，我们介绍了各种新颖的改进结构，包括改进了传递给解码器的注意力向量（Attention vectors）和采用更长的子字单元（例如，字片）进行训练。...另外，我们提出的模型不能为罕见的词汇学习正确的拼写，例如那些由手工设计的发音模型来实现的专有名词。我们当前正在努力攻克这些挑战。引用 [1] G. Pundak and T. N.

8166 0

SLAM实习生面试基础知识点总结

由于这个函数使用的特征点同时包含正确和错误匹配点，因此计算的单应性矩阵依赖于二次投影的准确性），统计容差范围内匹配点最多的作为最适合的模型，剔除误匹配的点。 2....描述BA BA的本质是一个优化模型，其目的是最小化重投影/光度误差，用于优化相机位姿和世界点。...特征点法是重投影误差，直接法是光度误差（2）雅克比矩阵不同 13....另一个缺点是它要求设置跟问题相关的阈值，RANSAC只能从特定的数据集中估计出一个模型，如果存在两个（或多个）模型，RANSAC不能找到别的模型。 ? 21、如何优化重投影误差？采用什么方法求解？...如果误匹配的点重投影之后误差很大，如何解决它对整个优化问题的影响？

2.3K3 1

人脸专集3 | 人脸关键点检测

Las Vegas, NV, USA (2016)）中，Trigeorgis等人没有以级联的方式训练多个网络，训练了一种深度卷积递归神经网络(RNN)，用于端到端面部关键点的检测，以模拟级联行为。...在每一次迭代中，利用视觉投影模型将三维形状投影到二维，并将二维形状作为CNN回归预测模型的附加输入，以融合目前估计的三维参数。...三大类之间的关系分析在之前讲解中，我们讨论了面部表情三种主要类别中的关键点检测方法：整体方法、约束局部方法(CLM)和基于回归的方法。三种主要的方法存在着相似之处和相互关系。 ?...两个级联学习从形状索引特征到形状(系数)更新的映射的模型。经训练的模型在当前级联阶段中，将修改训练用于在下一状态下训练回归模型的数据。...第三，在CLM中使用的基于regressional的局部外观模型中存在相似性。之前的基于回归方法，两者都预测从关键点位置的初始猜测的位置更新。

2.4K3 0

【推荐系统论文笔记】DKN: 基于深度知识感知的新闻推荐网络（WWW2018 ）

因此，对用户的推荐结果仅限于简单的模式，不能合理地扩展。...是h, t 映射到相同超平面 ? 以后的向量， ? 。 3）TransR 为每个关系r引入一个投影矩阵Mr，将实体嵌入到相应的关系空间。评分函数为： ? ，其中 ? 。...4）TransD 将transr中的投影矩阵替换为实体关系对的两个投影向量的乘积： ? ，其中 ? ，这里的 ? 是实体及关系的另一组向量表示，I是单位矩阵。...在将滤波器应用到字嵌入矩阵中的每个可能位置之后，就可以得到一个特征映射 ? 。然后，在特征映射c上使用max-over-time的pooling操作来识别最有意义的特征 ?...例如，在“Trump praises Las Vegas medical team”的标题中，“trump”与实体“Donald trump”相关联，而“Las”和“Vegas”则与实体“Las Vegas

5K8 1

PDAL点云处理库介绍

尽管该库中许多工具的重点和发展都起源于激光雷达点云数据的处理，但它也不限于激光雷达数据。什么是PDAL？ PDAL是点云数据处理的库。这是一个C/C++开源库，用于点云数据的转换和处理。...尽管该库中许多工具的重点和发展都起源于激光雷达点云数据的处理，但它也不限于激光雷达数据。 ?...一个简单的PDAL点云处理流程，由读文件、滤波模块和写点云模块组成组成此操作以将数据重新投影并加载到PostgreSQL的PDAL JSON流程如下所示： { "pipeline":[ { "type...PDAL在许多重要方面的理念不同： 1，PDAL的所有模块都是在OSI许可下作为开源软件发布的。 2，PDAL允许开发人员在处理流程作为专有扩展模块。...正在蔓延到libLAS中的功能被引入了一个新的库中，它的设计初衷是模仿地理空间软件领域中成功的提取、转换和加载库。

