matlab修改错误代码美国知识产权局 ICCV 2019，首尔，韩国， 新加坡国立大学计算机科学系 @article{li2019usip, title={USIP: Unsupervised Stable Interest Point Detection from 3D Point Clouds}, author={Li, Jiaxin and Lee, Gim Hee}, journal={arXiv preprint arXiv:1904.00229}, year={2019}( } 介绍 USIP检测器：一种无监督的稳定兴趣点检测器，可以在任意变换下从3D点云中检测高度可重复且精确定位的关键点，而无需任何地面真实训练数据。 下面分别显示了ModelNet40，Redwood，Oxford RobotCar和KITTI通过USIP检测到的关键点示例。 该存储库包含用于牛津机器人车，KITTI，SceneNN，ModelNet40、3DMatch的点云关键点检测器/描述符。 安装 要求： 的Python 3 编译自定义的cud​​a模块-index_max： cd models/

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这是 [1] 中详细描述的循环模糊神经网络 (RFNN) 的四种不同 S 函数实现的集合。 它是一个四层、神经模糊网络，专门通过第 2 层和第 4 层的误差反向传播进行训练。该网络采用 4 组可调参数。 在第 2 层：mean[i,j]、sigma[i,j] 和 Theta[i,j]，在第 4 层：权重 w4[m,j]。 该网络使用的可调参数比 ANFIS/CANFIS 少得多，因此其训练速度通常更快。 这使其成为在线学习/操作的理想选择。 此外，由于在第 2 层中使用了动态元素，它的近似/映射能力得到了提高。为输入空间分区选择了散点型和网格型方法。 [1] C.-H. 李，C.-C。 Teng，使用递归模糊神经网络识别和控制动态系统，IEEE 模糊系统汇刊，第 8 卷，第 4 期，第 349-366 页，2000 年 8 月。

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