颜色分类leetcode xview2 第一名解决方案 “xView2：评估建筑损坏”挑战的第一名解决方案。 解决方案介绍 使用此环境开发的解决方案： Python 3（基于Anaconda安装） Pytorch 1.1.0+ 和 torchvision 0.3.0+ 英伟达顶点 硬件：当前的训练批量大小至少需要 2 个 GPU，每个 GPU 为 12GB。 （最初在 Titan V GPU 上训练）。 对于 1 GPU 批量大小和学习率应该在实践中找到并相应地改变。 竞赛数据集中的“train”、“tier3”和“test”文件夹应放在当前文件夹中。 使用“train.sh”脚本来训练所有模型。 （在 2 个 GPU 上约 7 天）。 要生成预测/提交文件，请使用“predict.sh”。 “evaluation-docker-container”文件夹包含用于对保留集（CPU 版本）进行最终评估的 docker 容器的代码。 训练模型 此处提供经过训练的模型权重： （请注意：代码是在比赛期间开发的，旨在对不同的模型进行单独的实验。因此，按原样发布，没有额外的重构以提供完全的训练重现

ORB-slam 最初相关论文，博客提供了全部翻译，主要描述二进制特征对于计算速度的优化。

SC-LIO-SAM 版本 2020-11-19 什么是 SC-LIO-SAM？ SC-LIO-SAM 是一种实时激光雷达惯性 SLAM 封装。 LiDAR 惯性 SLAM：扫描上下文 + LIO-SAM 该存储库是一个示例用例，它是一种快速而强大的 LiDAR 位置识别方法。 有关每种算法的更多详细信息，请参阅扫描上下文 LIO-SAM 您还可以使用该项目的 LiDAR-only 版本，名为 。 扫描上下文：快速而强大的位置识别 轻量级：名为“Scancontext.h”和“Scancontext.cpp”的单个标题和cpp文件 我们的模块有 KDtree ，我们使用 。 nanoflann 也是一个单头程序，该文件在我们的目录中。 易于使用：用户只需记住和使用两个API函数； makeAndSaveScancontextAndKeys和detectLoopClosureID

欧拉公式求长期率的matlab代码拾放机器人 使用ROS的6自由度KUKA KR210拟人化机器人串行操纵器进行对象拾取和存储 萨尔曼·哈什米 内容 缩略语 自由度 ROS 弧 国际空间站 EVA 电子工程 厕所 DH FK 我知道 存款准备金 城市发展基金 1.简介 该项目源自Udacity's，后者又由Amazon Robotics LLC赞助。 图1.1亚马逊配送中心的机械臂货架产品 客观的 在非结构化环境中实现商业可行的自动拣选和存储，例如从货架上拣选产品并将其放入装运箱，仍然是一个艰巨的挑战。 ARC的目标是执行一般任务的简化版本，该任务是在架子上拣货和存放物品。 根据ARC规则：“挑战结合了对象识别，姿势识别，抓握计划，顺应性操纵，运动计划，任务计划，任务执行以及错误检测和恢复”。 该项目的目的是演示KR210在模拟中将自主物体拾取和放置在半非结构化环境中的自主能力。 在此项目的上下文中，一个拾取和放置周期可以分为以下任务： 确定架子上的目标对象 计划并朝目标物进行清洁运动 有效地抓取/拾取目标物体而不会干扰其他物体 计划并进行干净的移动，到达下车地点 有效地将物体存放/放

可用于UnityVR开发，3D游戏开发，高清天空盒子Skybox素材，游戏环境背景素材，无水印。 让你身临其境的天空盒子，各类题材丰富，都是辛苦搜罗所得的高清exr格式，可以直接用于Unity开发，特别是VR游戏的开发。 内景、外景、城市、乡间、日出，夜晚，欧式宫殿，中式园林，应有尽有，可以在我的下载频道选择需要的下载。 注意，由于是高清，所以体积较大（大的可以达到500M），请下载前预留合适的空间。 使用方法： 1-导入Unity后将图片的Shape转换成cube形式， 2-创建空Material，并转换成Cube/skybox形式， 3-将图片拖入新建的SkyboxMaterial， 4-用刚创建的Material代替项目中原本的系统默认Skybox

OpenIBL 介绍 OpenIBL是基于PyTorch的开源代码库，用于基于图像的本地化（换句话说，就是位置识别）。 它支持多种最新方法，还涵盖了ECCV-2020聚光灯SFRS的正式实施。 我们支持由slurm或pytorch启动的单/多节点多GPU分布式培训和测试。 正式执行： ：用于大规模图像定位的自监督细粒度区域相似性（ECCV'20 Spotlight ） 非官方实施： NetVLAD：用于弱监督位置识别的CNN架构（CVPR'16） SARE：用于大规模图像定位的随机吸引-排斥嵌入（ICCV'19） 常问问题 如何提取单个图像的描述符？ 请参阅。 如何在论文中

计算机视觉与机器学习 SRU：Places Recognizer项目 Mahya Mahdian和Mohammad Hassan Sattarian 该项目旨在训练一种能够识别我们大学（SRU）六个不同地方的模型。 选择的地方（模型类）： 电脑校园 建筑校园 场地 自助餐 自己 文化馆 快速开始 连接到服务器波纹管并拍照或从图库中选择以进行预测： http://http://95.211.250.100:8080/predict 或者 克隆存储库，打开一个终端并输入： cd " Usage Sample " python predict.py [ImagesAddress] 结构 模型是一种基于微调实现是（显然）是经过VGS16网络预先训练而成的Places图像，更具体地说是place365数据集，它仅使用基本模型的卷积层进行了解冻，并经过了最后的5个卷积层的训练，并连接到了具

离散系统极点放置，在 MATLAB 中没有“Acker”或“Place”命令。 它可以轻松更改以处理不同的系统。 艾曼·阿拉克aiman.h9191@gmail.com

python的Tkinter模块提供的一些部件和子控件在窗口的布局方式和具体摆放位置

贪心算法的matlab程序代码Baxter-Pick-and-Place-using-Q-Learning Baxter 机器人已经过训练，可以将相似的颜色块组合在一起，然后使用 Q-Learning 将它们堆叠起来 重要先决条件： Ubuntu 14.04- ROS 靛蓝 - 安装 OpenCV 3.0- 百特 SDK- MATLAB- 训练： Baxter_Training_2.mat 包含受过训练的代理的 Q-Table。 使用 Player.mat 检查训练。 Player.mat 为代理提供了一个随机的数字序列进行排序。 Baxter 上积木的颜色映射到数组中的数字以简化学习过程。 color_3、color_2、color_1分别代表出现3、2、1次的颜色。 color_3、color_2、color_1 mat 文件存储包含 60 种可能状态中每一种的颜色的数组。 它们的使用可以在 Baxter_Training_2.mat 中看到。 代码很简单，使用 Q-Table 实现 Q-Learning。 动作由 epsilon-greedy 算法选择。 训练是针对总共 4^6