Tusimple 是一家做自动驾驶的公司,他也公布了一些其在自动驾驶领域积累的数据,其中有一些是和车道线检测相关的.2018年6 月份,其举办了一次以摄像头图像数据做车道检测的比赛,公开了一部分数据及其标注.数据下载数据是:https://github.com/TuSimple/tusimple-benchmark/issues/3 在其doc中可以发现数据个数的一些说明 标注json 文件中每一行包括三个字段 raw_file : 每一个数据段的第20帧图像的的 path 路径 lanes 和

Spatial As Deep: Spatial CNN for Traffic Scene Understanding 收录:AAAI2018 (AAAI Conference on Artificial Intelligence) 原文地址:SCNN 论文提出了一个新颖网络Spatial CNN,在图片的行和列上做信息传递.可以有效的识别强先验结构的目标.论文提出了一个大型的车道检测数据集,用于进一步推动自动驾驶发展. 代码: 官方-torch Abstract 现今的CNN模型通常是由卷积

PCD版本 在点云库(PCL)1.0版本发布之前,PCD文件格式有不同的修订号.这些修订号用PCD_Vx来编号(例如,PCD_V5.PCD_V6.PCD_V7等等),代表PCD文件的0.x版本号.然而PCL中PCD文件格式的正式发布是0.7版本(PCD_V7). 文件头格式 每一个PCD文件包含一个文件头,它确定和声明文件中存储的点云数据的某种特性.PCD文件头必须用ASCII码来编码.PCD文件中指定的每一个文件头字段以及ascii点数据都用一个新行(\n)分开了,从0.7版本开始,PCD文件

每一个pcd文件包含一个文件头,它声明文件中存储的点云数据的特性(元数据).pcd文件头必须用ASCII码来编码.头文件属性字段都以一个新行(\n)分开.从0.7版本开始,pcd文件头包含下面的字段: .VERSION –指定pcd文件版本 .FIELDS –指定一个点可以有的每一个维度和字段的名字.例如: FIELDS x y z                                   # XYZ data FIELDS x y z rgb                     

1.Db和模型的存在只是ThinkPHP5.0架构设计中的职责和定位不同,Db负责的只是数据(表)访问,模型负责的是业务数据和业务逻辑.2.Db和模型最明显的一个区别就是Db查询返回的数据类型为数组(对于一个没有业务逻辑的数据而言,数组已经足够),而模型的查询返回类型的是模型对象实例.3.总而言之,想要掌握模型,必须明白和理解下面几个原则:模型和数据库层的定位和职责不同:不要因为性能而放弃使用模型,那是得不偿失的:用面向对象的方式来使用和设计模型:模型的数据底层操作仍然是数据库抽象访问层,而且是

I/O模块中共有21个类 (1)class pcl::FIleReader:定义了PCD文件的读取接口,主要用作其他读取类的父类   pcl::FileReader有pcl::PCDReader和pcl::PLYReader子类 (2)class pcl::FIleWrite : 与class pcl::FIleReader对应,是写入PCD文件类的接口定义,作为其他写入类的父类,pcl::Filewriter有pcl::PCDwriter和pcl::PLYWriter子类 (3) class

1.什么是hive Hive是一个基于Hadoop的数据仓库,可以将结构化数据映射成一张表,并提供类SQL的功能,最初由Facebook提供,使用HQL作为查询接口.HDFS作为存储底层.mapReduce作为执行层,设计目的是让SQL技能良好,但Java技能较弱的分析师可以查询海量数据,2008年facebook把Hive项目贡献给Apache.Hive提供了比较完整的SQL功能(本质是将SQL转换为MapReduce),自身最大的缺点就是执行速度慢.Hive有自身的元数据结构描述,可以使用M

1.现在Esri已将影像作为GIS解决方案的一部分,其详细战略部署是如何的? 在过去的十年.Esri有规划的在ArcGIS平台(主要为Desktop和Server)中管理和开发影像和栅格功能.这包含影像管理和服务公布,Desktop和Server中的影像处理增强工具,以及管理大规模影像数据的能力.ArcGIS10.3中.影像技术最大的优化在于将影像处理变得更加简单,用户能够轻松的使用影像,管理影像以及获得有价值的信息产品. ArcGIS平台的多个产品都已经集成了影像功能.包含ArcGIS for

模型评估与参数调优实战 基于流水线的工作流 一个方便使用的工具:scikit-learn中的Pipline类.它使得我们可以拟合出包含任意多个处理步骤的模型,并将模型用于新数据的预测. 加载威斯康星乳腺癌数据集 1.使用pandas从UCI网站直接读取数据集 import pandas as pd df=pd.read_csv('https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/breast-cancer-wisconsin/wd

为什么学习PCL:图像描述:各种维度图像的逻辑描述形式  ^-^ 且点云库是机器人学领域的必备基础库,ICRA和IROS的计算机视觉相关一般都使用了PCL库,PCL库也成为ROS的基础部分,与机器人操作系统有了很好的对接. 自此,开始了点云库里被淹没的苦X生涯.不停地重建.分割.识别.解析语义,分割.抓取.......... 什么是机器人,天晓得!我都没有见过一个完整功能的机器人!!!Fuck了的世界,对我真是太不公平了 前言:PCL 简介 官方主页:http://pointclouds.org

