3D MinkowskiEngine稀疏模式重建 本文看一个简单的演示示例,该示例训练一个3D卷积神经网络,该网络用一个热点向量one-hot vector重构3D稀疏模式.这类似于Octree生成网络ICCV'17.输入的one-hot vector一热向量,来自ModelNet40数据集的3D计算机辅助设计(CAD)椅子索引. 使用MinkowskiEngine.MinkowskiConvolutionTranspose和 MinkowskiEngine.MinkowskiPruning,依

闵可夫斯基引擎Minkowski Engine Minkowski引擎是一个用于稀疏张量的自动微分库.它支持所有标准神经网络层,例如对稀疏张量的卷积,池化,解池和广播操作.有关更多信息,请访问文档页面. pip install git+https://github.com/NVIDIA/MinkowskiEngine.git 稀疏张量网络:空间稀疏张量的神经网络 压缩神经网络以加快推理速度并最小化内存占用已被广泛研究.用于模型压缩的流行技术之一是修剪卷积网络中的权重,也被称为稀疏卷积网络.用于模

NOTES: 这是第三届全国大学生集成电路创新创业大赛 - Arm 杯 - 片上系统设计挑战赛(本人指导的一个比赛).主要划分为以下的 Top5 重点.难点.亮点.热点以及创新点:1.通过 Arm Cortex-M3 CPU 软核 IP 在 Xilinx Artix-7 纯 FPGA 平台上构建一个 SoC 片上系统,该系统一方面能够通过 HDMI 接口,在显示屏上实时显示 OV5640 摄像头所采集的车牌视频数据(比特流的生成是通过交叉编译的方式,即 Verilog 编译与 C 编译):2.该

CVPR2020:4D点云语义分割网络(SpSequenceNet) SpSequenceNet: Semantic Segmentation Network on 4D Point Clouds 论文地址: https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Shi_SpSequenceNet_Semantic_Segmentation_Network_on_4D_Point_Clouds_CVPR_2020_paper.pdf 摘要

十岁的小男孩 本文为终端移植的一个小章节. Sparse Block Net 本节为优化加速的第二章节,主要介绍Sparse-block net.上章节为OP算子层的加速,本节为层级间的加速,主要针对CNN的加速.首先通过看一篇大佬JYZhang_sh的博客,之后通过一篇论文实际应用在网络层级结构. 论文:SBNet: Sparse Blocks Network for Fast Inference 论文地址 GitHub源码 论文解读 稀疏块网络(SBNet),这是一种用于TensorFlow

项目地址:https://github.com/bharathgs/Awesome-pytorch-list 列表结构: NLP 与语音处理 计算机视觉 概率/生成库 其他库 教程与示例 论文实现 PyTorch 其他项目 自然语言处理和语音处理 该部分项目涉及语音识别.多说话人语音处理.机器翻译.共指消解.情感分类.词嵌入/表征.语音生成.文本语音转换.视觉问答等任务,其中有一些是具体论文的 PyTorch 复现,此外还包括一些任务更广泛的库.工具集.框架. 这些项目有很多是官方的实现,其中

文章链接 Abstract 本文研究稀疏输入下的卷积神经网络,并将其应用于稀疏的激光扫描数据的深度信息完成实验.首先,我们表明,即使当丢失数据的位置提供给网络时,传统卷积网络在应用于稀疏数据时性能也很差.为了克服这个问题,我们提出了一个简单而有效的稀疏卷积层,它在卷积运算中明确地考虑了丢失数据的位置. 我们在各种baseline方法的合成和实际实验中证明了所提出的网络架构的好处.与密集型的baseline相比,提出的稀疏卷积网络可以很好地推广到新的数据集,并且对于数据稀疏性水平是不变的. 对于我

