bev专栏
超越BEVFusion！Lift-Attend-Splat：最新BEV融合方案LAS
本文介绍了一种新的相机-激光雷达融合方法，称为“Lift Attented Splat”，该方法完全绕过单目深度估计，而是使用简单的transformer在BEV中选择和融合相机和激光雷达特征。证据表明，与基于Monocular深度估计的方法相比，本文的方法显示出更好的相机利用率，并提高了物体检测性 ......
Elasticsearch专栏 集群管理
Elasticsearch 集群管理 简介 Elasticsearch 是一个开源的分布式搜索和分析引擎，用于处理大规模的结构化和非结构化数据。集群管理是确保 Elasticsearch 在生产环境中高效运行的关键任务之一。 集群基础知识 节点（Nodes）： Elasticsearch 集群由一个 ......
Elasticsearch专栏 基础知识
Elasticsearch 基础知识 1. 什么是 Elasticsearch？ Elasticsearch 是一个开源、分布式、实时搜索和分析引擎，建立在 Apache Lucene 基础之上。它提供了一个强大的 RESTful API，用于进行复杂的搜索和分析操作。 2. 核心概念 2.1 节点 ......
Elasticsearch专栏 集群分片管理
Elasticsearch 集群分片管理 简介 Elasticsearch 是一个分布式搜索和分析引擎，数据在集群中被分割成多个分片，以实现高性能和可伸缩性。在管理 Elasticsearch 集群时，分片的合理分配和监控是至关重要的。 分片基础知识 主分片（Primary Shard）： 每个索引 ......
Elasticsearch专栏 集群安全认证
Elasticsearch 集群安全认证 简介 Elasticsearch 的安全认证功能用于确保只有经过授权的用户才能访问集群和执行特定操作。这有助于保护集群中的数据和资源。 安全认证组件 1. X-Pack Security 插件 X-Pack 是 Elastic 提供的官方插件，包含了 Ela ......
BEV感知融合框架
BEVPerception Survey 最新文献综述研究主要包含三个部分 ——BEV 相机、BEV 激光雷达和 BEV 融合。BEV 相机表示仅有视觉或以视觉为中心的算法，用于从多个周围摄像机进行三维目标检测或分割；BEV 激光雷达描述了点云输入的检测或分割任务；BEV 融合描述了来自多个传感器输 ......
超越BEVFusion！Lift-Attend-Splat：最新BEV融合方案LAS
本文介绍了一种新的相机-激光雷达融合方法，称为“Lift Attented Splat”，该方法完全绕过单目深度估计，而是使用简单的transformer在BEV中选择和融合相机和激光雷达特征。证据表明，与基于Monocular深度估计的方法相比，本文的方法显示出更好的相机利用率，并提高了物体检测性 ......
关于学习力 - 刘澜老师的得到专栏
以下是我在看的过程中的一些笔记记录，也有一些自己的思考，感兴趣建议阅读原专栏，关键的不是看做了什么笔记，而是看给自己的行为带来多大的改变。 何为优秀的学习者 学习者的分类 学习者分为四类，划分的依据是如何使用时间： 生产型学习者：将时间用来生产，比如说工作，大部分都是低水平的重复劳动 消费型学习者： ......
BEV开山之作LSS（Lift,Splat,Shoot）代码浅析之一：数据加载
compile_data: 1）初始化Nuscenes API 2）Segmentation Data类，__getitem__得到traindata和valdata，主要调用NuscData的初始化， a.get_scenes调用create_split_scenes得到train，val的场景I ......
《人工智能专栏》专栏介绍 & 专栏目录 & Python与Python | 机器学习 | 深度学习 | 目标检测 | YOLOv5及其改进 | YOLOv8及其改进 | 关键知识点 | 各种工具教程
更好的阅读体验请点击：《人工智能专栏》专栏介绍 & 专栏目录 & Python与Python | 机器学习 | 深度学习 | 目标检测 | YOLOv5及其改进 | YOLOv8及其改进 | 关键知识点 | 各种工具教程 专栏介绍： 本专栏集成 Python与Python | 机器学习 | 深度学习 ......
BEV开山之作LSS（Lift,Splat,Shoot）原理代码串讲（转）
自动驾驶：BEV开山之作LSS（lift,splat,shoot）原理代码串讲前言Lift参数创建视锥CamEncodeSplat转换视锥坐标系Voxel Pooling总结 前言 目前在自动驾驶领域，比较火的一类研究方向是基于采集到的环视图像信息，去构建BEV视角下的特征完成自动驾驶感知的相关任务 ......
纯卷积BEV模型的巅峰战力 | BEVENet不用Transformer一样成就ADAS的量产未来(转)
近年来，在自动驾驶领域，鸟瞰视角（BEV）空间中的3D目标检测作为一种普遍的方法逐渐脱颖而出。尽管与视角视图方法相比，BEV方法在精度和速度估计方面得到了改进，但将BEV技术部署到实际自动驾驶车辆中仍然具有挑战性。这主要归因于它们依赖于基于视觉 Transformer （ViT）的架构，这使得相对于 ......
BEV感知综述（转）
1 前言 本文介绍了基于视觉传感器的一些感知算法，包括2D感知，3D感知，多目感知，以及基于注意力机制的感知。其中一些文章里提到了BEV感知，也介绍了其基本原理和近期相关的进展。从目前的发展趋势来看，BEV感知已经成为了一个相对独立的研究课题，在自动驾驶系统中的应用潜力也很大。因此，本专栏专门推出一 ......
