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      <title>人杰地灵东箭南金</title>
      <link>https://austinsuun.github.io/austin_ob</link>
      <description>最近的10条笔记 on 人杰地灵东箭南金</description>
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    <title>3D Lidar-Based Object Conditions in Adverse Weather Conditions</title>
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    <description><![CDATA[ Kuakkk 简要介绍 关于恶劣天气下，仅使用点云数据的基线方法 . ]]></description>
    <pubDate>Fri, 20 Mar 2026 19:52:00 GMT</pubDate>
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    <title>GSD+Superpowers</title>
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    <description><![CDATA[ github.com/gsd-build/get-shit-done 一个轻量但强大的元提示、上下文工程与规格驱动开发系统，适用于 Claude Code、OpenCode、Gemini CLI 和 Codex。 是一个增强工具 中文文档 github.com/gsd-build/get-shit-done/blob/main/README.zh-CN.md Superpowers 安装文档 github.com/obra/superpowers/blob/main/docs/README.codex.md. ]]></description>
    <pubDate>Fri, 20 Mar 2026 16:43:00 GMT</pubDate>
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    <title>openpcdet-LION环境配置</title>
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    <description><![CDATA[  简要介绍 ToDo [ ] Python 3.8+torch 2.1+cuda 11.8 pip install --timeout 300 \ --retries 3 \ -i pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple \ torch==2.1.0 \ torchvision==0.16.0 \ torchaudio==2.1.0 \ --index-url download.pytorch.org/whl/cu121 稀疏卷积 pip install cumm-cu118 spconv-cu118 Mamba 2.2 对于旧版本一定要下载 mamba 2.2，to... ]]></description>
    <pubDate>Fri, 20 Mar 2026 10:46:51 GMT</pubDate>
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    <title>V6_DETAILED_MODULE_DESIGN</title>
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    <description><![CDATA[ SPDMNet v6.0 详细模块设计文档 文档版本: v2.3 创建日期: 2026-03-07 最后更新: 2026-03-08 架构类型: Range Image-centric with Conditional Diffusion + HybridMamba Encoder 目标: 提供可直接实现的详细技术方案 v2.0 变更摘要: 架构重构为双Mamba设计；扩散模型从潜在特征空间迁移至Range Image像素空间；移除可变形卷积主流程（保留为消融对比项）；检测头更换为CenterPoint Head；训练策略更新为3-Phase渐进式训练；数据集从nuScenes切换至KITTI... ]]></description>
    <pubDate>Sun, 08 Mar 2026 18:08:00 GMT</pubDate>
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    <title>Tmux+yazi+Zellij</title>
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    <description><![CDATA[  简要介绍 在服务器使用 yazi 和tmux ToDo Tmux 和 yazi 的安装，使用 tmux 是一个强大的终端复用工具，可以让你在一个终端窗口内运行多个会话，并且支持分屏、窗口切换、会话管理等功能。下面是一些常见的 tmux 命令和用法： 1. ]]></description>
    <pubDate>Fri, 06 Mar 2026 12:13:30 GMT</pubDate>
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    <title>📌 论文导航</title>
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    <description><![CDATA[ 📌 论文阅读导航 简介 这是你的论文管理核心工作台。点击下方链接可快速跳转至原文、翻译或阅读笔记。 🚀 正在进行的论文 编号论文标题原文 (Original)翻译 (Translated)笔记 (Note)07LiDAR Snowfall Simulation📄 原文🉐 翻译📝 笔记08Realistic Rainy Weather Simulation📄 原文🉐 翻译查找笔记…09Neural LiDAR Fields📄 原文🉐 翻译查找笔记…10LiDAR Diffusion Models📄 原文🉐 翻译查找笔记…11WeatherGen📄 原文🉐 翻译查找笔记…... ]]></description>
    <pubDate>Fri, 06 Mar 2026 11:45:05 GMT</pubDate>
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    <title>2013-Patch-Collaborative Spectral Point-Cloud Denoising</title>
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    <description><![CDATA[  简要介绍 介绍 tof 结构光采集到的数据的，表面光滑，去噪 无用. ]]></description>
    <pubDate>Fri, 06 Mar 2026 11:45:05 GMT</pubDate>
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    <title>2019-CenterNet-Objects as Points</title>
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    <description><![CDATA[  简要介绍 2 D 目标检测中早期的 anchor-free 方法 锚框表示方式 和 FCOS 不同，预测的是锚框的尺寸和中心点的偏差. ]]></description>
    <pubDate>Fri, 06 Mar 2026 11:45:05 GMT</pubDate>
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    <title>2019-FCOS-Fully-Convolutional-One-Stage-Object-Detection</title>
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    <description><![CDATA[  简要介绍 2 D 目标检测中早期的 anchor-free 方法 全卷积单阶段目标检测器，以逐个像素的方式解决目标检测问题，类似语义分割 该检测器，不需要锚框，也不需要候选区域 通过消除预定义的锚框集合，避免了与锚框相关的复杂计算。还避免了与锚框相关的超参数，这些参数对最终检测性能非常敏感 在仅使用非极大值抑制后处理的情况下，该模型通过单模型和单尺度测试，超越了以往的单尺度解决检测器，且有更简单的优势 长期以来，锚框的使用被认为是检测器成功的关键，但也存在缺点： 基于锚框的检测器的缺点 检测性能对锚框的尺寸、宽高比和数量比较敏感。这些超参数需要精心调整 锚框的尺度和宽高比固定，检测器在处理形... ]]></description>
    <pubDate>Fri, 06 Mar 2026 11:45:05 GMT</pubDate>
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    <title>2020-An LSTM Approach to Temporal 3D Object Detection in LiDAR Point Clouds</title>
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    <description><![CDATA[  简要介绍 用 sparse-conv 提取每帧特征，然后把特征和上一帧的 LSTM 隐状态一起输入，输出当前帧检测并传递新的隐状态。说明了“把隐状态从帧到帧传递/累积”的基本做法与效果。 针对该文的 idea 以及后续可改进的 文中使用拼接 4 帧特征的方式，增强检测能力，但是受内存的限制，最多只能使用 7 帧的特征数据 我们使用增量式的方式保存历史特征数据，减小内存的使用，同时可以保存更多的历史信息 但是 帧数从 4 到7 帧，性能增加只有 1%，增加帧数对性能提升有边际效应； 增加一帧的特征，是使用稀疏体素表示的，即使增加一帧的特征，对内存的使用增加还是较少的 但是文中最好的效果是使用 ... ]]></description>
    <pubDate>Fri, 06 Mar 2026 11:45:05 GMT</pubDate>
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