1 Kylin是什么 今天,随着移动互联网.物联网.AI等技术的快速兴起,数据成为了所有这些技术背后最重要,也是最有价值的"资产".如何从数据中获得有价值的信息?这个问题驱动了相关技术的发展,从最初的基于文件的检索.分析程序,到数据仓库理念的诞生,再到基于数据库的商业智能分析.而现在,这一问题已经变成了如何从海量的超大规模数据中快速获 取有价值的信息,新的时代.新的挑战.新的技术必然应运而生. 在大数据处理技术领域,用户最普遍的诉求就是希望以很简易的方式从大数据平台上快速获取查询结果,

Apache Kylin 概述 https://www.cnblogs.com/xiaodf/p/11671095.html 1 Kylin是什么 今天,随着移动互联网.物联网.AI等技术的快速兴起,数据成为了所有这些技术背后最重要,也是最有价值的“资产”.如何从数据中获得有价值的信息?这个问题驱动了相关技术的发展,从最初的基于文件的检索.分析程序,到数据仓库理念的诞生,再到基于数据库的商业智能分析.而现在,这一问题已经变成了如何从海量的超大规模数据中快速获 取有价值的信息,新的时代.新的挑战.

博客转载自:http://www.pclcn.org/study/shownews.php?lang=cn&id=54 为什么用一种新的文件格式? PCD文件格式并非白费力气地做重复工作,现有的文件结构因本身组成的原因不支持由PCL库引进n维点类型机制处理过程中的某些扩展,而PCD文件格式能够很好地补足这一点.PCD不是第一个支持3D点云数据的文件类型,尤其是计算机图形学和计算几何学领域,已经创建了很多格式来描述任意多边形和激光扫描仪获取的点云.包括下面几种格式: l   PLY是一种多边形文件

论文:Towards End-to-End Lane Detection: an Instance Segmentation Approach 代码:https://github.com/MaybeShewill-CV/lanenet-lane-detection 参考:车道线检测算法LaneNet + H-Net(论文解读) 数据集:Tusimple Overview 本文提出一种端到端的车道线检测算法,包含 LanNet + H-Net 两个网络模型.其中 LanNet 是一种将语义分割和对

简介 Apache Kylin(Extreme OLAP Engine for Big Data)是一个开源的分布式 分析引擎,为Hadoop等大型分布式数据平台之上的超大规模数据集通过标准 SQL查询及多维分析(OLAP)功能,提供亚秒级的交互式分析能力. Apache Kylin是一个开源的分布式分析引擎,最初由eBay开发贡献至开源社区. 它提供Hadoop之上的SQL查询接口及 多维分析(OLAP)能力以支持大规模数据,能够处理TB乃至PB级别的分析任务,能够在 亚秒级查询巨大的Hive

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! Full version of a paper at the 8-th International Conference on Applications and Techniques in Information Security (ATIS 2017) [24]. Abstract 我们建立了一个隐私保护的深度学习系统,在这个系统中,许多学习参与者对组合后的数据集执行基于神经网络的深度学习,而实际上没有向中央服务器透露参与者的本地数

近期阅读的几篇关于车道线检测的论文总结. 1. 车道线检测任务需求分析 1.1 问题分析 针对车道线检测任务,需要明确的问题包括: (1)如何对车道线建模,即用什么方式来表示车道线. 从应用的角度来说,最终需要的是车道线在世界坐标系下的方程.而神经网络更适合提取图像层面的特征,直接回归方程参数不是不可能,但限制太多. 由此,网络推理输出和最终结果之间存在一个Gap,需要相对复杂的后处理去解决. (2)网络推理做到哪一步. 人在开车时观察车道线,会同时关注两方面信息: 绘制在路面上的车道线标识本身

3D-LaneNet:端到端三维多车道检测ICCV2019 3D-LaneNet: End-to-End 3D Multiple Lane Detection 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Garnett_3D-LaneNet_End-to-End_3D_Multiple_Lane_Detection_ICCV_2019_paper.pdf 摘要 本文介绍了一个网络,它可以直接从单个图像预测道路场景中车道的

摘要:近日,Robert Seaton整理了100多个最有趣的数据集,其中包括Jeopardy真题,死囚的最后一句话,20万个Eclipse Bug,足球比赛相关,柏拉图式的爱情,太阳系以外的行星,11.3万个恐怖事件等. [编者按]在数据爆发式增长的逼迫下,当下数据分析能力已得到长足的发展,机器学习更成为数据处理中必不可缺少的一环.这里,为大家分享Robert Seaton在其个人博客上整理的100+最有趣的数据集,从柏拉图式的爱情到政治竞选再到死刑囚犯,可谓是应有尽有,旨在给大家的模型训练的

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