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Nov 27 2025

bigrobin - pytorch安裝及環境配置的完整過程_python

寫在最前面：現在AI的語言表達能力越來越發達了，筆者這裏一定要説明的是本人的所有文章的寫作都是手敲文字，沒有使用AI幫助寫作，所以如果覺得文章不錯請點關注。 文章目錄 一、主題説明 二、環境配置 關於GPU渲染加速的説明 requirements.txt依賴庫 三、3D渲染基礎知識 四、

數據 , 點雲 , 3d , 前端開發 , Javascript

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Nov 23 2025

芯動大師 - 基礎的點雲轉換

對於點雲處理而言，最簡單也逃不過的就是點雲轉換了，我們就從點雲轉換開始，來一步步完成點雲加速的學習。點雲基礎轉換是3D點雲處理中的一個重要步驟。它的主要目的是將點雲從一個座標系轉換到另一個座標系中，通常是為了方便後續處理或者顯示。在實際應用中，點雲基礎轉換通常包括平移、旋轉、縮放等操作。這裏對應了pcl::transformPointCloud這種方法 1. CUDA與Th

機器學習 , yyds乾貨盤點 , 數據 , 點雲 , include , 人工智能

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Nov 21 2025

藍色憂鬱花 - 基於激光雷達點雲的3D檢測方法彙總(LiDAR only)_51CTO博客

本文是《激光點雲障礙物檢測》系列的第三篇，前文已經介紹了 ROI 區域裁剪、地面點雲分割、體素濾波以及聚類提取。本篇將重點講解如何利用 匈牙利算法（Hungarian Algorithm） 在多幀點雲之間進行 障礙物匹配與跟蹤（Object Association Tracking），實現穩定的障礙物ID跟蹤效果。 在連續幀點雲數據中，每一幀通過

匈牙利算法 , 點雲 , 相似度 , Css , 前端開發 , HTML

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Nov 21 2025

碼海探險家 - 深度學習點雲配準 點雲配準原理

1、首先，點雲配準過程，就是求一個兩個點雲之間的旋轉平移矩陣（rigid transform or euclidean transform 剛性變換或歐式變換），將源點雲(source cloud)變換到目標點雲(target cloud)相同的座標系下。 可以表示為以下的方程: 其中

對應點 , 點雲 , 點集 , 深度學習點雲配準 , 人工智能 , 深度學習

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Dec 01 2025

bingfeng - Python編程規範及性能優化 - 陶邦仁的個人空間 -

項目概述 MASt3R（Grounding Image Matching in 3D with MASt3R）是一個專注於三維圖像匹配的開源項目，其核心功能是通過深度學習模型實現高精度的圖像匹配與三維重建。項目採用模塊化設計，遵循Python最佳實踐，確保代碼的可維護性和擴展性。 目錄結構解析 MASt3R項目採用清晰的層次化目錄結構，主

三維重建 , 歸一化 , 點雲 , Css , 前端開發 , HTML

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