目录目录目录声明前言相关资源论文与代码链接：论文解读算法仿真1.下载源码2.安装库与相关包3.编译过程问题解答 3.1.1使用catkin_make指令编译3.1.2采用catkinbuild编译3.2运行程序时可能发生的问题算法真机测试1.编译问题2.程序话题修改（以比赛为例子）2.1修改订阅话题2.2修改发布话题3.程序启动步骤4.无人机真机展示总结参考文章授权说明声明本文为小陈同学原创，本人为路径规划方向的研狗一枚，曾拜读了Fast-Planner算法论文并在Ubuntu20.04+Rosnoetic的环境下配置了Fast-Planner的仿真环境、JetsonXavierNX中配置了真

我正在对约40K文档的集合执行whereinbox查询。查询耗时约0.3秒，获取文档耗时约0.6秒(结果集中约有10K文档)。文档相当小(每个约100字节)，我限制结果只返回纬度/经度。看起来非常慢。这是对的还是我做错了什么？ 最佳答案 确实看起来很慢。例如，我在PostgreSQL上进行的大致相同的搜索几乎快到无法衡量(即可能快于1毫秒)。我不太了解MongoDB，但你确定地理空间索引真的打开了吗？(我问是因为在RDBMS中很容易定义一个包含几何/地理列的表，但没有适本地定义实际索引，因此您获得的性能与您描述的大致相同)。

当提交代码时出现如下错误： non-fast-forward：译为‘不能快速前进’，远程仓库更新了，你没有及时同步到本地，提交的时候添加了新的内容，提交的时候，然后检测到远程和本地不一样。为了安全起见，报了这个错误。可以先合并之前的历史，在进行提交1.先把git的东西fetch到本地，需要合并就就合并，然后再pushgitfetchoriginmastergitmergeoriginFETCH_HEAD2.  gitpull--rebaseoriginmaster

目录概要Motivation整体架构流程技术细节Multi-scaleCenterProposalNetworkMulti-scaleCenterTransformerDecoderMulti-frameCenterFormer小结论文地址：[2209.05588]CenterFormer:Center-basedTransformerfor3DObjectDetection(arxiv.org)代码地址：GitHub-TuSimple/centerformer:ImplementationforCenterFormer:Center-basedTransformerfor3DObjectDe

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文章目录一、导读二、安装步骤2.1将存储库克隆到本地2.2创建conda环境2.3安装软件包2.4安装CLIP2.5下载权重文件2.6开始使用2.6.1Everythingmode2.6.2Textprompt2.6.3Boxprompt(xywh)2.6.4Pointsprompt三、示例代码一、导读论文地址：https://arxiv.org/abs/2306.12156快速分段任意模型(FastSAM)是一种CNN分段任意模型，仅由SAM作者发布的SA-1B数据集的2%进行训练。FastSAM的性能与SAM方法相当，运行速度提高了50倍。二、安装步骤2.1将存储库克隆到本地gitclon

BEVDet:High-PerformanceMulti-Camera3DObjectDetectioninBird-Eye-View文章目录BEVDet:High-PerformanceMulti-Camera3DObjectDetectioninBird-Eye-View论文精读摘要（Abstract）1.简介（Introduction）2.相关工作（RelatedWorks)2.1基于视觉的二维目标感知（Vision-based2DPerception）2.2基于BEV的语义分割（SemanticSegmentationinBEV）2.3基于视觉的3D目标检测（Vision-based3

原文链接：https://arxiv.org/abs/2307.022701.引言  目前的从单目相机生成伪传感器表达的方法依赖预训练的深度估计网络。这些方法需要深度标签来训练深度估计网络，且伪立体方法通过图像正向变形合成立体图像，会导致遮挡区域的像素伪影、扭曲、孔洞。此外，特征级别的伪立体图生成很难直接应用，且适应度有限。  那么如何绕过深度估计，在图像层面设计透视图生成器呢？和GAN相比，扩散模型有更简单的结构、更少的超参数和更简单的训练步骤，但目前没有关于3D目标检测伪视图生成的研究。  本文设计单一视图扩散模型（SVDM）进行伪视图合成。SVDM假设已知左视图图像，将高斯噪声替换为左图

论文分享《NeuralNetwork-basedGraphEmbeddingforCross-PlatformBinaryCodeSimilarityDetection》XiaojunXu,ChangLiu,QianFeng,HengYin,LeSong,DawnSong任务名称：BinaryCodeSimilarityDetection二进制代码相似性检测/二进制同源性分析发表于2017年CCS上(CCF-A安全顶会)，目前已成为该领域baseline之一基于神经网络的图嵌入方法用于跨平台二进制代码相似度检测（Gemini)NeuralNetwork-basedGraphEmbeddingf

这是南开大学在ICCV2023会议上新提出的旋转目标检测算法，基本原理就是通过一系列Depth-wise卷积核和空间选择机制来动态调整目标的感受野，从而允许模型适应不同背景的目标检测。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2303.09030.pdf代码地址（可以直接使用mmrotate框架实现）：GitHub-zcablii/LSKNet:(ICCV2023)LargeSelectiveKernelNetworkforRemoteSensingObjectDyetection 一、引言目前基于旋转框的遥感影像目标检测算法已经取得了一定的进展，但是很少考虑存在于遥感影像中的先验