pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(point_cloud) TypeError: __init__(): incompatible constructor arguments. The following argument types are supported: 1. open3d.cpu.pybind.utility.Vector3dVector() 2. open3d.cpu.pybind.utility.Vector3dVector(arg0: numpy.ndarray[float64]) 3. open3d.cpu.pybind.utility.Vector3dVector(arg0: open3d.cpu.pybind.utility.Vector3dVector) 4. open3d.cpu.pybind.utility.Vector3dVector(arg0: iterable) Invoked with: PointCloud with 55424544 points.

时间: 2024-03-24 15:41:42 浏览: 123
这个错误是因为你传递给 `Vector3dVector` 的参数类型不正确。根据错误信息，你的 `point_cloud` 是一个包含 55424544 个点的 `PointCloud` 对象，但是 `Vector3dVector` 的构造函数只支持以下四种参数类型： 1. `open3d.cpu.pybind.utility.Vector3dVector()` 2. `open3d.cpu.pybind.utility.Vector3dVector(arg0: numpy.ndarray[float64])` 3. `open3d.cpu.pybind.utility.Vector3dVector(arg0: open3d.cpu.pybind.utility.Vector3dVector)` 4. `open3d.cpu.pybind.utility.Vector3dVector(arg0: iterable)` 因此，你需要将 `PointCloud` 对象转换为一个 `numpy` 数组或者一个可迭代对象，然后再将其传递给 `Vector3dVector` 的构造函数。具体的代码实现可以参考以下示例： ```python import open3d as o3d import numpy as np # 读取点云数据 pcd = o3d.io.read_point_cloud("point_cloud.pcd") # 将点云数据转换为 numpy 数组 point_cloud = np.asarray(pcd.points) # 将 numpy 数组转换为 Vector3dVector 对象 points = o3d.utility.Vector3dVector(point_cloud) ```
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优化 import numpy as np import open3d as o3d from sklearn.cluster import DBSCAN # 读取点云数据 pcd = o3d.io.read_point_cloud("laser.pcd") points = np.asarray(pcd.points) # DBSCAN聚类 dbscan = DBSCAN(eps=0.2, min_samples=10) dbscan.fit(points) labels = dbscan.labels_ # 获取可行驶区域点云数据 drivable_mask = labels != -1 drivable_points = points[drivable_mask] # 获取路沿点云数据 curb_mask = np.logical_and(labels != -1, points[:, 1] < 0) curb_points = points[curb_mask] # 获取车道线点云数据 line_mask = np.logical_and(labels != -1, points[:, 1] >= 0) line_points = points[line_mask] # 可视化结果 drivable_pcd = o3d.geometry.PointCloud() drivable_pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(drivable_points) o3d.visualization.draw_geometries([drivable_pcd]) curb_pcd = o3d.geometry.PointCloud() curb_pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(curb_points) o3d.visualization.draw_geometries([curb_pcd]) line_pcd = o3d.geometry.PointCloud() line_pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(line_points) o3d.visualization.draw_geometries([line_pcd])

1. 可以将 np.asarray(pcd.points) 改为 pcd.points，因为 read_point_cloud 函数返回的就是一个 PointCloud 对象，不需要再转换一次。 2. 可以使用 o3d.visualization.draw_geometries([drivable_pcd, ...

pcd = o3d.io.read_point_cloud("D:\\software\\PMP-Net-main\\PMP-Net-main\\completepcd\\"+txt_path[i]) points = np.array(pcd.points) n = np.random.choice(len(points), 16384, replace=False) # s随机采500个数据，这种随机方式也可以自己定义 pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(points[n]) o3d.io.write_point_cloud("D:\software\PMP-Net-main\PMP-Net-main\complete\\"+txt_path[i], pcd) i=i+1这段代码的随机采样的采样规则是什么？

4. 将选定的点的坐标重新赋值给点云对象pcd的points属性，通过o3d.utility.Vector3dVector(points[n])将NumPy数组转换为Open3D点云需要的类型。 5. 最后，使用o3d.io.write_point_cloud函数将采样后的点云...

pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(points[:, :3]) IndexError: too many indices for array: array is 1-dimensional, but 2 were indexed

pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(points) # 可以进行后续的操作，比如可视化 o3d.visualization.draw_geometries([pcd]) 这样，就可以成功创建一个包含六个点的点云，并在可视化窗口中显示出来。

boundary_points.points = o3d.utility.Vector3dVector(np.asarray(inlier_cloud.compute_convex_hull())) RuntimeError: Unable to cast Python instance to C++ type (compile in debug mode for details)

可以将 inlier_cloud 转换成 o3d.geometry.TriangleMesh 类型再进行凸包计算，然后将凸包的顶点转换成点云类型赋值给 boundary_points。 以下是修改后的代码： python import open3d as o3d import numpy...

import open3d as o3d import numpy as np pcd = o3d.io.read_point_cloud("data.pcd") points = np.asarray(pcd.points) bbox = pcd.get_axis_aligned_bounding_box() bbox_points = np.asarray(bbox.get_box_points()) vis = o3d.visualization.Visualizer() vis.create_window() vis.add_geometry(pcd) bbox_lines = [[0,1],[1,2],[2,3],[3,0], [4,5],[5,6],[6,7],[7,4], [0,4],[1,5],[2,6],[3,7]] bbox_colors = [[1,0,0] for i in range(len(bbox_lines))] line_set = o3d.geometry.LineSet( points=o3d.utility.Vector3dVector(bbox_points), lines=o3d.utility.Vector2iVector(bbox_lines), ) line_set.colors = o3d.utility.Vector3dVector(bbox_colors) vis.add_geometry(line_set) labels = np.zeros(points.shape[0]) eps = 0.1 min_points = 10 for i in range(points.shape[0]): if labels[i] != 0: continue neighbors = np.where(np.sum((points - points[i])2, axis=1) < eps2)[0] if neighbors.shape[0] < min_points: labels[i] = -1 else: labels[neighbors] = i+1 cluster_colors = [[np.random.uniform(0, 1), np.random.uniform(0, 1), np.random.uniform(0, 1)] for i in range(np.max(labels))] for i in range(np.max(labels)): if i == -1: continue cluster_points = points[labels==i,:] cluster_pcd = o3d.geometry.PointCloud() cluster_pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(cluster_points) cluster_pcd.paint_uniform_color(cluster_colors[i]) vis.add_geometry(cluster_pcd) vis.run() vis.destroy_window() open3d未响应

3. 在第14行中，将 (points - points[i])2 修改为 (points - points[i])**2，以便进行平方运算。 在修改完成后，你可以尝试重新运行代码，并检查是否能够正常运行。如果仍然有问题，你可以提供更详细的错误信息...

import numpy as np import open3d as o3d from sklearn.cluster import DBSCAN # 读取点云文件 pcd = o3d.io.read_point_cloud("point_cloud.pcd") # 将点云转换为numpy数组 points = np.asarray(pcd.points) # DBSCAN聚类 dbscan = DBSCAN(eps=0.5, min_samples=10) dbscan.fit(points) labels = dbscan.labels_ # 获取聚类数量 n_clusters = len(set(labels)) - (1 if -1 in labels else 0) # 将每个簇的点云转换为open3d格式并可视化 colors = [[0, 0, 0] for _ in range(len(points))] for i in range(len(points)): if labels[i] != -1: colors[i] = o3d.utility.Vector3dVector(np.random.rand(3)) pcd.colors = o3d.utility.Vector3dVector(colors) o3d.visualization.draw_geometries([pcd]) Traceback (most recent call last): File "D:\pythonProject3\test.py", line 23, in <module> colors[i] = o3d.utility.Vector3dVector(np.random.rand(3)) RuntimeError

从错误信息来看，你的代码中出现了RuntimeError。这种错误通常是由于代码执行...3. 你的点云数据格式不正确，无法被正确解析。 为了更好地帮助你解决这个问题，请提供更多的信息，例如完整的错误信息和点云文件格式。

