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K-D树，英文全称为K-dimention tree，是一种存储k维空间中数据的平衡二叉树型结构，主要用于范围搜索和最近邻搜索。K-D树实质是一种空间划分树，其每个节点对应一个k维的点，每个非叶节点相当于一个分割超平面，将其所在区域划分为两个子区域。
ICRA2022 SLAM相关论文整理-附论文PDF
序言目标跟踪是计算机视觉研究领域的热点之一，有着非常广泛的应用。目标跟踪是在一段视频序列中定位感兴趣的运动目标，并形成目标运动的路径或轨迹。目标跟踪应用领域也很广泛，例如：智能监控；机器人视觉系统；虚拟现实（人体跟踪）；医学诊断（细胞状态跟踪）等。过去的几十年来，目标跟踪技术取得了长足的进步。特别是近几年，随着深度学习的目标跟踪方法的出现，获得了令人满意的效果，也涌现了越来越多的...
这里主要先介绍如何利用CORDIC算法计算固定角度\(\phi\)的\(cos(\phi)\)、\(sin(\phi)\)值。一般利用MATLAB计算三角函数时，用\(cos\)举例，只需要输入相应的\(cos(\phi)\)便自动计算出来了。但是如果是硬件处理或者没有那么方便的函数时，该如何计算\(cos(\phi)\)的值呢？有一种最傻瓜的方式是用rom存储\(0^o\)到\(90^o\)所有
1.背景介绍边界填充(boundary padding)是一种常见的图像处理技术，主要用于解决边界效应(edge effect)问题。边界效应是指当应用一些计算机视觉算法(如卷积、差分、滤波等)时，由于图像边界的限制，会导致计算结果不准确或者出现边缘泄露。为了解决这个问题，边界填充算法将图像的边界区域填充为一定的值，从而避免边界效应的影响。在本文中，我们将深入剖析常见的边界填充算法，包括零...
基于C++和OpenCV的中心线提取算法加权平方灰度重心法介绍算法演示加权平方灰度重心法介绍详情见 https://blog.csdn.net/u010518385/article/details/101015604算法演示下面展示 函数-输入图像和阈值，输出点。void get_median_line(Mat& src, int thresh, vector<Point2d>
在step1给出的初始搜索区间[a, b]，在这个区间内任取两点a1, b1, 其中a < a1 < b1 < b。如果这个函数值序列不断减小，即 f(x0) ≥ f(x1) ≥ ... ≥ f(xn)step2: 根据区间消去原理在[a, b]内不断缩小此区间,考虑一维求极小值问题，假设f(x)在[a, b]内处处有定义，且有极小值，当迭代次数足够多时，总是能足够接近f(x)在区间[a, b]上
熵是信息论中衡量随机事件不确定性的核心概念，描述了一个系统或变量结果的“混乱程度”或“未知性”。简单来说，熵值越高，意味着结果的不确定性越强；熵值越低，结果越确定。
一、研究背景2020年全国大学生电子设计大赛中，A题中有一个小项目为步数检测，这让我开始了计步算法的探究。通过查阅文献，最后选择陈国良团队《一种基于自适应波峰检测的MEMS计步算法》一文中提及的波峰检测算法为基础思路，编写了基础的步数检测代码。二、算法实现1. 基础思路通过对人体行走特征进行分析，人行走频率一般在 1~2.5 Hz 范围内，跑步时频率不超过 5 Hz，加速度在 0.2g~2g 之间
很多小伙伴不知道在机械臂的应用中，什么是正解指令，什么是逆解指令，说白了，正解指令就是把关节坐标转换成空间坐标。逆解指令就是把空间坐标转换成关节坐标。
Google 的 Gemma 3-27B 模型是一个开源的多模态模型，擅长处理文本和图像输入并生成文本输出。
dpmsolver 论文核心整理
近年来，基于视觉的传感器在SLAM系统中显示出显著的性能、精度和效率提升。在这方面，视觉SLAM（VSLAM）方法是指使用相机进行姿态估计和地图生成的SLAM方法。许多研究工作表明，VSLAM优于传统方法，传统方法仅依赖于特定传感器，例如激光雷达，即使成本较低。VSLAM利用不同的摄像机类型（例如单目、双目和RGB-D），在不同的数据集（例如KITTI、TUM RGB-D和EuRoC）和不同的环境
在C#中实现傅里叶变换（Fourier Transform）算法，通常有两种主要的方法：自己编写实现代码，或者利用现有的数学和信号处理库。由于傅里叶变换算法涉及复杂的数学运算，特别是快速傅里叶变换（FFT），因此使用现有的、经过优化的库通常是更好的选择。以上仅供学习，在实际应用中，你应该使用像Math.NET Numerics这样的数学库，它提供了高效且经过优化的FFT实现。不过，为了学习的目的，
丨目录： · 概述 · 业界方案 · 本文方法 · 实验部分 · 总结 ·参考文献1. 概述在以淘宝搜索广告为代表的经典搜推广场景中，转化率(CVR)预估作为面向GMV优化的重要基础能力发挥着不可替代的重要作用。特别地，在广告场景中，CVR预估同时作为排序机制与CPC、oCPX等多种出价策略的基础模块，承担着平台效率与广告主ROI兼顾、保持电商广...
