KITTI数据集上MaskRCNN检测效果示例 在Semantic Instance Segmentation Evaluation中,MaskRCNN性能效果排名第一. Test Image 0 Input Image PredictionTest Image 1 Input Image PredictionTest Image 2 Input Image Prediction Test Image 3 Input Image Predition Test Image 4 Input Imag

由于上一篇博客所提到的论文中的训练数据是KITTI的数据集,因此如果我想要用自己的数据集进行训练的话,就需要先弄清楚KITTI数据集的格式,在以下的网址找到了说明: 首先,数据描述中是这样的: 在以下的网址中有具体每个维度所代表的意义的说明: https://github.com/NVIDIA/DIGITS/blob/v4.0.0-rc.3/digits/extensions/data/objectDetection/README.md 那么接下来就是将自己的训练数据集转成上述的格式,然后用自己

QT5.1.0,QT4.8.0以及VC2010.VC2012的交叉测试对比. 测试1: 用VC2012静态编译了QT5.1.0. 编译速度很慢,生成完成后,用VC2012+QT5.1.0进行程序生成,在链接生成可执行程序时,速度非常慢,要等很久. 我一直以为是VC2012的问题,所以又弄了个测试2. 测试2: 用VC2012静态编译了QT5.1.0. 编译速度也是很慢,生成完成后,用VC2010+QT5.1.0进行程序生成,在链接生成可执行程序时,速度非常慢,同样需要等很久. 看来不是VC的问题

KITTI数据集提供了双目图像,激光数据,和imu/gps位置信息,其中还包括了大量的算法.下载地址为:http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/raw_data.php 例如一个153帧的序列,其中图像: 激光数据: 车体位置信息: 以及各个传感器的标定数据: 还包括各种语言的接口文件:

目录 目的 如何实现 kitti数据集简介 kitti数据集的raw_data 利用kitti提供的devkit以及相应数据集的calib文件 解读calib文件夹 解读devkit 目的 使用雷达点云提供的深度信息 如何实现 将雷达的三维点云投影到相机的二维图像上 kitti数据集简介 kitti的数据采集平台,配置有四个摄像机和一个激光雷达,四个摄像机中有两个灰度摄像机,两个彩色摄像机. 从图中可看出,关于相机坐标系(camera)的方向与雷达坐标系(velodyne)的方向规定: ​ ca

1.kitti数据采集平台 KITTI数据集的数据采集平台装配有2个灰度摄像机,2个彩色摄像机,一个Velodyne64线3D激光雷达,4个光学镜头,以及1个GPS导航系统.图示为传感器的配置平面图,为了生成双目立体图像,相同类型的摄像头相距54cm安装.由于彩色摄像机的分辨率和对比度不够好,所以还使用了两个立体灰度摄像机,它和彩色摄像机相距6cm安装.(模拟双目摄像机?) 2.kitti 激光雷达.摄像头数据融合: 要将Velodyne坐标中的点x投影到左侧的彩色图像中y: 使用公式:y =

1.KITTI数据集采集平台: KITTI数据采集平台包括2个灰度摄像机,2个彩色摄像机,一个Velodyne 3D激光雷达,4个光学镜头,以及1个GPS导航系统.坐标系转换原理参见click.KITTI提供的数据中都包含三者的标定文件,不需人工转换. 2.KITTI数据集,label文件解析: Car 0.00 0 -1.84 662.20 185.85 690.21 205.03 1.48 1.36 3.51 5.35 2.56 58.84 -1.75 第1个字符串:代表物体类别 'Car'

目录 Linux下几种常见压缩方式测试对比 参考 简介 测试 总结 Linux下几种常见压缩方式测试对比

目的 使用雷达点云提供的深度信息 如何实现 将雷达的三维点云投影到相机的二维图像上 kitti数据集简介 kitti的数据采集平台,配置有四个摄像机和一个激光雷达,四个摄像机中有两个灰度摄像机,两个彩色摄像机. 从图中可看出,关于相机坐标系(camera)的方向与雷达坐标系(velodyne)的方向规定: ​ camera:  x = right, y = down, z = forward velodyne: x = forward, y = left, z = up 那么velodyne所采

存储卡(TF卡)是手机扩展存储的大杀器,让你多装n部学习资料,多装n个外语听力练习.除了装东西外,存储卡性能不佳也会影响手机的整体性能以及体验的.本文主要针对Android手机,我是懒人,但我讨厌懒人,所以只“教怎么做”,不要指望我“帮你做”. 目前的主流已经是microSD卡,也叫TF卡了,基本的手机都支持SDHC,简单点说,就是从4G到32G的卡,现在的手机都可以支持.购买卡时存储卡都一个指标标明Class几的,比如Class2(2MB/sec).Class4(4MB/sec).Class6

