发表服务
高翔Slambook第七讲代码解读（3d-2d位姿估计）.上回咱们读完了pose_estimation_2d2d.cpp这个文件，基本上明白了通过对极几何计算相机位姿变换的过程，简单地说就是：你给我两帧图像，我给你算个R、t。.我们按部就班，跟着小绿来看一下接下来要读的程序——pose...
这篇论文的作者提出了一种从单个摄像头拍摄的视频中进行深度无监督学习和自我运动（Ego-Motion）的方法。它考虑了推断出的整个场景的3D几何形状，并在连续的帧之间增强了估计的3D点云和自我运动的一致性。这篇文章还采用了反向传播算法来对齐3D
本篇文章利用加法神经网络（AdderNets）对单图像的超分辨率问题进行了研究。.与卷积神经网络相比，加法神经网络利用加法来计算输出特征，从而避免了传统乘法的大量能量消耗。.但由于计算模式的不同，很难将现有的加法神经网络在大规模图像分类上的成功...
输入分别为：轮廓、某个点、是否返回距离；如果仅仅需要判断点是否再轮廓内部，第三个参数设置False，在内部为+1，外部为-1，在轮廓上为0。形状匹配可以利用matchShapes输入两个轮廓，计算相似度，得分越低越相似retval=cv.matchShapes(contour1,
两次内部检验或在线检验之间的间隔不应超过按腐蚀速率估计容器剩余寿命的一半或10年，取其中较低年限。在剩余安全运行寿命估计低于4年的情况下，检验间隔可以是全部剩余安全运行寿命，但最长间隔是2年...
聚类结果评估：是指对聚类结果进行评估，评估主要有3种：外部有效性评估、内部有效性评估和相关性测试评估。1.4衡量聚类算法优劣的标准处理大的数据集的能力；处理任意形状，包括有间隙的嵌套的数据的能力；
在某些情况下，农业物料力学特性可作为质量检测、良种选育的标准，因而这方面的研究已成为现代农业研究的必然要求【lJ。.本文就上述主要方面的研究现状进行综述，并对其应用前景进行展望。.1标题1农业物料流变特性是研究物料在外力作用下产生的...
至此，图像拼接的第二春开始了(春来发几枝-_-!)，你可能会疑惑，不就是划分网格多个的局部单应性吗，有这么厉害吗？当然厉害啊，不过厉害的不是局部单应性，重点在于网格二字，重新看APAP算法，可以用一句话总结：网格变形！(汽车人请保持冷静，没说你们)。
DeepLabv1是由深度卷积网络和概率图模型级联而成的语义分割模型，由于深度卷积网络在重复最大池化和下采样的过程中会丢失很多的细节信息，所以采用扩张卷积算法增加感受野以获得更多上下文信息。.考虑到深度卷积网络在图像标记任务中的空间不敏感性...
从论文中作者介绍的来看，作者通过K-means的方式得到了K类运动模式(x,y,w,h)，由此得到近似最优的运动估计。这篇论文我觉得很有意思，作者团队设计了一种不需要GT的…
高翔Slambook第七讲代码解读（3d-2d位姿估计）.上回咱们读完了pose_estimation_2d2d.cpp这个文件，基本上明白了通过对极几何计算相机位姿变换的过程，简单地说就是：你给我两帧图像，我给你算个R、t。.我们按部就班，跟着小绿来看一下接下来要读的程序——pose...
这篇论文的作者提出了一种从单个摄像头拍摄的视频中进行深度无监督学习和自我运动（Ego-Motion）的方法。它考虑了推断出的整个场景的3D几何形状，并在连续的帧之间增强了估计的3D点云和自我运动的一致性。这篇文章还采用了反向传播算法来对齐3D
本篇文章利用加法神经网络（AdderNets）对单图像的超分辨率问题进行了研究。.与卷积神经网络相比，加法神经网络利用加法来计算输出特征，从而避免了传统乘法的大量能量消耗。.但由于计算模式的不同，很难将现有的加法神经网络在大规模图像分类上的成功...
输入分别为：轮廓、某个点、是否返回距离；如果仅仅需要判断点是否再轮廓内部，第三个参数设置False，在内部为+1，外部为-1，在轮廓上为0。形状匹配可以利用matchShapes输入两个轮廓，计算相似度，得分越低越相似retval=cv.matchShapes(contour1,
两次内部检验或在线检验之间的间隔不应超过按腐蚀速率估计容器剩余寿命的一半或10年，取其中较低年限。在剩余安全运行寿命估计低于4年的情况下，检验间隔可以是全部剩余安全运行寿命，但最长间隔是2年...
聚类结果评估：是指对聚类结果进行评估，评估主要有3种：外部有效性评估、内部有效性评估和相关性测试评估。1.4衡量聚类算法优劣的标准处理大的数据集的能力；处理任意形状，包括有间隙的嵌套的数据的能力；
在某些情况下，农业物料力学特性可作为质量检测、良种选育的标准，因而这方面的研究已成为现代农业研究的必然要求【lJ。.本文就上述主要方面的研究现状进行综述，并对其应用前景进行展望。.1标题1农业物料流变特性是研究物料在外力作用下产生的...
至此，图像拼接的第二春开始了(春来发几枝-_-!)，你可能会疑惑，不就是划分网格多个的局部单应性吗，有这么厉害吗？当然厉害啊，不过厉害的不是局部单应性，重点在于网格二字，重新看APAP算法，可以用一句话总结：网格变形！(汽车人请保持冷静，没说你们)。
DeepLabv1是由深度卷积网络和概率图模型级联而成的语义分割模型，由于深度卷积网络在重复最大池化和下采样的过程中会丢失很多的细节信息，所以采用扩张卷积算法增加感受野以获得更多上下文信息。.考虑到深度卷积网络在图像标记任务中的空间不敏感性...
从论文中作者介绍的来看，作者通过K-means的方式得到了K类运动模式(x,y,w,h)，由此得到近似最优的运动估计。这篇论文我觉得很有意思，作者团队设计了一种不需要GT的…
发表服务