1.ORB-SLAM3系统概述2.1ORB-SLAM3之ORB特征提取和BRIEF描述子计算2.2ORBSLAM3之几种特征点提取方法2.4ORB-SLAM3之Frame构造简介2.5ORB-SLAM3之基于SAD滑窗的双目特征匹配3.0ORB-SLAM3跟踪线程概述3.1ORBSLAM3之IMU预积分3.2ORBSLAM3之双目初始化和单目初始化3.3ORB-SLAM3之视觉与IMU的联合初始化
块码：块长度越长，性能越好，编码增益可以量化为EbN0E_b/N_0EbN0的减少。例如，(31,16) 块码在Pb10−5Pb10−5下的编码增益为 1.8 dB。卷积码：随着约束长度的增加，性能提升，但复杂性也增加。使用 Viterbi 解码的卷积码在低误码率下比块码更强大。Turbo 码：通过增加迭代次数，可以在较低的EbN0E_b/N_0EbN0下实现接近香农限的性能，但迭代次数
《控制系统实验与综合设计》计控第三次（含程序和题目），希望对大家有帮助。
基于FPGA的图像卷积（or 滤波？）图像的卷积和滤波在某种程度上很类似，在实现的细节上存在一些区别。滤波一般需要在图像周围补0，将滤波掩膜划过整副图像，计算每个像素点的滤波结果（可以理解为补零之后图像在stride为0下的卷积操作）。而卷积操作通常需要对卷积核进行翻转，同时会改变图像大小（除非kernel==1）。给出的代码分三个部分：1.测试图像（128*128）的导入；2.图像的paddin
导读协同过滤：在推荐领域中，让人耳熟能详、影响最大、应用最广泛的模型莫过于协同过滤。2003年，Amazon发表的论文[1]让协同过滤成为今后很长时间的研究热点和业界主流的推荐模型。什么...
它由确定前沿目标的确定性部分、确定双边误差项的随机部分和确定与随机前沿距离的单边无效误差项组成，可用于研究不同行业的生产、成本、收入、利润等目标，在教育、金融市场、房地产、交通等领域得到了广泛运用。其中，“lny lnk lnl tlhat” 是被解释变量和解释变量，“frontier (truncnormal)” 表示技术无效率项服从截断正态分布，“ineff (m = z*delta)表示技术
【文末查看 论文复现神器】↓↓↓刚接触论文时，我们常常听到要研究论文就头大，想到论文就排斥。那问题来了，想找到论文的创新点，必须要吃透经典Paper。但大部分学员一看到论文就....①研究...