# 导入需要的模块 import numpy as np import open3d as o3d # 用于读写pcd文件 from sklearn.neighbors import kneighbors_graph # 用于构建KNN图 from scipy.sparse.csgraph import connected_components # 用于找到连通域 # 读取点云数据 pc = o3d.io.read_point_cloud(r'E:\BISHE\pcd\neuvsnap_0418_154523.pcd') # 读取pcd文件 points = np.asarray(pc.points) # 转换为numpy数组 # 构建KNN图，k为邻居数，可以根据数据密度调整 k = 10 graph = kneighbors_graph(points, k, mode='connectivity', include_self=False) # 找到最大的连通域 n_components, labels = connected_components(graph, directed=False) largest_label = np.argmax(np.bincount(labels)) # 找到点数最多的标签 largest_component = points[labels == largest_label] # 筛选出对应的点 # 保存筛选后的点云数据为pcd文件 pc_filtered = o3d.geometry.PointCloud() # 创建新的点云对象 pc_filtered.points = o3d.utility.Vector3dVector(largest_component) # 设置点云数据 o3d.io.write_point_cloud(r'E:\BISHE\pcd\output1.pcd', pc_filtered) # 保存为pcd文件 # 为点云数据设置颜色 colors = np.zeros((points.shape[0], 3)) # 创建一个颜色数组，大小和点云数组一致 colors[labels == largest_label] = [0.5, 0.5, 0.5] # 将保留的点云设置为灰色 colors[labels != largest_label] = [1.0, 0.0, 0.0] # 将处理的点云设置为红色 pc.colors = o3d.utility.Vector3dVector(colors) # 将颜色数组赋值给点云对象 # 可视化点云数据 o3d.visualization.draw_geometries([pc]) # 调用open3d的可视化函数，显示点云对象这段代码降噪原理是什么

这段代码的降噪原理是基于基于KNN图和连...最后，根据最大连通域筛选出对应的点云数据，保存为pcd文件，并设置点云颜色以可视化结果。通过这种方法，可以去除点云数据中的孤立点和噪声点，保留点云数据中的主要特征。

import open3d as o3d import numpy as np import os import glob global picked_points picked_points = [] def pick_points(vis): global picked_points point_id = vis.get_picked_points()[0] point = np.asarray(vis.get_render_option().pointcloud.vertices)[point_id] picked_points.append(point) print("Point picked:", point) def main(): # 加载点云数据 folder_path = "D:/Data/ROS/bin" bin_files = glob.glob(os.path.join(folder_path, "*.bin")) bin_num = 0 data = None for bin_file in bin_files: bin_num += 1 if data is None: data = np.fromfile(bin_file, dtype=np.float32)[62:].reshape([-1, 7]) else: data = data + np.fromfile(bin_file, dtype=np.float32)[62:].reshape([-1, 7]) data = data / bin_num position = data[:, :3] pcd = o3d.geometry.PointCloud() pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(position) # 设置点云颜色为随机颜色 pcd.paint_uniform_color(np.random.rand(3)) # 创建点云查找树 pcd_tree = o3d.geometry.KDTreeFlann(pcd) # 创建可视化窗口并添加点云数据 vis = o3d.visualization.VisualizerWithVertexSelection() vis.create_window() vis.add_geometry(pcd) # 设置鼠标事件回调函数 vis.register_selection_changed_callback(pick_points) # 显示可视化窗口 vis.run() vis.destroy_window() if __name__ == "__main__": main() 帮我检视一下这段代码，报错为TypeError: pick_points() missing 1 required positional argument: 'vis'

这段代码中，函数 pick_points() 需要一个名为 vis 的参数，但该参数在函数被调用时未被传递。在 register_selection_changed_callback() 函数中，应该将 pick_points 函数作为参数传递给 selection_...