公司在做游戏服务器合并的时候,对大批量数据表做了合并操作,难免会出现数据格式不一致问题.根据玩家反映BUG排查,是因为某个模块下日志表出现了数据格式问题导致. 目前想到的是有两种方案解决,第一种就是把所有的日志表数据修复:第二种就是把程序逻辑修改一下,保证查找格式正确. 我的做法是想把所有数据修复一下,就从线上数据库拿了7000条数据在本地修改测试,保证无误再执行下一步计划. 由于想到数据量会很大,我这里也顺便实验了一下多进程效率和单进程效率的对比.下面看下代码,有很多需要优化的地方....这里

本篇文章测试的哈工大LTP.中科院计算所NLPIR.清华大学THULAC和jieba.FoolNLTK.HanLP这六大中文分词工具是由  水...琥珀 完成的.相关测试的文章之前也看到过一些,但本篇阐述的可以说是比较详细的了.这里就分享一下给各位朋友! 安装调用 jieba“结巴”中文分词:做最好的 Python 中文分词组件 THULAC清华大学:一个高效的中文词法分析工具包 FoolNLTK可能不是最快的开源中文分词,但很可能是最准的开源中文分词 教程:FoolNLTK 及 HanLP使用

背景说明: 近期公司的数据增量迅速增长,存储的成本太高,需要采用生命周期进行管理,热存储中的数据或者被删除,或者备份至冷存储.但是冷备时是否要压缩,需要进行验证.Azure本身没有提供压缩的接口,只能自己处理.以下是测试的结论. 备份压缩步骤 采用压缩流.验证了两种方式,方式一在文件较大时(>3G)会超时报错,方式二可行. 1.方式一:将源stream直接压缩包装输出到目标stream.不经过本地磁盘(测试应用服务器). 这种方式在测试环境中,当文件>3G时,会报超时错误. 2.方式二:先将源

多线程和协程都属于IO密集型,我通过以下用例测试多线程和协程的实际速率对比. 实例:通过socket客户端以多线程并发模式请求不同服务器端(这里服务器端分2种写法:第一种服务器通过协程实现,第二种服务器通过多线程实现)的访问速率 第一种服务器端写法:通过gevent实现 import socket import gevent from gevent import socket, monkey monkey.patch_all() def server(port): # socket服务器函数 s

本文主要介绍Web窗体页面中的使用方法,MVC中使用方法,大家自行百度. 一.简单一行指令即可实现 <%@ OutputCache VaryByParam=" %> 这样整个页面就被缓存了,由于我是首页进行的缓存,没有任何参数所以VaryByParam值设置为none,如果希望通过指定的参数来缓存内容可以设置"id;classid"这种形式,或者干脆就用"*",通过所有参数来缓存内容. 二.缓存前后性能对比 使用ab模拟100个用户1000次并

最近研究了一下mono,想把windows上写的.Net程序移植到linux上跑.网上有资料说Linux上mono执行.Net程序效率比Windows高,本着实证的态度,只有实际验证过才有说服力. 写了个程序验证一下,发现linux上的mono环境执行效率确实高些,现将测试过程记录如下. 测试环境: 1.笔记本电脑 Lenovo T430 CPU Intel i5-3230M 内存8G 操作系统 Windows7 64位旗舰版 2.测试程序运行环境,在Oracle VM VirtualBox5.

测试环境 1台IBM Intel(R) Xeon(R) CPU           E5606  @ 2.13GHz,内存12G cd tpcc/tpcc-mysql/src # make cc load.o support.o `mysql_config --libs_r` -lrt -o ../tpcc_load /usr/bin/ld: cannot find -lperconaserverclient collect2: ld 返回 1 make: *** [../tpcc_load]

我们主要是为了测试journal对写操作性能的影响.分别测试了3.2版本,3.0版本在ramdisk,hdd上有journal,和没journal的情况. 发现一个很怪异的现象,3.2版本时候,随着ycsb写压力的增大,性能下降特别厉害,而3.0版本则不存在问题.. 3.2版本结果

安装PHP 的 swoole 扩展 及 安装 laravel,就不描述了 整合 laravel 和 swoole 用了这个轮子,侵入性很小,一行代码搞定,推荐一下,今天刚用,不能预测未来是否会遇见坑 https://github.com/swooletw/laravel-swoole 文档也讲的相对清楚 安装好了后,用 ab 软件分别对两种模式简单的压测了一下(机子开了太多东西,忽略具体指标,只做对比,发现swoole接管php-fpm模式后会性能提升了一大截,一前一后非同时运行的) /* 图片

kitti数据集中每一帧的Calibration不同,每一帧都存储了4个相机的Calibration http://ww.cvlibs.net/publications/Geiger2013IJRR.pdf里讲解了calib.txt里各个值代表的含义 https://ww2.mathworks.cn/matlabcentral/answers/270513-how-to-use-calibration-parameters-from-kittihttps://stackoverflow.com/