GAUC (group auc)实际上是计算每个用户的auc，然后加权平均，最后得到group auc，这样能减少不同用户间的排序结果不好比较这一影响。具体公式为GAUC∑upωup∑upωup×AUCup这里，权重ωup可以是每个用户view或者click的次数，而且会正样本或负样本的情况。
在利用K-Means对句子向量进行聚类的时候，发现了两种容易疏忽的错误。
准确性是GDPR的基本原则之一。这一法律原则要求数据控制者确保处理的个人数据“准确，必要时保持最新”，并“采取一切合理的步骤……确保在处理目的的范围内，个人数据不准确时应立即删除或更正”。
Help panel font size指的是RStudio帮助面板中字体的大小，用于显示帮助文档、函数说明等信息。上图设置为12。调整方法如下：打开RStudio，进入“Global Options” > “Appearance”，在“Help panel font size”部分选择所需的字体大小。调整帮助面板中的字体大小可以使文档内容更易读，适合不同的屏幕尺寸和用户需求。
决策树（Decision Tree, DT）算法是一种常用的机器学习模型，它以树形结构表示数据决策过程。决策树通过构建一系列决策规则，将数据划分为不同的类别或值。这种算法既可用于分类任务，也可用于回归任务。其核心原理在于利用信息论中的概念，如信息增益、信息增益率或基尼指数等，来选择最优的划分属性，从而构建出最优的决策树模型。
多种群协同差分进化多目标优化摘要提出了一种用于多目标优化的多种群协同差分进化算法。对于一个M目标优化问题，该算法有M个单目标优化子种群和一个存档种群。将自适应DE应用于每个子种群，以优化多目标优化问题（MOP）的相应目标。存档填充还通过自适应DE进行优化。存档填充不仅用于维护迄今为止发现的所有非主导解决方案，还用于指导每个子填充沿整个Pareto前沿搜索。这些（M+1）人群通过使用自适应DE合作优
1. 经典RANSAC由Fischer和Bolles在1981年的文章[1]中首先提出，简要的说经典RANSAC的目标是不断尝试不同的目标空间参数，使得目标函数C最大化的过程。这个过程是随机（Random）、数据驱动（data-driven）的过程。通过反复的随机选择数据集的子空间来产生一个模型估计，然后利用估计出来的模型，使用数据集剩余的点进行测试，获得一个得分，最终返回一个得...
Lagrange插值法是一种通过已知的若干点找到一个多项式, 使得该多项式的图像能够经过这些点的方法. 这个方法最早由英国数学家爱德华·华林于1779年发现, 不久后由莱昂哈德·欧拉在1783年再次发现, 并在1795年由法国数学家约瑟夫·路易斯·拉格朗日发表在他的著作《师范学校数学基础教程》中, 因此被称为拉格朗日插值法.Lagrange插值法的核心思想是利用已知的插值节点构造一个多项式函数,
机器学习之SVD奇异值分解实现图片降维
1.背景介绍线性判别分析(Linear Discriminant Analysis, LDA)和支持向量机(Support Vector Machine, SVM)都是用于分类和回归的强大工具，它们在机器学习和数据挖掘领域具有广泛的应用。在本文中，我们将深入探讨这两种方法的核心概念、算法原理以及实际应用。线性判别分析(LDA)是一种假设测试方法，它假设两个或多个类别的数据是来自不同的高斯分...
2.第2步：分别计算两个递推式的值，若F2(m[p2])n0时，可以用等号（或大于号、或小于号）将Hn与其前面的某些项Hi,i∈[0,n0]联系起来，这样的式子就叫做Hn的递推式。3.第3步至第n步：按照第2中的递推过程，依次递推出第3项，第4项，直到第n项的值。3.再无其它的数属于M。
位姿的表示1. 位姿2. 相对位置3. 相对位姿1. 位姿 第1节中用三维坐标来表示机器人的位置，把SLAM问题描述为推断相邻位置的相对坐标。在实际应用中，为了更好地控制机器人，还需要知道机器人的姿态。 姿态就是机器人的朝向。只有知道朝向，才有前、后、左、右、上、下之分，才能更好地控制机器人。在三维坐标系中，可以用一个三维向量表示朝向。三维位置坐标和三维朝向向量合称为位姿，即位置和姿态。于..
1.背景介绍核函数(Kernel Functions)是一种用于计算高维空间中两个样本之间距离的方法，它在支持向量机(Support Vector Machines, SVM)等机器学习算法中发挥着重要作用。核函数的核心思想是将原始的低维空间映射到高维空间，从而使得原本难以直接计算的距离关系变得容易计算。在本文中，我们将深入探讨核函数的学习与优化方法，并介绍Mercer定理如何指导我们设计...
