论文标题：Video-LLaVA:LearningUnitedVisualRepresentationbyAlignmentBeforeProjection论文作者：BinLin,YangYe,BinZhu,JiaxiCui,MunanNing,PengJin,LiYuan作者单位：PekingUniversity,PengChengLaboratory,SunYat-senUniversity,TencentDataPlatform,AIforScience(AI4S)-PreferredProgram,PekingUniversity,FarReelAiLab论文原文：https://ar
目录五、点云的压缩六、点云的体素化序列七、点云增强八、深度学习和点云（接上回）【AI】AI和点云（1/2）-CSDN博客五、点云的压缩点云压缩是点云处理中的一项重要技术，主要用于减少点云数据的存储空间和传输带宽需求，同时尽可能保留点云数据的结构和特征信息。点云压缩可以分为三个主要步骤：数据预处理、数据压缩和数据编码。数据预处理包括数据清洗、坐标转换、数据分块等操作，目的是去除噪声、统一坐标系、减小数据规模，以便于后续的压缩处理。数据压缩是压缩技术的核心，主要采用空间预测、变换编码、概率模型等方法，通过去除空间冗余、量化冗余和信息冗余等方式，实现数据压缩。数据编码则是将压缩后的数据转换为可存储或
先添加一个带有ui的QT应用程序。一、在ui界面中添加QVTKOpenGLNativeWidget控件先拖出来一个QOpenGLWidget控件修改布局如下：然后将QOpenGLWidget控件提升为QVTKOpenGLNativeWidget控件，步骤如下：右击QOpenGLWidget窗口，选择【提示为...】 输入提升的类名称为QVTKOpenGLNativeWidget 此时需要把自动生成的qvtkopenglnativewidget.h修改为QVTKOpenGLNativeWidget.h，否则报错找不到qvtkopenglnativewidget.h头文件，因为下载下来的头文件名称
前言在mybatis_plus的封装中的Wrapper接口参数就是用于封装查询条件 在测试类中启动如上一个简单的查询，然后控制台运行会输出一大堆无关日志，这里先把这些日志关闭 去除无关日志文件先新建一个XML配置文件 然后变成如下，这里configuration标签里面什么都没有配置就是取消所有日志文件了然后再次启动就只剩下spring和mybatis的图标了 这两个图标也可以消去，在application.yml中关闭mybatis的banner的显示，选择false 再设置spring的banner-mode为off就可以把spring的banner一起关掉了 再次运行就可以看见一个没
3D点云(Lidar)检测入门篇-PointPillarsPyTorch实现完整代码:https://github.com/zhulf0804/PointPillars。自动驾驶中基于Lidar的object检测，简单的说，就是从3D点云数据中定位到object的框和类别。具体地，输入是点云X∈RN×c\mathbfX\in\mathbbR^{N\timesc}X∈RN×c(一般c=4c=4c=4)，输出是nnn个检测框bboxes,以第iii个检测框bbox为例,它包括位姿信息(xi,yi,zi,wi,li,hi,θi)(x_i,y_i,z_i,w_i,l_i,h_i,\theta_i)(x
通过一项创新的科技突破，PortalgraphVR空间投影仪成功地在现实与虚拟空间之间搭建起了一座神奇的“时空传送门”。这投影一技术不仅打破了传统虚拟现实设备的局限，更让人们无需佩戴任何头戴显示器，仅凭裸眼就能在任何平面上看到虚拟现实空间的内容。这种突破性的技术将带领我们进入一个全新的视觉体验时代，让虚拟与现实的界限变得模糊，为我们的生活和工作带来了无限的可能性。详细介绍：http://portalgraph.comAIGC专区：aigc主要功能特点：新型VR投影技术“Portalgraph”其独特之处在于能够在不阻挡观众视野的情况下，将VR空间精细地投影到屏幕上。不同于传统的穹顶屏幕，Por
论文标题：3D-LLM:Injectingthe3DWorldintoLargeLanguageModels论文作者：YiningHong,HaoyuZhen,PeihaoChen,ShuhongZheng,YilunDu,ZhenfangChen,ChuangGan作者单位：UniversityofCalifornia,LosAngeles,ShanghaiJiaoTongUniversity,SouthChinaUniversityofTechnology,UniversityofIllinoisUrbana-Champaign,MassachusettsInstituteofTechno
OpenCV10-图像直方图：直方图绘制、直方图归一化、直方图比较、直方图均衡化、直方图规定化、直方图反射投影1.直方图的绘制2.直方图归一化3.直方图比较4.直方图均衡化5.直方图规定化（直方图匹配）6.直方图反向投影1.直方图的绘制图像直方图就是统计图像中每个灰度值的个数，之后将灰度值作为横轴，以灰度值个数或者灰度值所占比率作为纵轴的统计图。通过直方图，可以看出图像中哪些灰度值数目较多，哪些较少，可以通过一定的方法将灰度值较为集中的区域映射到较为稀疏的区域，从而使图像在像素灰度值上的分布更加符合期望状态。在通常情况下，像素灰度值代表亮暗程度，因此通过直方图，可以分析图像亮暗对比度，并调整图
文章目录保存地图方法一：使用ORB-SLAM3自带的保存方法（oea后缀文件）保存地图方法二：使用PCL库保存为PCD类型地图文件安装PCL库：取巧方法：CMakeLists.txt文件修改内容：（向该文件内添加PCL库）src目录下的MapDrawer.cc文件修改内容：在前一篇文章的Ubuntu18.04版本下配置ORB-SLAM3和数据集测试方法中，Ubuntu18.04的系统下成功配置完成了ORB-SLAM3，在ORB_SLAM3目录下输入命令：./Examples/Monocular-Inertial/mono_inertial_euroc./Vocabulary/ORBvoc.tx
点云配准主流的有ICP和NDT算法，都是为了通过刚性变化实现两帧点云的对准。主要目的是在一个优化目标下，求出刚性变化的旋转矩阵R和平移矩阵T。关于ICP算法的推导，可以参考前段时间更新的博客：激光雷达点云配准算法_ego_vehicle的博客-CSDN博客https://blog.csdn.net/qq_53576285/article/details/129679830?spm=1001.2014.3001.5501一、NDT基于概率统计进行点云配准1.方差、协方差和协方差矩阵方差是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据离散程度的度量。协方差在概率论和统计学中用于衡量两个变量的总体误差，方
