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摘要： 背景 在PointNet中并沒(méi)有局部特征的概念，要么是對(duì)單個(gè)物體進(jìn)行處理獲取單個(gè)特征，要么是進(jìn)行整體最大池化獲取全局特征，丟失了很多局部信息。也是因此在進(jìn)行分割物體時(shí)效果顯得一般，Pointnet++則優(yōu)化了這個(gè)問(wèn)題。 方法 Pointnet++在Point的基礎(chǔ)上增添了多層次結(jié)構(gòu)，使得網(wǎng)絡(luò)能夠在越 閱讀全文

摘要： 線性回歸 一元線性回歸 線性回歸，公式為Y=Wx+b，這里簡(jiǎn)單一點(diǎn)，假設(shè)偏置b=0，我們?cè)O(shè)置損失函數(shù)為loss=(y-yi)²，y是真實(shí)值，yi是預(yù)測(cè)值，代入可得loss=(y-W*x)²，帶入x的值和y的值即可得到最終的loss函數(shù)，而后求其導(dǎo)數(shù)，導(dǎo)數(shù)為0時(shí)可取極值，進(jìn)而得到w，通過(guò)這樣我們就可以 閱讀全文

摘要： 點(diǎn)云 基礎(chǔ)知識(shí) ? 點(diǎn)云是指同一參考系下表達(dá)目標(biāo)空間分布和目標(biāo)表面特征的海量點(diǎn)集合，在獲取物體表面每個(gè)采樣點(diǎn)的空間坐標(biāo)后，得到的是點(diǎn)的集合，這個(gè)就被我們稱為點(diǎn)云。 ? 點(diǎn)云的圖像多為三維圖像，即長(zhǎng)度、寬度和深度信息。 ? 點(diǎn)云的測(cè)量原理主要分為兩種，一種是激光測(cè)量，一種則是攝影。激光測(cè)量得到的數(shù)據(jù)包 閱讀全文