CPGNet: point+rv+bev 融合
ICRA22-Cascade Point-Grid Fusion Network for Real-Time LiDAR Semantic Segmentation 亮点 multi view融合：point+rv+bev 端到端轻量网络，做到了实时性，在semanticKITTI上单帧43ms（2 ......
cocos专栏第二章：创建项目与显示第一个物体
创建第一个项目 从本节开始我们将详细的来开始学习Cocos Creator的开发基础与操作。我们先来创建一个项目，打开CocosDashboard, 选择”新建”, 选3D游戏模板”Empty(3D)”, 输入项目的名字(classGame)与路径(D:\Home\workspace)，(注意项目的 ......
cocos专栏第一章: 初识Cocos Creator
1.1 Cocos 不同时期与产品 刚接触Cocos家族的时候，会有很多个Cocos的版本与分支，比如Cocos2d, Cocos2d-x, Cocos Creator 1.x, Cocos Creator 2.x, Cocos Cretor3D, Cocos Creator 3.x, CocosD ......
【验证码逆向专栏】百某网数字九宫格验证码逆向分析
声明 本文章中所有内容仅供学习交流使用，不用于其他任何目的，不提供完整代码，抓包内容、敏感网址、数据接口等均已做脱敏处理，严禁用于商业用途和非法用途，否则由此产生的一切后果均与作者无关！ 本文章未经许可禁止转载，禁止任何修改后二次传播，擅自使用本文讲解的技术而导致的任何意外，作者均不负责，若有侵权， ......
#19 JOI Final 专栏
[JOI 2016 Final]オレンジの出荷 题面 \(f_i\) 表示 \(1\sim i\) 的都放完的最小代价，数据范围支持 \(O(nm)\) dp。 点击查看代码 #include<bits/stdc++.h> #define ull unsigned long long #define ......
【stm32 调试专栏】程序卡在 LDR R0, =SystemInit问题解决
转载自：https://blog.csdn.net/AQRSXIAO/article/details/133680606 STM32使用printf()必须勾选use_microlib ......
《算法学习专栏》—— DP问题之状态机模型
2023年10月13日 更新于2023年10月13日 一、前言 本栏，为状态机模型，题目主要来源日常，目前主要来源于Acwing的提高课。希望以后做到状态机的题目，也能加进来，不断完善。使用的分析方法均为闫式DP分析法。字臭。。。希望能用手写板慢慢写的好看。 二、状态机模型 2.1 对于状态机的考虑 ......
《算法学习专栏》—— DP问题之背包模型
2023年10月11日 更新于2023年10月11日 一、前言 本栏，为背包模型，题目主要来源日常，目前主要来源于Acwing的提高课。希望以后做到背包的题目，也能加进来，不断完善。使用的分析方法均为闫式DP分析法。字臭。。。希望能用手写板慢慢写的好看。 二、背包模型 2.1 目前的模型 01背包模 ......
《算法学习专栏》——DP问题之线性DP
2023年10月10日 更新于2023年10月10日 一、前言 本栏，为线性DP，题目主要来源日常，目前主要来源于Acwing的提高课。希望以后做到线性DP的题目，也能加进来，不断完善。 二、线性DP 2.1 目前的模型： 数字三角形模型 最长上升子序列模型 2.2 目前解决的问题： 可以解决路径上 ......
【验证码逆向专栏】螺丝帽人机验证逆向分析
声明 本文章中所有内容仅供学习交流使用，不用于其他任何目的，不提供完整代码，抓包内容、敏感网址、数据接口等均已做脱敏处理，严禁用于商业用途和非法用途，否则由此产生的一切后果均与作者无关！ 本文章未经许可禁止转载，禁止任何修改后二次传播，擅自使用本文讲解的技术而导致的任何意外，作者均不负责，若有侵权， ......
Ansible专栏文章之十五：Ansible管理Windows主机
回到：Ansible系列文章 各位读者，请您：由于Ansible使用Jinja2模板，它的模板语法{% raw %} {{}} {% endraw %}和{% raw %} {%%} {% endraw %}和博客系统的模板使用的符号一样，在渲染时会产生冲突，尽管我尽我努力地花了大量时间做了调整，但 ......
Ansible专栏文章之十六：成就感源于创造，自己动手写Ansible模块
回到：Ansible系列文章 各位读者，请您：由于Ansible使用Jinja2模板，它的模板语法{% raw %} {{}} {% endraw %}和{% raw %} {%%} {% endraw %}和博客系统的模板使用的符号一样，在渲染时会产生冲突，尽管我尽我努力地花了大量时间做了调整，但 ......
Ansible专栏文章之十一：更快点，执行过程分析、异步、效率优化
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Ansible专栏文章之十二：更安全，使用Vault进行加密
回到：Ansible系列文章 各位读者，请您：由于Ansible使用Jinja2模板，它的模板语法{% raw %} {{}} {% endraw %}和{% raw %} {%%} {% endraw %}和博客系统的模板使用的符号一样，在渲染时会产生冲突，尽管我尽我努力地花了大量时间做了调整，但 ......
Ansible专栏文章之十四：Ansible管理docker和openstack
回到：Ansible系列文章 各位读者，请您：由于Ansible使用Jinja2模板，它的模板语法{% raw %} {{}} {% endraw %}和{% raw %} {%%} {% endraw %}和博客系统的模板使用的符号一样，在渲染时会产生冲突，尽管我尽我努力地花了大量时间做了调整，但 ......