所以我遇到了这个错误，但我找不到它的来源。我相信这与我在场景中导入和创建3d对象有关，但我不确定我做错了什么。代码如下:我在调用init之前调用此函数functionloadObjects(){loader=newTHREE.JSONLoader();varfloorDiskmaterial=newTHREE.MeshPhongMaterial({map:THREE.ImageUtils.loadTexture('img/floor_test.jpg'),transparent:true,color:0xeaeaea,ambient:0xeaeaea,overdraw:0.5,//sp

摘要图像-文本检索旨在弥合模态鸿沟，根据语义相似性检索跨模态内容。之前的工作通常侧重于成对关系（即一个数据样本是否与另一个样本匹配），但忽略了高阶邻接关系（即多个数据样本之间的匹配结构）。重新排序是一种流行的后处理方法，它揭示了在单模态检索任务中捕捉邻接关系的优越性。然而，将现有的重新排序算法直接扩展到图像文本检索中效果并不理想。本文从泛化性、灵活性、稀疏性和不对称性四个角度分析了原因，并提出了一种新颖的基于可学习支柱的重新排序范式。具体来说，我们首先选择排名靠前的模内和模间邻居作为支柱，然后利用数据样本与支柱之间的邻居关系重建数据样本。这样，每个样本只需利用相似性就能映射到多模态支柱空间，从

写在前面&&笔者的个人理解目前在自动驾驶领域中，一辆自驾汽车会配备多种传感器，如：激光雷达传感器采集点云数据、相机传感器采集图像数据等。由于激光雷达传感器可以更加准确的获取待检测物体的几何和位置信息，所以基于点云的感知算法模型在快速的迭代和发展当中。目前主流的基于点云的感知算法主要分成以下两大类。一类是基于Voxel-based的感知算法，如经典的SECOND、VoxelNet等算法。Voxel-based的算法模型首先会将输入的点云数据转换成3D的体素结构表示，然后利用3D的卷积算法模型实现后续的特征提取，将提取后的3D特征送入到后续的模块当中。另外一类是基于Pillar-based的感知算

原文链接：https://arxiv.org/abs/2302.023671.引言目前基于激光雷达的主流方法分为基于点云的方法和基于体素的方法。前者能保留最多的几何信息，但点查询和遍历耗时；后者使用3D/2D卷积处理体素化点云，但用于提高效率的3D稀疏卷积在部署时会遇到困难。PointPillars作为设备部署的流行方法，使用对部署有利的2D卷积。但其使用最大池化提取每个柱体内点的特征，无法获取细粒度特征，影响最终性能（特别是对于小物体）。此外，其颈部网络FPN直接融合多尺度特征，缺少充分的特征交互。尽管PillarNet提高了PointPillars的性能，但其使用了部署困难的稀疏卷积。本文

我有一个垂直滚动的布局。可滚动div中的一个子元素绝对定位为具有较大的top值，从而在父元素上产生垂直滚动条。可滚动的父div也有一些子div元素(我们称它们为支柱)通过position:absolute和一些leftvalue水平相邻放置。这是HTML标记:和CSS:.stretch{bottom:0;left:0;right:0;top:0;position:absolute;height:auto;width:auto;}.container{border:2pxsolid;bottom:0;left:0;right:0;top:0;overflow-x:hidden;overf

我有一个垂直滚动的布局。可滚动div中的一个子元素绝对定位为具有较大的top值，从而在父元素上产生垂直滚动条。可滚动的父div也有一些子div元素(我们称它们为支柱)通过position:absolute和一些leftvalue水平相邻放置。这是HTML标记:和CSS:.stretch{bottom:0;left:0;right:0;top:0;position:absolute;height:auto;width:auto;}.container{border:2pxsolid;bottom:0;left:0;right:0;top:0;overflow-x:hidden;overf