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    为什么我不建议你写注释?

    实际上,注释最多也就是一种必须的恶。若编程语言足够有表达力,或者我们擅长于用这些语言来表达意图,就不那么需要注释了,甚至也许根本不需要。 注释的恰当用法是弥补我们在用代码表达意图时遭遇的失败,我用了失败一词,其实是说真的。注释总是一种失败,是因为我们无法找到不用注释就能表达这段代码含义的方法。 如果你发现你的代码需要写注释,那么你就应该想想是不是有办法翻盘,用代码来表达。并不是不让你真的不用注释,而是有些时候,用注释是因为我们怕其他的开发者在我们的代码的时候,看不懂我们的代码从而去加注释,那么我们为什么不写出其他开发者一目了然的代码呢?

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    开源 | CVPR2020 同时处理3D点云数据和2D图像数据的模型,通过输入多模态数据进行3D点云分割

    无监督领域自适应(Unsupervised Domain Adaptation,UDA)是解决模型在缺少标注数据集的新领域应用的关键技术。当前许多数据集是多模态的(多模态数据,不同传感器对同一事物的描述数据,比如说,相机、X光、红外线对同一个场景同一个目标照出的图片),但是大部分的UDA模型是单模态的。本文提出了一种名为xMUDA的交叉模型,主要探索怎样通过2D图像和3D点云的多模态数据学习3D语义分割模型。融合两种不同维度的数据是很有挑战的,并且很可能因为两种数据的空间偏移不同而受到影响。在xMUDA中,为防止较强的模型因为较弱模型的影响而出现预测错误,使用模式互相学习互相影响,并脱离目标分割。本文基于xMUDA模型,使用白天到晚上数据、不同国家的数据和不同的开放数据集进行了评估。在大量的测试中,相比过去表现SOTA的单模态模型,xMUDA模型获得了巨大的改进。

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