텍스트 속성 편집을 통해 Google 지도에 표시할 수 있습니다.
1. Google 지도 다운로더를 열고 "내 마킹" → "지도 전환" → "위성 지도" → "Satellite.Google Map"을 클릭하여 Google 지도로 표시해야 하는 지도를 전환합니다.
관련 권장 사항: "FAQ"
2. 소프트웨어 위의 "포인트" 버튼을 클릭하고 표시해야 할 위치를 마우스 왼쪽 버튼으로 클릭하면 "포인트 속성 편집" 대화 상자가 나타납니다. 팝업 대화 상자에서 포인트의 이름, 좌표, 라벨, 글꼴, 글꼴 크기, 글꼴 색상, 설명 및 기타 속성을 설정할 수도 있습니다. 라벨 포인트를 지정하고 "확인"을 클릭하면 라벨이 완성됩니다.
3. 소프트웨어 상단의 "선"버튼을 클릭한 다음 지도에 선 그리기를 시작하고 마우스 오른쪽 버튼을 클릭하여 그리기를 종료하고 "할인 속성 편집"을 클릭합니다. " 대화상자가 나타납니다. 대화상자에서는 폴리라인의 이름, 색상, 가장자리 너비 등의 속성을 설정할 수 있습니다.
4. 지도에 폴리라인의 이름을 표시해야 하는 경우 "텍스트" 버튼을 클릭하고 텍스트를 표시한 다음 "확인"을 클릭하여 텍스트 마킹을 완료할 수 있습니다.
5. 다른 지도에 표시해야 할 경우 방법은 동일합니다. 지도를 전환하면 됩니다.
위 내용은 Google 지도에 표시하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

1.数据标注面临的问题(特别是基于BEV任务)随着基于BEVtransformer任务的兴起,随之带来的是对数据的依赖变的越来越重,基于BEV任务的标注也变得越来越重要。目前来看无论是2D-3D的联合障碍物标注,还是基于重建点云的clip的车道线或者Occpuancy任务标注都还是太贵了(和2D标注任务相比,贵了很多)。当然业界里面也有很多基于大模型等的半自动化,或者自动化标注的研究。还有一方面是自动驾驶的数据采集,周期太过于漫长,还涉及到数据合规能一系列问题。比如,你想采集一个平板车跨相机的场

CAD软件广泛应用于各种设计领域,而标注尺寸是CAD设计中不可或缺的一环。有时候,设计师需要手动输入尺寸来确保标注的精确性和灵活性。那么本文将详细介绍如何在CAD中手动设置和输入尺寸,还不了解该如何设置手动输入尺寸标注的用户们就快来跟着本文一起操作学习吧!cad标注手动输入尺寸设置方法步骤1、打开CAD2023软件,新建空白文档,创建图纸,如下图:2、然后点击线性工具,创建线性标注。如下图:3、然后点击直线的两个端,即可进行标注。如下图:4、然后再输入T,或是点击下面的文字(T),如下图:5、手

谷歌地图离线地图如何使用?谷歌地图APP里面功能十分丰富,比如支持离线地图功能,在离线状态下也能使用地图服务,下面小编带来谷歌地图离线地图使用指南,各位用户们来看看吧。1、页面右上角点击自己的头像2、个人账号页面选择【离线地图】功能3、选择一下自己的地图,需要提前下载地图之后才能使用离线地图功能4、找到地图之后点击下载,等待地图下载完成5、最后在离线地图页面列表中能够看到下载好的地图,点击进行使用即可

谷歌地图3D模式备受用户青睐,因为它能够以更立体的方式呈现地图信息,让用户清晰地查看所在位置,所以本文小编就准备了谷歌地图手机版3D地图模式开启方法,一起学习下吧。谷歌地图手机版3D地图模式开启方法1、首先在上方输入框里面随时想要查看的位置2、找到位置之后,再点击下图所示位置的小图标3、接着在功能菜单里面点击【3D】选项4、选择3D功能开启之后,再点击想要查看的位置,能够看到左下角有一个小窗口,点击窗口放大5、最后我们就能看到3D实时街景了。

1、首先进入高德地图,点击更多工具选项。2、然后点击反馈上报选项。3、接着点击新增道路选项。4、最后输入道路信息,上传图片即可。

在机器学习领域,监督学习是一种常见的模型训练方式,但是需要大量标注好的数据来进行训练。然而,对于一些难以获取大量标注数据的场景,如垃圾邮件过滤、社交网络分析等,半监督学习成为了有效的解决方案。PHP作为流行的Web开发语言,在应用半监督学习和标注方面也有很多实用的工具和技术。一、半监督学习半监督学习是介于无监督学习和监督学习之间的一种学习方式,它个通过少量已

谷歌地图是一款功能强大且易于使用的地图服务应用程序,它能够准确地定位用户所在位置,并提供详细的导航路线规划,帮助用户轻松找到目的地。谷歌地图谷歌地图清理历史记录步骤流程1、打开谷歌地图APP,在搜索框旁边点击个人头像;2、在账号信息页面找到【设置】选项。3、设置列表中找到【地图历史记录】。4、历史记录页面中可以看到删除按钮,选择想要删除的记录,最后确认删除即可。

标注之殇静态物体检测(SOD),包括交通信号灯、导向牌和交通锥,大多数算法是数据驱动深度神经网络,需要大量的训练数据。现在的做法通常是对大量的训练样本在LiDAR扫描的点云数据上进行手动标注,以修复长尾案例。手动标注难以捕捉真实场景的变异性和复杂性,通常无法考虑遮挡、不同的光照条件和多样的视角(如图1中的黄色箭头)。整个过程链路长、极其耗时、容易出错、成本颇高(如图2)。所以目前公司都寻求自动标注方案,特别是基于纯视觉,毕竟不是每辆车都有激光雷达。VRSO+是一种以视觉为主、面向静态对象标注的标

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