图1NuScences纯视觉3D检测榜单(2022.3.18) 这篇论文对应NuScenes纯视觉榜三方法PETR，旷视科技于2022年3月上传至arXiv。PETR是DETR3D的改进，在没有外部训练数据的情况下，性能已经优于DETR3D。本人由于工作原因比较关注ATE（平均目标中心点误差）和AOE（平均目标偏航角误差）两项指标，从图2可以看出，PETR方法AOE指标基本和DETR3D方法持平，但ATE指标除了bicycle类别均优于DETR3D，尤其是bus和constructionvehicle这类大型车辆目标。图2PETR和DETR3D性能对比PETR论文链接：https://arx
在深度学习领域中，图像分类，目标检测和目标分割是三个相对来说较为基础的任务了。再加上图像生成（GAN，VAE，扩散模型），keypoints关键点检测等等，基本上涵盖了图像领域大部分场景了。尤其是在目标检测，一直是各大比赛（PascalVOC,COCO,ImageNet）的主要任务。与此同时，检测任务中的两大流派：one-stage、two-stage一直是热议的话题。同时，也是面试官最喜欢问的话题。早期的物体检测多使用滑动窗口与分类器配合行动。在两步方案中，R-CNN首先在第二阶段使用卷积神经网络极大的提升了准确率，开启了物体检测的新纪元。RPN的出现则将两步方案统一在一个神经网络中，得名F
先上图吧0filecommitted,1filefailedtocommit:代码更新>runningpre-commithook:lint-staged[33m[33m‼[33mSomeofyourtasksusegitaddcommand.Pleaseremoveitfromtheconfigsinceallmodificationsmadebytaskswillbeautomaticallyaddedtothegitcommitindex.[39m[STARTED]Preparing…[SUCCESS]Preparing…[STARTED]Runningtasks…[STARTED]Ru
PETR:PositionEmbeddingTransformationforMulti-View3DObjectDetection作者单位旷视目的DETR3D中2D->3D过程存在的问题：预测的参考点坐标可能不准确，在采样图片特征时可能拿不到对应的特征。只有参考点投影位置的图像特征被使用，无法学到全局的特征。采样图像特征的过程过于复杂，难于应用本文的目标是在DETR的基础上，提出一个简单优雅的3D目标检测框架本文的贡献总结：提出了一个简单优雅的框架，PETR，用于多视角的3D目标检测。提出了一个新的3Dposition-aware表示在nuScenes数据集上达到了sota方法网络结构网络整
在开发应用时，需要配置应用的一些标签，例如应用的包名、图标等标识特征的属性。本文描述了在开发应用需要配置的一些关键标签。图标和标签通常一起配置，可以分为应用图标、应用标签和入口图标、入口标签，分别对应app.json5配置文件和module.json5配置文件文件中的icon和label标签。应用图标和标签是在设置应用中使用，例如设置应用中的应用列表。入口图标是应用安装完成后在设备桌面上显示出来的，如图一所示。入口图标是以UIAbility为粒度，支持同一个应用存在多个入口图标和标签，点击后进入对应的UIAbility界面。图1 应用图标和标签 1.应用包名配置应用需要在工程的AppScope
论文地址:https://arxiv.org/pdf/2303.10404.pdf代码:未开源目前是MOT20的第二名1.Abstract这篇文章着力于解决长时跟踪的问题.当前大多数方法只能依靠Re-ID特征来进行长时跟踪,也就是轨迹长期丢失后的再识别.然而,Re-ID特征并不总是有效的.尤其是在拥挤和极度遮挡的情况下.为此,这篇文章提出了MotionTrack,包括两个方面:设计了一个交互模块(InteractionModule),来学习短轨迹之间的相互作用.简单来说,就是根据目标相邻两帧的的偏移,计算出一个表征目标之间相互影响的矩阵,随后利用该矩阵经过一个GCN和MLP来直接得到目标的预测
前言本文介绍vue3-element-admin如何通过Husky+Lint-staged+Commitlint+Commitizen+cz-git来配置Git提交代码规范。核心内容是配置Husky的pre-commit和commit-msg两个钩子:pre-commit：Husky+Lint-staged整合实现Git提交前代码规范检测/格式化(前提：ESlint+Prettier+Stylelint代码统一规范)；commit-msg:Husky+Commitlint+Commitizen+cz-git整合实现生成规范化且高度自定义的Gitcommitmessage。Git提交代码检测Gi
前言本文介绍vue3-element-admin如何通过Husky+Lint-staged+Commitlint+Commitizen+cz-git来配置Git提交代码规范。核心内容是配置Husky的pre-commit和commit-msg两个钩子:pre-commit：Husky+Lint-staged整合实现Git提交前代码规范检测/格式化(前提：ESlint+Prettier+Stylelint代码统一规范)；commit-msg:Husky+Commitlint+Commitizen+cz-git整合实现生成规范化且高度自定义的Gitcommitmessage。Git提交代码检测Gi
1.引言前序博客：基础算法优化——FastModularMultiplication大整数的模乘：是每种SNARK计算的核心是最昂贵的基石通常可决定整个协议的复杂度对模乘运算的哪怕一点点改进，都可能带来大幅加速。Ingonyama团队2023年论文Multi-PrecisionFastModularMultiplication，开源代码实现见：https://github.com/ingonyama-zk/modular_multiplication（Python）基础算法优化——FastModularMultiplication（本文称为Barrett-Domb模乘算法）是一种基于Barre
HarmonyOS的官方API中提供了QRCode组件（QRCode-基础组件-组件参考（基于ArkTS的声明式开发范式）-ArkTSAPI参考-HarmonyOS应用开发），这个组件有个缺点只能用于显示二维码，无法显示条码与解析码内容，下面给大家介绍一个功能强大的三方库@ohos/zxing，效果如下。【开发步骤】Gitee仓库中的示例代码很全，如果只是需要简单接入的话，可以精简一下代码。一、引入三方库首先，我们需要导入这个ohpm的组件库，可以参考demo中的命令行方式导入：“ohpminstall@ohos/zxing”另一种方式是在oh-package.json5中配置，这边的版本选择
