首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

PCL综述—三维图像处理

三维图像是一种特殊的信息表达形式,其特征是表达的空间中三个维度的数据。和二维图像相比,三维图像借助第三个维度的信息,可以实现天然的物体-背景解耦。除此之外,对于视觉测量来说,物体的二维信息往往随射影方式而变化,但其三维特征对不同测量方式具有更好的统一性。与相片不同,三维图像时对一类信息的统称,信息还需要有具体的表现形式。其表现形式包括:深度图(以灰度表达物体与相机的距离),几何模型(由CAD软件建立),点云模型(所有逆向工程设备都将物体采样成点云)。可见,点云数据是最为常见也是最基础的三维模型。点云模型往往由测量直接得到,每个点对应一个测量点,未经过其他处理手段,故包含了最大的信息量。然而,这些信息隐藏在点云中需要以其他提取手段将其萃取出来,提取点云中信息的过程则为三维图像处理。

02

深度学习与机器学习中开源图片数据库汇总

本文介绍了深度学习与机器学习中开源图片数据库的汇总,包括ImageNet、CIFAR、MNIST、LFW、COCO、Pascal VOC、ImageNet、COCO、手写数字数据集、CIFAR-10、CIFAR-100、MNIST、手写数字数据集、ImageNet、Pascal VOC等数据集。这些数据集在训练和测试图片分类、目标检测、图像分割、场景分类、图像生成对抗网络、自然语言处理等任务中得到了广泛应用。同时,还介绍了一些流行的深度学习模型和数据集,如AlexNet、VGG、ResNet、Inception、EfficientNet、NASNet、Panoptic、OpenImages、COCO、ImageNet等,以及数据集的处理和分析方法,如数据增强、数据清洗、数据集划分等。这些方法和模型在计算机视觉、自然语言处理等领域得到了广泛应用,可以帮助研究人员更好地利用数据集进行训练和测试,提高模型的泛化能力和鲁棒性,推动人工智能技术的发展。

05

层次时间序列预测指南

层次时间序列预测是工业界非常常见的一个应用场景。当要预估的时间序列之间存在层次关系,不同层次的时间序列需要满足一定的和约束时,就需要利用层次时间序列预测方法解决。设想这样一种场景,我们作为政府负责旅游业的部门,需要预测出澳大利亚每个月的旅游人数,同时还需要预测澳大利亚每个州的旅游人数,以及每个州中每个区的旅游人数。如果澳大利亚包括10个州,每个州包括5个地区,那么总共需要预测1+10+50个时间序列。而这50个时间序列是存在关系的,即澳大利亚总旅游人数=10个州旅游总人数,同时每个州旅游总人数=这个州下5个地区旅游总人数。这就形成了一个类似于下面这样的层次结构:

02
领券