【深度学习】嵌入式人工智能概述
嵌入式人工智能概要
生成A-LOAM运行轨迹文件并用EVO工具绘制
针对轨迹绘制问题，主要包含两个具体问题：其一，怎么让算法生成轨迹文件？其二，怎么使用EVO工具？A-LOAM算法作为最简单的激光SLAM算法，故本文以该算法为例进行学习和调试。安装evo，绘制kitti数据集真值轨迹，修改aloam代码生成tum格式的轨迹文件，用evo绘制所得轨迹
SLAM数据集TUM，KITTI，EuRoC数据集的下载地址与真实轨迹文件的查找
在SLAM的学习过程中，不可避免的会用到这些数据集来运行程序，并且还会将运行轨迹与相机真实轨迹作对比，下面就介绍SLAM常用数据集TUM，KITTI，EuRoC数据集的下载地址与真实轨迹文件的查找。
基于SwinTransformer+UNet的遥感图像语义分割
目录摘要1.Introduction摘要全局上下文信息（context information）对于遥感图像的语义分割至关重要。然而，现有的大多数方法都依赖于卷积神经网络（CNN），由于卷积运算的局部性（locality），直接获取全局上下文信息充满了挑战性。受具有强大全局建模能力的Swin tra
全15万字丨PyTorch 深度学习实践、基础知识体系全集；忘记时，请时常回顾。
本篇博客介绍的知识是——深度学习之PyThon框架基础。这是深度学习/神经网络的基础，多次回顾，会有不一样的感受。书读百遍，其义自见。
叶面积指数（LAI）介绍以及遥感估算方法
叶面积指数介绍以及遥感估算LAI方法，并附加代码到文中。
点云配准--gicp原理与其在pcl中的使用
在概率模型中假设存在配准中两个点集, A^={ai^}\hat{A}=\left\{\hat{a_{i}}\right\}A^={ai^} and B^={bi^}\hat{B}=\left\{\hat{b_{i}}\right\}B^={bi^},并且假设 AAA and BBB 分别服从
全网独家首发｜极致版YOLOv7改进大提升（推荐）网络配置文件仅24层！更清晰更方便更快的改进YOLOv7网络模型
极致版YOLOv7改进大提升（推荐🌟🌟🌟🌟🌟）网络配置文件仅24层！更清晰更方便更快的改进YOLOv7网络模型
【2023-Pytorch-检测教程】手把手教你使用YOLOV5做电线绝缘子缺陷检测
绝缘子作为输电环节中的重要设备，在支撑固定导线，保障绝缘距离的方面有着重要作用。深度学习技术的大量应用，计算机运算性能的不断提高，为无人机准确识别和定位绝缘子，实时跟踪拍摄开辟了新的解决途径。本文对输电线路中绝缘子进行识别及定位，利用深度学习技术采取基于YOLOv5 算法的目标检测手段，结合绝缘子数
论文速读Backbone系列一：点云Transformer结合、PointNet++改进、点云卷积核设计
如有错误，恳请指出。对一些经典论文进行快速思路整理，以下内容主要关注的是3d点云的backbone设计，包括transformer的应用，卷积核的设计，PointNet++网络的改进。1）提出Offset Atention，在原本的self-attention中的LBR(Fa)改为LBR(Fin-F
丢弃法(Dropout)——原理及代码实现
丢弃法(Dropout)原理及代码实现
常用归一化/正则化层：InstanceNorm1d、InstanceNorm2d、
批量归一化与实例归一化的最大区别在于计算均值及方差的依据不同，实例归一化是对每个样本沿着通道方向独立对各个通道进行计算，而批量归一化则是对所有样本沿着batch的方向对各个通道分别进行计算。比如：输入特征图形状为：(2,3,256,512)，表示有两个256×512的特征图，特征图通道数为3，假设为
史上最强tensorflow2.6.0安装教程
安装tensorflow-gpu版本
基于Transformer的交通预测模型部分汇总【附源代码】
交通预测一直是一个重要的问题，它涉及到交通运输系统的可靠性和效率。随着人工智能的发展，越来越多的研究者开始使用深度学习模型来解决这个问题。其中，基于Transformer的交通预测模型在近年来备受关注，因为它们具有优秀的建模能力和较好的预测准确性。
基于深度学习的口罩检测系统（Python+清新界面+数据集）
口罩检测系统用于日常生活中检测行人是否规范佩戴口罩，利用深度学习算法可实现图片、视频、连接摄像头等方式的口罩检测，另外支持和结果可视化。在介绍算法原理的同时，给出Python的实现代码以及PyQt的UI界面。口罩检测系统可用于路口、商场等公共场合检测人脸是否佩戴口罩，佩戴和未佩戴口罩的数目、位置、预
基于python实现的生成对抗网络GAN
基于python实现的生成对抗网络GAN
初学树莓派——（六）树莓派安装OpenCV及USB摄像头配置
目录1、安装OpenCV1.1前言1.2换源及源内容更新1.3安装依赖1.4下载whl包1.5安装OpenCV1.6检查安装2、USB摄像头配置（同时检查OpenCV安装情况）2.1前言2.2Python调用cv2库来检查是否安装到位1、安装OpenCV1.1前言 此处对流 浪 猫表示感谢，本文参考
STGCN时空图卷积网络:用于交通预测的深度学习框架
提出了一种新的深度学习架构——时空图卷积网络，用于交通预测任务。该架构包括几个时空卷积块，它们是图卷积层[Defferrard等人，2016]和卷积序列学习层的组合，以建模空间和时间依赖性。据我们所知，在交通研究中应用纯卷积结构同时从图结构时间序列中提取时空特征尚属首次。我们在两个真实世界的交通数据
轴承故障诊断领域的论文到底有多水
这个是最让人困惑的，就好像你说自己证明了某个方法更好，但是你却没有交代自己怎么做的，或者说你交代的过程有外行话或者逻辑上的缺陷，但是你就这么给出个结果完事了。由于自己没有足够大的学术交流圈子，为了尽量避免误判，我在原来13篇论文的基础上又读了18篇，这些论文至少都出自中文核心，有一些还有EI的tit
射频测试基础知识总结
表示可以辐射到空间的电磁频率，频率范围从300KHz～110GHz之间，射频简称RF，是高频交流变化电磁波的简称，其每秒变化小于1000次被称为低频电流，超过10000次的称为高频电流，而射频就是这种高频电流。为了确保天线接收的信号能够在接收机的最后一级被正确的恢复，一个好的低噪音放大器需要在放大信