def CamealToPlane(self,pm=None): # init camera if(pm is None): return False pm[np.isnan(pm[:,0])]=[0,0,0] pcd = o3d.geometry.PointCloud() pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(np.asarray(pm)) downpcd = pcd.voxel_down_sample(0.05) plane,inl = downpcd.segment_plane(0.01,5,10000) if(self.showResult == 2): print("Plane:",plane) vecz=plane[:3] # plane_heigh = -plane[3]/plane[2] vecz/= np.sqrt(vecz.dot(vecz)) vecy = np.cross(vecz,[0,0,1]) vecx = np.cross(vecz,vecy) vecx/= np.sqrt(vecx.dot(vecx)) vecy = np.cross(vecz,vecx) PlaneRotation=np.asarray([vecx,vecy,vecz]) TPlaneRotation = PlaneRotation.T print(TPlaneRotation) self.Rt = TPlaneRotation.reshape((3, 3)) if(self.showResult): innerpoints = downpcd.select_by_index(inl) # innerpoints.paint_uniform_color([1, 0, 0]) # outpoints = downpcd.select_by_index(inl,invert=True) # outpoints.paint_uniform_color([0, 1, 0]) # o3d.visualization.draw_geometries([innerpoints,outpoints],'Vis') self.pcd_show.points=innerpoints.points self.T_show = [] self.Datachaged=True self.SavePara(self.config_path) # o3d.visualization.draw_geometries([coord,coordtemp,pcd,visplane],'Vis')

然后将 pm 转化成 Open3D 中的 PointCloud 对象 pcd，并对点云进行降采样。接下来使用 RANSAC 算法对点云进行平面分割，得到平面的法向量和内点。然后通过平面的法向量和参考向量 [0,0,1] 计算平面的旋转矩阵 ...

绘制矩形框 def draw_bounding_box(pcd, label): corners = get_box_corners(label) lines = [[0,1],[1,2],[2,3],[3,0],[4,5],[5,6],[6,7],[7,4],[0,4],[1,5],[2,6],[3,7]] colors = [[1, 0, 0] for i in range(len(lines))] line_set = o3d.geometry.LineSet(points=o3d.utility.Vector3dVector(corners), lines=o3d.utility.Vector2iVector(lines)) line_set.colors = o3d.utility.Vector3dVector(colors) pcd += line_set return pcd将矩形框的颜色改成black

line_set = o3d.geometry.LineSet(points=o3d.utility.Vector3dVector(corners), lines=o3d.utility.Vector2iVector(lines)) line_set.colors = o3d.utility.Vector3dVector(colors) pcd += line_set return pcd...

import open3d as o3d import numpy as np import torch import torch.nn.functional as F import matplotlib.pyplot as plt # 读取点云文件 pcd = o3d.io.read_point_cloud(r"E:\BISHE\pcd\neuvsnap_0418_154523.pcd") def gaussian_filter(input, kernel_size=3, sigma=0.5): # Create a 1D Gaussian kernel kernel = np.exp(-np.square(np.arange(-kernel_size // 2 + 1, kernel_size // 2 + 1)) / (2 * np.square(sigma))) kernel = torch.FloatTensor(kernel).unsqueeze(0).unsqueeze(0) # Normalize the kernel kernel = kernel / kernel.sum() # Apply the filter using conv2d padding = kernel_size // 2 filtered = F.conv2d(input.unsqueeze(0), kernel, padding=padding, groups=input.size(1)) return filtered.squeeze(0) # 将点云转换为 PyTorch 张量 points = np.asarray(pcd.points) points = torch.from_numpy(points).float() # 使用简单的高斯滤波器进行去噪 points = gaussian_filter(points, kernel_size=3, sigma=0.5) # 将点云转换回 numpy 数组并可视化 points_np = points.numpy() pcd_processed = o3d.geometry.PointCloud() pcd_processed.points = o3d.utility.Vector3dVector(points_np) o3d.visualization.draw_geometries([pcd_processed]) # 计算点云体积并打印结果 volume = 0 for i in range(points_np.shape[0]): volume += points_np[i, 0] * points_np[i, 1] * points_np[i, 2] print("Volume:", volume) # 将点云和体积测量结果导出 o3d.io.write_point_cloud("example_processed.pcd", pcd_processed) with open("volume.txt", "w") as f: f.write(str(volume))运行后报错Traceback (most recent call last): File "E:/BISHE/Pointnet2/main.py", line 30, in <module> points = gaussian_filter(points, kernel_size=3, sigma=0.5) File "E:/BISHE/Pointnet2/main.py", line 21, in gaussian_filter filtered = F.conv2d(input.unsqueeze(0), kernel, padding=padding, groups=input.size(1)) RuntimeError: expected stride to be a single integer value or a list of 1 values to match the convolution dimensions, but got stride=[1, 1]

这个错误是因为在使用 F.conv2d() 函数时，输入张量的维度不符合要求。在函数中，参数 stride 需要输入一个整数或者长度为 1 的列表，但是你的输入中 stride=[1, 1]，这就导致了错误。 你可以将 F.conv2d()...

