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我是一名汽车工程专业的学生，目前我正在大学的一个自动驾驶巴士项目中工作，该项目使用来自激光雷达传感器的三维点云。我的工作是用深度学习算法训练点云。但我不知道如何开始。我在网上找到了很多资料。
浏览 5提问于2019-10-26得票数 1
因此，我有一个数据语料库，其中包括一组特定的三维点云。我想用这些数据来训练神经网络，这样它就可以创建自己独特的3D点云数据，以便以后进行网格转换。到目前为止，我的研究揭示了:有一个名为PointNet：的库，它用于点集或3D点云的深度学习，它使用Tensorflow。我不明白的是，在训练NN之后，您如何使用该NN，然后基于它的训练来创建一个3D点
浏览 1提问于2018-10-18得票数 1
我想用深度学习工作室深度认知训练我的自定义图像数据集我在这里使用云/服务器https://app.deepcognition.ai/app/ 我的自定义数据集https://mir.cr/5BTDN2TL我的模型使用AutoML (自动建模) 数据集已成功上载并可供使用，但在尝试对其进行训练时出现错误 无法将输入数组从形状(7,3)广播到
浏览 16提问于2019-05-14得票数 0
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如何用深度相机制作点云数据集？
、、、、
请问如何用一个深度摄像头来制作点云数据集？目前我可以实现由深度图到3D点云的转换，但转换出来的结果总是不尽人意，要么就是环境噪声太复杂不好去除，要么就是拍摄的对象根本无法被捕捉到深度图中。
浏览 62提问于2024-02-17
我(作为一名博士后)正在研究一个考古发掘点云数据集，数据集超过25亿点。这些点来自一条沟渠，一个长方体10×10×3米。每一个点云是一层，两者之间的空隙是出土量。这条海沟里有444卷卷，有700个点云。
有谁能给我一些指导，让我知道任何能把这些空白处划分起来的深度学习算法吗？我已经在半自动地使用Open3D和其他python库了，但是如果我们能够训练这个程序来评估
浏览 0提问于2019-11-08得票数 0
我想使用KITTI数据集，它提供同步的激光雷达和rgb图像数据。激光雷达是3D扫描仪，因此输出是3D点云。 我想使用来自点云的深度信息作为CNN的通道。但是我从来没有使用过点云，所以我需要一些帮助。将点云投影到相机图像平面(使用Kitti提供的投影矩阵)可以得到我想要的深度图吗？Python libray pcl有用吗?还是我应该转向c++库？ 如果您有任何建议，请提前感谢！
浏览 122提问于2019-05-24得票数 4
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我知道神经网络的概念，我学习了库瑟里安德鲁·吴的机器学习课程，所以我也编写了一些简单的课程。然而，我忽略了所有有助于防止深度网络过度安装的新技巧，例如：使用辍学等等，我想遵循一个MOOC，它告诉我如何在深度学习中使用Keras应用程序是数据科学，但通用的深度学习就行了。编辑:为了给这个问题提供更多的上下文，我的主要应用将是物联网分析，即云平台上的
浏览 0提问于2017-07-02得票数 4
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我开始学习激光雷达和场景的深度数据来可视化形状。下面是Apple开发人员提供的点云示例代码的链接。https://developer.apple.com/documentation/arkit/visualizing 有没有人可以帮助我如何导出点云的3D文件或一些指导，如何实现或有任何方法转换为MDLMesh的点云数据，以便我可以从它导出文件。
浏览 96提问于2020-07-28得票数 5
我正在研究一种机器学习模型，用于使用深度图像检测手部关键点。到目前为止，我看到的数据集包括世界视图和图像视图中关键点/骨架的标签(参见Shrec 17或DHG数据集)。我已经看过几篇论文和它们的实现，它们学习关键点检测的世界坐标。我想了解如何将3D世界坐标映射到深度图像，检查数据的可视化，并可能扩展经过训练的模型，以便在Azure Kinect上进行实时预测/可视化
浏览 21提问于2020-11-26得票数 1
我想计算水平和垂直视野，从相机的内在矩阵的相机使用的KITTI数据集。我需要视场的原因是将深度图转换成三维点云。
浏览 4提问于2019-11-28得票数 0
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我知道，在处理无法放入单机内存的数据集时，spark + EMR是一种很好的方法。我是不是走错路了？对内存无法容纳的数据进行深度学习的最佳实践是什么？我应该使用在线学习还是
浏览 10提问于2017-10-18得票数 0
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我想知道为什么深度学习模式如此不稳定。假设我使用相同的数据集多次训练机器学习模型(例如logistic回归)，并多次训练深度学习模型(例如LSTM)。在此之后，我计算了每个模型的平均值及其标准差。深度学习模型的标准差比机器学习模型的标准差大得多。为什么会这样？
这与深度学习方法中的权值初始化有关吗？如果是这样的话，为什么模型不总是收敛在同一点上呢？
浏览 0提问于2021-11-09得票数 4
我的问题如下。 当我们处理命名实体识别任务时，大多数情况下都会使用经典的LSTM-CRF架构，其中CRF使用维特比解码器和转换矩阵来找到与句子相关的最佳标签序列。 我的问题是，如果一个令牌现在与多个实体关联，而不是只与一个实体关联(这是嵌套NER的情况)，就像中国银行的情况一样，其中中国是一个地点，中国银行是一个组织。CRF算法是否适用于这种情况？也就是说，在序列中找到多个可能的路径。
浏览 46提问于2020-12-11得票数 0
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我尝试验证分割算法，因此我需要一些好的数据。我想使用纽约大学深度V2数据集()。现在我想用点云库png2pcd方法创建一些pcd-data。但我需要一个彩色和深度的图像。彩色的没有问题，但深度以米为单位保存为浮点数。所以基本上是这样的值：
[[ 2.75201321 2.75206947 2.75221062 ...
浏览 1提问于2016-05-12得票数 1
我目前正在努力学习深度学习。我问自己，在回归方面，深度学习在哪些方面优于支持向量机和随机森林？
你有什么回归数据，深度学习优于支持向量机和随机森林吗？我提出这个问题的主要目的，是看看哪种数据集的深度学习优于支持向量机和随机森林。因为我不知道这些数据集是什么类型的，所以我不想在询问这些数据集时限制太大。更新:从t
浏览 0提问于2017-11-22得票数 1
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我不知道从Kinect这样的设备中获得的深度数据(包括xyz和深度信息)和点云数据之间的区别。有人能给我解释一下吗。提前谢谢。
浏览 2提问于2015-02-06得票数 3
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client and at what time我目前正在学习深度学习算法，只是为了获得一点理论知识，但这有点令人不知所措。我还知道我应该从数据库中提取数据，这些数据将被转换为向量或矩阵，然后算法应该在这些数据上进行训练。
这是正确的吗？我如何开始，我需要什么样的架构？
浏览 3提问于2017-11-01得票数 0
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