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达梦dba_segments指定表名查询到的大小都包含哪些数据

一、结论dba_segments指定表名查询到的段大小包含索引、约束、表字段数据(包含LOB字段)(1)表(不包含LOB字段)创建默认分配2个簇,1个簇用于存放表结构及字段数据,1个簇用于存放cluster类型的索引(2)创建索引默认会分配2个簇,用于存放normal索引数据(3)创建约束不会额外分配空间,除非是主键或唯一约束(4)添加LOB字段默认分配2个簇,用于存放lob字段数据(5)表(包含LOB字段)创建默认分配4个簇,1个簇用于存放表结构及字段数据,1个簇用于存放cluster类型的索引,2和簇用于存放lob字段数据二、测试过程(一)创建测试表,查看初始大小createtablete

[CVPR2020] RandLA-Net: Efficient Semantic Segmentation of Large-Scale Point Clouds论文浅析

大佬的TensorFlow代码:here另一个大佬的Pytorch代码:here注:Pytorch代码只有semanticKITTI的训练,TensorFlow作者本人的代码比较全。keywords高分辨率点云——约\(10^5\)点云语义分割多层次特征在正式开始讲论文之前,我们先看看效果,0.04s的inferencetime那么咱们正式开始相关工作\(_{*篇幅有限,此处不再介绍其他基于投影或基于体素的工作}\)PointNet++网络结构关键组件Samping——FPS(最远点采样)顾名思义,每次在点云中采样的点都应该距其他点的距离最远举个例子,下图,一个二维欧式空间中,我们需要使用FP

[CVPR2020] RandLA-Net: Efficient Semantic Segmentation of Large-Scale Point Clouds论文浅析

大佬的TensorFlow代码:here另一个大佬的Pytorch代码:here注:Pytorch代码只有semanticKITTI的训练,TensorFlow作者本人的代码比较全。keywords高分辨率点云——约\(10^5\)点云语义分割多层次特征在正式开始讲论文之前,我们先看看效果,0.04s的inferencetime那么咱们正式开始相关工作\(_{*篇幅有限,此处不再介绍其他基于投影或基于体素的工作}\)PointNet++网络结构关键组件Samping——FPS(最远点采样)顾名思义,每次在点云中采样的点都应该距其他点的距离最远举个例子,下图,一个二维欧式空间中,我们需要使用FP