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视频作者:广州景颐光电科技有限公司









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另外,该办法还增加了两个核大小为1x1的卷积层,其中前者减少特征维数,学习跨渠道交互的复杂度,后者转换特征为多通道密集的有序标签。在同一数据集下的非锻炼集数据,而其他传感器在其他场景采集的数据称之为非同源数据。激光雷达定标板

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也有另一类办法是直接基于2D的图像数据和3D的激光雷达的点云数据的特性来中止标定,经过寻觅一系列2D点和3D点之间的匹配来计算外参。Park等人经过2D-3D的顶点匹配数据来中止标定6,作者首先检测激光雷达点云数据中多边形平面的相邻边,并由检测得到的相邻边来估量顶点的3D坐标。激光雷达定标板


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若数据量很大,匹配的计算复杂度将急剧上升,在本研讨的标定问题下,仅依赖少量数据的特征提取和匹配,匹配足够满足需求。以前的深度估量网络通常运用设计用于图像辨认的规范深度卷积作为特征提取程序。但是,池化和腾跃步长的组合显著降低了特征图的空间分辨率。激光雷达定标板


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