点云配准是三维点云信息处理中的重要问题。传统点云配准方法计算量大，不利于实时计算与移动计算。针对传统点云配准方法存在的问题，提出了一种利用卷积神经网络进行点云配准的方法。首先计算点云的深度图像，利用卷积神经网络提取深度图像对的特征差，将深度图像对的特征差作为全连接网络的输入并计算点云配准参数，迭代地执行上述操作直至配准误差小于可接受阈值。实验结果表明，相比传统的点云配准方法，基于卷积神经网络的点云配准方法具有所需计算量小、配准效率高、对噪声点和异常点不敏感的优点。
2021-09-06 16:41:35
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本数据集是一个癌症CT图像数据，包括69位不同的患者的475个病例的中等规模的CT影像和患者年龄。该数据是 TCGA-LUAD 肺癌CT影像数据库的一部分。
2021-09-05 23:56:10
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该代码是FM33LC046N的使用外部8Mhz晶振通过单片机内部PLL倍频为64Mhz的代码，理论上只要是复旦微该系列上的芯片（部分芯片的晶振引脚不同，需修改为对应的引脚）均可使用。
2021-09-03 18:07:53
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带PID，编码器控制步进电机的 STM32完整代码，利用Timer3产生的80KHz PWM驱动步进电机，使用编码器精准控制步进电机到指定位置。
2021-09-03 16:55:01
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Lowe的论文《Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints》翻译
2021-09-02 14:12:18
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