重要文献

点云处理任务的普适方法 (Cloud Transformers: A Universal Approach To Point Cloud Processing Tasks) [ICCV, 2021] (arXiv) (Github) (GuoLab)Transformer框架也被引入视觉处理任务,其性能优于传统的卷积神经网络探索了一种点云处理任务中通用的Cloud Transformer,有望实现

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Point Cloud 点云数据处理

1. 点云裁剪1.1 沿着某一个轴进行裁剪pcl::PassThrough<pcl::PointXYZ> pass; pass.setInputCloud (cloud); pass.setFilterFieldName ("z"); //设置裁剪轴 pass.setFilterLimits (0.0, 1.0); //设置裁剪范围 pass.filter (*

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点云降采样知识点总结

1. 点云深度学习中的新下采样方法 (CSDN)现在比较常见的下采样算法有:farthest point sampling(PointNet++,ShellNet)、random sampling(RandLA-Net)、grid sampling(KPConv,Grid-GCN)等。它们各有特点:farthest point sampling(FPS):采样点分布均匀,时间复杂度高 (Farth

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NetCDF 数据处理方法

中国区域地面气象要素驱动数据集(1979-2018)数据下载与处理 (CSDN)基于arcpy批量处理nc数据 (seibert)ArcGIS处理NetCDF(.nc)的多维科学数据 (bilibili)全球气温数据集(.nc数据的打开方法) (CSDN)NetCDF(NC)数据的使用、转换和分析 (zhihu)nc数据转tif的另一种实现方式 (地学分析与算法)一键可视化工具ncview的强大扩

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NetCDF 2 TIFF

NetCDF格式数据批量转为TIFF数据(附Python脚本代码) (cnblogs) (CSDN)ArcGIS小技巧-批量处理nc/nc4转tiff (bilibili)使用Python语言将.nc格式影像转换成TIF格式,.nc文件涉及到多个参数变量、12个月均的数据(多图层提取) (cxyzjd)[ArcGIS自定义脚本工具]将NetCDF文件批处理为TIF文件(以GLDAS和grace为例

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读博?!

Jack Cui 整理了 张焕晨 和 王鸿伟 两位学者关于是否读博的观点文章,我在阅读之后,将两位学者文章中部分的观点进行摘录,方便日后回顾与自省。

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