2K1 0

PDAL点云处理库介绍

尽管该库中许多工具的重点和发展都起源于激光雷达点云数据的处理，但它也不限于激光雷达数据。 ?...一个简单的PDAL点云处理流程，由读文件、滤波模块和写点云模块组成组成此操作以将数据重新投影并加载到PostgreSQL的PDAL JSON流程如下所示： { "pipeline":[ { "type...PDAL在许多重要方面的理念不同： 1，PDAL的所有模块都是在OSI许可下作为开源软件发布的。 2，PDAL允许开发人员在处理流程作为专有扩展模块。...LAStools可以读取和写入除LAS以外的其他格式，但会将所有数据与其对LAS数据的内部处理相关联，从而将其限制为LAS格式提供的维度类型。 4，PDAL由用户使用其声明性JSON语法进行协调。...正在蔓延到libLAS中的功能被引入了一个新的库中，它的设计初衷是模仿地理空间软件领域中成功的提取、转换和加载库。

1.3K2 0

真实场景的虚拟视点合成（View Synthsis）详解

在算法的实现中，又有两种选择，一个是正向映射，一个是反向映射（逆向映射）。 1.正向映射　　① 将原参考图像中整数像素点根据其对应上视差值平移到新视图上。　　...利用内参矩阵K，将depthL映射到三维空间点，平移到虚拟相机坐标下后，重投影到虚拟视点图像平面，得到虚拟视点位置处的深度图depthV；　　（2）. 对depthV进行空洞填充；　　（3）....利用内参矩阵K和深度图depthV，将虚拟视点图像imgV上的坐标点反向投影到三维空间点，平移后再重投影到参考图像imgL上，在imgL上利用双线性插值获取imgV上的像素值。　　...将虚拟视点图像imgV坐标点反向投影到三维点，平移，再重投影到参考视图imgL上，在imgL上利用双线性插值得到imgV上的像素值。从而获取虚拟视点图像imgV，如下图： ? 　　（6）....其实3D Warping技术的核心就是下面几条语句，二维图像点到三维空间点，平移，旋转，再重投影到新的二维图像点。上面没有加入旋转，旋转的话就是直接用三维点乘以3x3的旋转矩阵后平移，然后再重投影。

2.8K3 0

表达芯片数据分析1

= 2) #看是否有异常样本 #las:标签是否平等于或垂直于坐标轴las=0:平行；las=2:垂直 ##对待异常样本，可以删除异常样本 #或者用函数处理：exp=limma::normalizeBetweenArrays...转换成因子，并设置参考水平，指定levels，对照组在前，处理组在后 Group = factor(Group,levels = c("Normal","Disease")) Group ##检查分组是否正确...，指定levels，对照组在前，处理组在后 Group = factor(Group,levels = c("normotensive","hypertensive")) Group ##检查分组是否正确...) deg = mutate(deg,probe_id = rownames(deg)) #2.加上探针注释 ids = distinct(ids,symbol,.keep_all = T) #其他去重方式在...zz.去重方式.R deg = inner_join(deg,ids,by="probe_id") nrow(deg) #3.加change列,标记上下调基因 logFC_t = 1 p_t = 0.05

5023 0

业界 | 谷歌发布全新端到端语音识别系统：词错率降至5.6%

谷歌的新系统建立在 Listen-Attend-Spell（LAS，在文献 [2] 中首次提出）端到端架构之上。LAS 架构由三个组件组成。...第一，这些模型还不能实时地处理语音 [8,9,10]，而实时处理对于延迟敏感的应用如语音搜索而言是必要的。第二，这些模型在实际生产数据上进行评估的时候表现仍然不佳。...在我们以前的工作中，我们已经证明了这样的架构在听写任务中与业内顶尖水平的 ASR 系统具有相当水平，但此前还不清楚这样的架构是否可以胜任语音搜索等更具挑战性的任务。...在本研究中，我们探索了多种优化和提升 LAS 模型的方法，其中的一些显著提升了系统表现。在结构上，我们证明了词块模型可以用来代替字素。我们引入了新型的多头注意力架构，它比常用的单头注意力架构有所提升。...在 12,500 小时的语音搜索任务中，我们发现新模型将 LAS 系统的词错率（WER）从 9.2% 降低到了 5.6%，相对于目前业内最佳系统的 6.7% 提高了 16% 的水平。

9924 0

用于视觉定位的上下文感知线描述符（IEEE2021）

为了从图像对中建立真实线段对应关系，首先从原始图像及其增强图像中检测线段。然后使用已知的单应矩阵将每条线的两个端点投影到另外的线上。正确对应的标准是：存在重叠、重投影误差小于4个像素、角度差小于2度。...因此，在本文的映射方法中，基于线的定位比基于点的定位容易导致性能下降。然而，线特征还是可以补充点的性能，特别是当点特征数较少或有偏差时。...例如，由于遮挡和分割，两条不重叠的线可能源自一条线，它们在语义上应该被认为是正确的对应关系。因此精确召回度量的评估结果可能不太精确，因为它们不能考虑非重叠的线段对应关系。...因为在视觉定位中，因为PnL算法不考虑端点位置，所以非重叠但语义相同的线段也被认为是正确的匹配。...这里使用3D特征的重投影误差定义基于点的定位失败，并在重投影误差小于四个像素时计算内点。然后，当内点的数量小于5或20时，额外执行PL-Loc。

