摘要: Files can be downloaded from google drive using wget. Before that you need to know that files are small and large sized in google drive. Files less th 阅读全文
posted @ 2020-02-15 15:50 拎壶冲AR 阅读(369) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: 文章没有对投影进行详细阐述,其实思路很简单: 原文公式如下 直接上图 对于激光点云P,其相对于原点(LIdar 传感器)的位置关系如上图: 先看坐标$u$ $arctan(y/x)$求的是水平方位角,也就是图中的$\alpha$。$arctan(y,x)\pi^{-1}$即对角$\alpha$归一化 阅读全文
posted @ 2020-02-13 15:56 拎壶冲AR 阅读(1245) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一篇讲原理很好的博文 https://www.cnblogs.com/Libo-Master/p/9759130.html 阅读全文
posted @ 2020-01-31 10:31 拎壶冲AR 阅读(484) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 又一篇3D点云detection的顶会。这篇文章是two stage的方法,非end-to-end。文章的前提是利用faster rcnn得到2D图像的image crop;然后才是本文介绍的PointFusion,即将image crop和对应的3D点云数据作为输入,得到3D box。可以说这篇文 阅读全文
posted @ 2020-01-26 11:41 拎壶冲AR 阅读(1070) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一文弄懂Pytorch的DataLoader, DataSet, Sampler之间的关系 阅读全文
posted @ 2020-01-20 21:58 拎壶冲AR 阅读(1157) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: https://www.jianshu.com/p/bb90bff9f6e5 阅读全文
posted @ 2020-01-20 12:05 拎壶冲AR 阅读(434) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 3D点云做detection的一篇milestone paper。经典的two-stage方法(region proposal-based method)。思路来自于经典的faster rcnn。 整个模型如下图 图一. 整体模型 3D Point Cloud Representation 这篇文章 阅读全文
posted @ 2020-01-19 11:32 拎壶冲AR 阅读(858) 评论(1) 推荐(1) 编辑
摘要: Tmux 的最简操作流程。 新建会话tmux new -s my_session。 在 Tmux 窗口运行所需的程序。 按下快捷键Ctrl+b d将会话分离。(先按Ctrl+b, 松开,再按d) 下次使用时,重新连接到会话tmux attach-session -t my_session。 杀死会话 阅读全文
posted @ 2020-01-11 15:45 拎壶冲AR 阅读(136) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1、首先在所在系统中安装Anaconda。可以打开命令行输入conda -V检验是否安装以及当前conda的版本。 2、conda常用的命令。 1)conda list 查看安装了哪些包。 2)conda env list 或 conda info -e 查看当前存在哪些虚拟环境 3)conda u 阅读全文
posted @ 2020-01-11 11:08 拎壶冲AR 阅读(256) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: pytorch针对batch只有矩阵乘法torch.bmm(),没有针对batch的Hadamard product,即不存在所谓的torch.bmul()之类的函数 可以使用万能的torch.einsum()公式 a=torch.arange(24).view(2, 3, 4) b=torch.o 阅读全文
posted @ 2019-12-09 10:21 拎壶冲AR 阅读(1049) 评论(0) 推荐(0) 编辑