自己搭建神经网络时,一般都采用已有的网络模型,在其基础上进行修改.从2012年的AlexNet出现,如今已经出现许多优秀的网络模型,如下图所示. 主要有三个发展方向: Deeper:网络层数更深,代表网络VggNet Module: 采用模块化的网络结构(Inception),代表网络GoogleNet Faster: 轻量级网络模型,适合于移动端设备,代表网络MobileNet和ShuffleNet Functional: 功能型网络,针对特定使用场景而发展出来.如检测模型YOLO,Faste

Houdni学习--[三]裂开的墙砖 Houdinisophoudinisop Houdni学习--[三]裂开的墙砖 一.OverView 一条从板块上裂开的纹路,并在一段距离后逐渐变细. sop 二.Sop sop 2.1 Pointvop Pointvop节点可以通过将节点连接自定义对输入数据的操作,最后传递到输出节点. vop 2.2 Carve 从图元中分割.切割或提取点或横截面.该案例中来控制裂缝的延伸程度.其U,V属性可以控制切割的方向和程度. 裂缝 2.3 turbnoise 可以

一 知识背景 3D scan&cloud points(点云)patch-based features,fully convolutional network, deep metric learning, sparse tensors,sparse convolutions, hard negetive-mining, contrastive loss, triplet loss, batch normalization... 1.cloud points(点云) “在逆向工程中通过测量仪器得到

作者:蒋天园 Date:2020-04-16 来源:SA-SSD:阿里达摩院最新3D检测力作(CVPR2020) Brief 来自CVPR2020的研究工作,也是仅仅使用Lidar数据进行3D检测的文章,CVPR2020接收的几篇文章中,采用LiDar作为网络结构输入的已经已经多于采用图像和lidar的结合,从一方面讲,lidar数据由于包含了现实场景中的几何结构而比双目信息包含更加精确的信息.同时受到的外界条件的影响也相应的越小. 这是一篇来自港理工和阿里达摩院的合作文章 文章链接:http:

作者:蒋天园 Date:2020-04-18 来源:3D-VID:基于LiDar Video信息的3D目标检测框架|CVPR2020 Brief paper地址:https://arxiv.org/pdf/2004.01389.pdf code地址:https://github.com/yinjunbo/3DVID 这是一篇来自北理工和百度合作的文章,目前还未开源,只有项目地址,2020年3月份放置在arxiv上,已经被CVPR2020接收:从标题我们猜测该文采用的时空信息将多帧的点云信息融合做

郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! 以下是对本文关键部分的摘抄翻译,详情请参见原文. Abstract 能量收集技术为未来的物联网应用提供了一个很有前景的平台.然而,由于这些设备中的通信非常昂贵,应用程序将需要“超出边缘”的推理,以避免在无意义的通信上浪费宝贵的能量.我们的结果表明,应用程序性能对推理精度非常敏感.不幸的是,精确的推理需要大量的计算和内存,而能量收集系统的资源严重受限.此外,能量收集系统间歇运行,经常发生电力故障,这会破坏结果,阻碍前进. 本文克服了这些

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目录 摘要 1.引言: 2.背景 2.1 数据集 2.2评价指标 3.3D点云分割 3.1 3D语义分割 3.1.1 基于投影的方法 多视图表示 球形表示 3.1.2 基于离散的方法 稠密离散表示 稀疏的离散表示 3.1.3 混合方法 3.1.4 基于点的方法 逐点MLP方法 点卷积方法 基于RNN方法 基于图方法 3.2 实例分割 3.2.1 基于候选框的方法 3.2.2 不需要候选框的方法 3.3 部件分割 3.4 总结 4. 结论 3D点云深度学习:综述(3D点云分割部分) Deep Le

http://m.blog.csdn.net/blog/wu010555688/24487301 本文整理了网上几位大牛的博客,详细地讲解了CNN的基础结构与核心思想,欢迎交流. [1]Deep learning简介 [2]Deep Learning训练过程 [3]Deep Learning模型之:CNN卷积神经网络推导和实现 [4]Deep Learning模型之:CNN的反向求导及练习 [5]Deep Learning模型之:CNN卷积神经网络(一)深度解析CNN [6]Deep Learn