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[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

微软开源了一个 助力开发LLM 加持的应用的 工具包 semantic-kernel

在首席执行官萨蒂亚·纳德拉(SatyaNadella)的支持下,微软似乎正在迅速转变为一家以人工智能为中心的公司。最近微软的众多产品线都采用GPT-4加持,从Microsoft365等商业产品到“新必应”搜索引擎,再到低代码/无代码PowerPlatform等面向开发的产品,包括软件开发组件PowerApps[1]。非常重要的一点是这些产品都是使用.NET构建的,这些项目可以快速的使用LLM加持,我们写程序的同学肯定都会想微软是怎么做的,正好微软在3月17日在发布了一篇博客文章:[Hello,SemanticKernel!](https://devblogs.microsoft.com/sem

微软开源了一个 助力开发LLM 加持的应用的 工具包 semantic-kernel

在首席执行官萨蒂亚·纳德拉(SatyaNadella)的支持下,微软似乎正在迅速转变为一家以人工智能为中心的公司。最近微软的众多产品线都采用GPT-4加持,从Microsoft365等商业产品到“新必应”搜索引擎,再到低代码/无代码PowerPlatform等面向开发的产品,包括软件开发组件PowerApps[1]。非常重要的一点是这些产品都是使用.NET构建的,这些项目可以快速的使用LLM加持,我们写程序的同学肯定都会想微软是怎么做的,正好微软在3月17日在发布了一篇博客文章:[Hello,SemanticKernel!](https://devblogs.microsoft.com/sem