[ERROR] [1686123555.624064]: bad callback: <function point_cloud_callback at 0x7f1b0006db80> Traceback (most recent call last): File "/opt/ros/noetic/lib/python3/dist-packages/rospy/topics.py", line 750, in _invoke_callback cb(msg) File "./pointcloud_to_scene.py", line 118, in point_cloud_callback bpa_mesh = o3d.geometry.TriangleMesh.create_from_point_cloud_alpha_shape(pcd, alpha) TypeError: create_from_point_cloud_alpha_shape(): incompatible function arguments. The following argument types are supported: 1. (pcd: open3d.open3d_pybind.geometry.PointCloud, alpha: float) -> open3d.open3d_pybind.geometry.TriangleMesh 2. (pcd: open3d.open3d_pybind.geometry.PointCloud, alpha: float, tetra_mesh: open3d::geometry::TetraMesh, pt_map: List[int]) -> open3d.open3d_pybind.geometry.TriangleMesh Invoked with: geometry::PointCloud with 70 points., array([ 1.08353329, -0.03247907, 0.40000001])

pcd = o3d.io.read_point_cloud("point_cloud.ply") # 使用alpha形状参数从点云数据创建三角网格模型 bpa_mesh = o3d.geometry.TriangleMesh.create_from_point_cloud_alpha_shape(pcd, alpha) # 显示三角网格模型...

import open3d as o3d # 读取点云数据 point_cloud = o3d.io.read_point_cloud("01.pcd") # 创建Voxel Grid下采样器 voxel_size = 0.1 # 设置立方体格子的大小 downpcd = point_cloud.voxel_down_sample(voxel_size) # 保持下采样后的点云数量为2048 if len(downpcd.points) > 2048: downpcd.points = downpcd.points[:2048] # 可视化结果 o3d.io.write_point_cloud("downsampled_point_cloud.pcd", downpcd) o3d.visualization.draw_geometries([downpcd])请修改以下这段代码，使得体素下采样在体素方块中随机采样一个点

new_point_cloud.points = o3d.utility.Vector3dVector(sampled_points) # 可视化结果 o3d.io.write_point_cloud("random_sampled_point_cloud.pcd", new_point_cloud) o3d.visualization.draw_geometries([new_...

import open3d as o3d # 读取点云数据 point_cloud = o3d.io.read_point_cloud("point_cloud.pcd") # 创建Voxel Grid下采样器 voxel_size = 0.1 # 设置立方体格子的大小 downpcd = point_cloud.voxel_down_sample(voxel_size) # 保持下采样后的点云数量为2048 if len(downpcd.points) > 2048: downpcd.points = downpcd.points[:2048] # 保存下采样后的点云文件 o3d.io.write_point_cloud("downsampled_point_cloud.pcd", downpcd) # 可视化结果 o3d.visualization.draw_geometries([downpcd])这段代码如何修改使得体素下采样会保留每个体素方格中随机的点？

downsampled_pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(downsampled_points) # 保存下采样后的点云文件 o3d.io.write_point_cloud("downsampled_point_cloud.pcd", downsampled_pcd) # 可视化结果 o3d....

from open3d import * import numpy as np pcd = io.read_point_cloud("frag_116.ply") visualization.draw_geometries([pcd]) np_colors = np.array(pcd.colors) np_colors[3000:45000,2] = 0.24 pcd.colors = Vector3dVector(np_colors) visualization.draw_geometries([pcd])是什么意思

