A、 使用相机采集后的经过处理的点云
B、 使用3D软件绘制的stl格式的模板
C、 使用3D软件绘制的stl格式转换为点云格式的模板
D、 使用未经过处理过的点云
A、 外观颜色
B、 车体尺寸
C、 运行速度
D、 额定载重量
A、 光栅式传感器
B、 感应同步器
C、 磁栅传感器
D、 振弦式传感器
A、 灵敏度系数
B、 横向效应
C、 机械滞后
D、 应变极限
A、 振动传感器
B、 温度传感器
C、 位移传感器
D、 功率传感器
A、 转换元件
B、 预变换器
C、 敏感元件
D、 测量元件
A、 TensorFlow,前端框架Keras,背后巨头Google
B、 PyTorch,前端框架FastAI,背后巨头Facebook
C、 MXNet,前端框架Gluon,背后巨头Amazon
D、 Cognitive Toolkit (CNTK),前端框架Keras或Gluon,背后巨头Microsoft
A、 随机裁剪
B、 随机变换框
C、 添加光照饱和度
D、 修改压缩系数
A、 2D边界框(2D Bounding Box):标注员应用矩形和正方形来界定目标对象的位置。
B、 三维长方体(Cuboid)或3D边界框(3D Bounding Box):标注员将立方体应用于目标对
象,以界定对象的位置和深度。
C、 多边形分割(Polygonal Segmentation):当目标对象不对称且不容易放入盒子中时,标 注员会使用复杂的多边形来界定对象的位置。
D、 线和样条线标注(Lines and Splines):标注员标识图像中的关键边界线和曲线以分隔各 个区域。
A、 频率
B、 语义
C、 时长
D、 振幅
A、 正确
B、 错误
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