空间平滑算法将等距线阵分为若干个相重叠的子阵列，若子阵列的阵列流形相同，可以使用子阵协方差矩阵求和代替原来的协方差矩阵
这一系列图像从大到小、自下而上构成一个塔状模型，原始图像为第1层（最底层），第2层图像大小仅为第1层的1/4，然后不断迭代，每一层图像包含的信息和细节程度都不相同。图（b）为使用inspect_shape_model算子生成的各层级的形状模板图像，要求最小一层的形状仍能保留基本的形状特征，据此可以选择合适的金字塔层级数。（4）得到了匹配的候选区域后，把这个结果映射到下一层，即直接将找到的匹配点的位
什么是卷积百度一下卷积会有满屏幕的结果，这里就不再赘述它的定义和描述了，上动图展示典型的一个3D卷积过程如下Conv3D-signed卷积算法上图展示的是一种很简单粗暴的卷积算法，姑且称之为朴素卷积算法，算法的形式化描述如下//输入: F(N,Ci,Df,Df)，卷积核K(Co,Ci,Dk,Dk)//输出: G(N,Co,Dg,Dg)for (n in N) {//遍历输入F的所有Batch输入f
图像的表面模糊处理，其作用是在保留图像边缘的情况下，对图像的表面进行模糊处理。在对人物皮肤处理上，比高斯模糊更有效。因为高斯模糊在使人物皮肤光洁的同时，也将一些边缘特征如脸部的眉毛、嘴唇等给模糊了，不得不用蒙版小心的抹去这些地方的模糊部分。在处理手法上，表面模糊也与其它卷积处理手段不同，如高斯模糊等在处理图像时都是采用统一的卷积矩阵进行，而表面模糊却是每一个像素点都有自己的卷积矩阵，而且还是3（4
写这篇文章的主要目的是想介绍“Per-Pixel Classification is Not All You Need for Semantic Segmentation”背后的主要思想，而不是MaskFormer的具体实现。对实验细节感兴趣的小伙伴欢迎看我们的paper或者code。
1.背景介绍无监督学习是一种机器学习方法，它不需要预先标记的数据来训练模型。相反，无监督学习算法通过分析未标记的数据，自动发现数据中的模式和结构。这种方法在处理大规模、高维数据集时具有优势，因为它可以在没有人工干预的情况下发现有用的信息。无监督学习的应用范围广泛，包括聚类分析、降维处理、异常检测、数据压缩等。在这篇文章中，我们将介绍一些无监督学习的成功案例，并解释它们如何通过自动发现数据中...
模型上下文协议（Model Context Protocol，MCP）是 Spring AI 中的一个强大功能，它使 AI 模型能够通过标准化接口访问外部工具和资源。MCP 的一个有趣特性是它能够在运行时动态更新可用工具。理解模型上下文协议（Model Context Protocol）模型上下文协议（MCP）是一种标准化接口，它允许人工智能（AI）应用程序和智能体（Agents）能够：访问外部工
CLIP的核心思想是通过将图像和文本映射到共享的嵌入空间，使相匹配的图像和文本在该空间中的距离较近，而不匹配的图像和文本在该空间中的距离较远。对于不匹配的图像-文本对，CLIP鼓励它们在嵌入空间中的距离较远。通过联合训练图像和文本，CLIP能够获得一个通用的视觉-语言模型，使得该模型在多个视觉和语言任务上表现良好，如图像分类、图像生成、文本描述等。总的来说，CLIP通过对比学习的方式将图像和文本编
今天看了三门问题。总结一下解法和思路三门问题源于美国一个现场游戏的电视节目。游戏是这样的：你面前有A、B、C三扇门，其中一扇门后面停着一辆轿车。你需要在这三扇门中任选一扇。三个选一个，这我们都知道，中奖概率就是。不过，这个游戏有一个很有意思的环节：在你做出选择之后，主持人会从剩下的两扇门中选一扇门打开。注意，打开的这扇门背后一定没有汽车。所以，这相当于为你排除了一个错误选项。现在给你一次更换选择的
对于旋转状态有两种表示方式，分别是四元数 qqq 和旋转矩阵 RRR。可以使用这两种中的任意一种表示姿态，比如 VINS-Mono 中用的是四元数，而 FAST-LIO 中用的是旋转矩阵。它们的导数和积分如下计算：q˙=q⊗[012ω]q=q⊗[112ωδt]\dot{q} = q\otimes\begin{bmatrix}0\\\frac{1}{2}\omega\end{bmatrix}\qqu
点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达本文由极市平台整理作者丨科技猛兽@知乎来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/183261974（上）https://zhuanlan.zhihu.com/p/183781646（中）https://zhuanlan.zhihu.com/p/186014243（下）极市导读本文采用生动有趣的语言和案例，.
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