然后，它使用io.read_point_cloud函数从文件中读取点云数据，并将结果存储在变量pcd中。接下来，使用visualization.draw_geometries函数将点云可视化显示出来。 然后，代码创建了一个名为np_colors的NumPy数组，...
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实现2D3D相机拾取射线的关键技术

资源摘要信息: "camera-picking-ray:为2D/3D相机创建拾取射线" 本文介绍了一个名为"camera-picking-ray"的工具，该工具用于在2D和3D环境中，通过相机视角进行鼠标交互时创建拾取射线。拾取射线是指从相机（或视点）出发，通过鼠标点击位置指向场景中某一点的虚拟光线。这种技术广泛应用于游戏开发中，允许用户通过鼠标操作来选择、激活或互动场景中的对象。为了实现拾取射线，需要相机的投影矩阵（projection matrix）和视图矩阵（view matrix），这两个矩阵结合后可以逆变换得到拾取射线的起点和方向。 ### 知识点详解 1. **拾取射线（Picking Ray）**: - 拾取射线是3D图形学中的一个概念，它是从相机出发穿过视口（viewport）上某个特定点（通常是鼠标点击位置）的射线。 - 在游戏和虚拟现实应用中，拾取射线用于检测用户选择的对象、触发事件、进行命中测试（hit testing）等。 2. **投影矩阵（Projection Matrix）与视图矩阵（View Matrix）**: - 投影矩阵负责将3D场景中的点映射到2D视口上，通常包括透视投影（perspective projection）和平面投影（orthographic projection）。 - 视图矩阵定义了相机在场景中的位置和方向，它将物体从世界坐标系变换到相机坐标系。 - 将投影矩阵和视图矩阵结合起来得到的invProjView矩阵用于从视口坐标转换到相机空间坐标。 3. **实现拾取射线的过程**: - 首先需要计算相机的invProjView矩阵，这是投影矩阵和视图矩阵的逆矩阵。 - 使用鼠标点击位置的视口坐标作为输入，通过invProjView矩阵逆变换，计算出射线在世界坐标系中的起点（origin）和方向（direction）。 - 射线的起点一般为相机位置或相机前方某个位置，方向则是从相机位置指向鼠标点击位置的方向向量。 - 通过编程语言（如JavaScript）的矩阵库（例如gl-mat4）来执行这些矩阵运算。 4. **命中测试（Hit Testing）**: - 使用拾取射线进行命中测试是一种检测射线与场景中物体相交的技术。 - 在3D游戏开发中，通过计算射线与物体表面的交点来确定用户是否选中了一个物体。 - 此过程中可能需要考虑射线与不同物体类型的交互，例如球体、平面、多边形网格等。 5. **JavaScript与矩阵操作库**: - JavaScript是一种广泛用于网页开发的编程语言，在WebGL项目中用于处理图形渲染逻辑。 - gl-mat4是一个矩阵操作库，它提供了创建和操作4x4矩阵的函数，这些矩阵用于WebGL场景中的各种变换。 - 通过gl-mat4库，开发者可以更容易地执行矩阵运算，而无需手动编写复杂的数学公式。 6. **模块化编程**: - camera-picking-ray看起来是一个独立的模块或库，它封装了拾取射线生成的算法，让开发者能够通过简单的函数调用来实现复杂的3D拾取逻辑。 - 模块化编程允许开发者将拾取射线功能集成到更大的项目中，同时保持代码的清晰和可维护性。 7. **文件名称列表**: - 提供的文件名称列表是"camera-picking-ray-master"，表明这是一个包含多个文件和子目录的模块或项目，通常在GitHub等源代码托管平台上使用master分支来标识主分支。 - 开发者可以通过检查此项目源代码来更深入地理解拾取射线的实现细节，并根据需要进行修改或扩展功能。 ### 结论 "camera-picking-ray"作为一个技术工具，为开发者提供了一种高效生成和使用拾取射线的方法。它通过组合和逆变换相机矩阵，允许对3D场景中的物体进行精准选择和交互。此技术在游戏开发、虚拟现实、计算机辅助设计（CAD）等领域具有重要应用价值。通过了解和应用拾取射线，开发者可以显著提升用户的交互体验和操作精度。
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依