5013 0

geotrellis使用（十六）使用缓冲区分析的方式解决投影变换中边缘数据值计算的问题

二、问题探索使用QGIS打开导出的Tiff文件，形状、位置、投影等信息都正确，甚至大部分数据值都正确，唯一出现问题的地方就是边缘，边缘出现了很多不正常的值。...经过试验不同的投影方式、采样方式、数据类型，发现只有在投影方式选择4326（原始数据投影方式是墨卡托-3857），采样方式选择三次卷积法内插等几种重采样方式的时候才会出现边缘的问题，那么很明显导致该问题的原因肯定是投影的时候选择的采样方式造成的...在遥感中，重采样是从高分辨率遥感影像中提取出低分辨率影像的过程。简单的说采样就是根据栅格图中坐标点周围的一些值重新计算该点的值。...当我们解决一个问题的时候，如果不能有所突破何不换个角度考虑绕过这个问题，采取迂回的方式。...当然该方法不止能解决重采样造成的问题，凡是涉及到边缘值计算的都可以采用该方法，下一篇文章我将讲解如何使用该方法解决瓦片计算过程中的边缘问题。

1.3K4 0

数据中心网络架构—VL2

实现灵活性的三个重要方面： ◆ 工作负载的管理：可以快速的在服务器上部署服务代码。 ◆ 存储管理：在分布式的存储系统中，服务器可以快速访问存储的数据。...在这种地址分配方式中，服务器会认为与其他服务器都在同一个子网中，因为他们使用相同的AAs地址前缀。VL2通过在服务器的协议栈中增加shim子层、ToR交换机隧道、目录系统实现寻址。...目录系统记录AAs-LAs的映射关系，其中AAs为服务器的地址，而LAs为服务器连接的ToR交换机地址，因此目录服务器收到S的请求后，返回的是D的ToR服务器地址。...其中RSM用来保证多个目录服务器之间的一致性，LAs-AAs映射的可靠性，主要用来写映射。而DS主要用来读映射，相应用户的映射请求。...每个DS都会缓存RSM中全部的AAs-LAs的映射，每30秒和RSM进行一次同步。当服务器发生更新时，例如虚拟机的迁移，会主动向DS服务器发送更新消息，DS将更新消息发送给RSM服务器。

3.7K4 0

GSE16561数据集的文章图表复现，小众的illumina表达量芯片

也就是小洁老师上课时说的那种不能直接用来做DEG分析的芯片数据。心中顿时飞过一匹草泥马~ 2....为了证实我的操作是否正确，我把这个图发给了Jimmy大神，在收到Jimmy大神的肯定之后，我欢快的进行了后续的DEG分析，当我满心欢喜的查看分析结果时，悲剧再次发生了，我的差异基因结果如下： ?...=2) dat=b library(limma) dat=normalizeBetweenArrays(dat) boxplot(dat,las=2) pd=pData(a) colnames(dat...做rawdata处理的时候一定不要忘记去重！不要忘记去重！不要忘记去重！。 6. 致谢本人临床背景，生信零基础，本着对生信的一腔热情，联系上了Jimmy大神，参加了生信技能树的学习班！...因为个人的工作时间的调整问题，后半程郭老师和张老师的linux课程我大多数时候无法参加线上直播，但好在有回放可以看，这里要给两位老师说一声抱歉，因为不能参与到直播互动中来而浪费了你们精心备好的课！

3.9K3 2

双目匹配

在initUndistortRectifyMap()函数中通过map1表示。若map[2][3]=(4,5)，则矫正后图像(4,5)上的像素点即为原图像中(2,3)上的像素点。（这个理解正确么？）...定点表示CV_16SC2：映射由一个双通道有符号整数NxM矩阵表示，在initUndistortRectifyMap()函数中通过map1表示。...首先从几何关系上确定几个定义：投影中心O_r \ O_l：两个摄像机透镜的中心投影点P_r \ P_l：三维空间中的点P在图像平面中的投影位置。...： \(R_r=R_{rect}r_r\\ R_l=R_{rect}r_l\) Bouguet算法的资料还提到了两个投影矩阵、一个重投影矩阵Q，还不太理解要如何应用它。...P_r \ P_l Q：重投影矩阵 alpha：拉伸参数，对图像进行拉伸？

2.6K1 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