在线地图制作和集中式地图服务器分别显示为绿色和橙色的块。子地图包括轻量级地标，包括线和平面，以及关键帧和地标之间的共视连接。...为了评估地图的准确性，在表II中显示了全局轨迹的定量结果。 我们还在CARLA数据集上展示了地图制作的结果，如图6所示。 图6....为此在KITTI数据集上进行了实验，并将我们的轻量级地图的存储需求与具有不同下采样分辨率r的密集点云地图进行了比较。...如果我们的地图仅用于定位而没有帧或共视信息，它将仅包括线条和平面地标，并且我们用（L）标签强调了这一点。结果总结在表III中。...在KITTI数据集上的在线定位可视化。 总结 在本文中，我们提出并验证了一个适用于城市环境的多会话、定位导向和轻量级的激光雷达地图框架。该框架包括全局地图合并和本地细化，仅在流程中使用语义线和平面。
我们在paper中有做过一组实验来比较这两种策略对keypoint准确率有什么影响。这张表就是反映了实验的结果。 ?...简单分析一下：如果是17个点，在二分之一的位置回传loss比较好。 ? 右边这个表说明了普通的L2 loss和Online Hard Keypoints Mining的loss各有什么区别。...在这种情况下，我们发现把图片的尺寸设置成256x192类似的比例。...我们在Pre-processing中大概抠出来人之后做一个padding，padding到与256x192相同比例的尺寸，然后再resize到256x192尺寸。 小技巧 ?...后面是说我们自己的minival数据集。minival数据集上是74.5，在test dev上是73，test challenge是72.1。 这是一个图片的结果的展示。
我们的位置识别算法的步骤是： 1、DBoW2候选关键帧 我们用活动关键帧检索地图集DBoW2数据库中三个最相似的关键帧，排除与共视的关键帧。我们将位置识别每个匹配的候选关键帧称为Km。...首秀是地图点融合：融合窗口由匹配的关键帧组合而成,检测到重复的点进行融合,在共视性和本质图中创建新的关联....最后,房间序列可以代表典型的AR/VR,表三显示ORB-SLAM3比竞争方法更准确.表四比较了使用我们的四种传感器配置获得的结果.利用单目惯性,我们进一步将平均RMSE加速度误差降低到2厘米以下,也获得了真实的尺度...表五:将这些多会话性能与表II中报告的单会话结果进行比较很有意思.例如在纯单目情况下,多会话Vicon 1实现的全局误差小于单会话映射的平均误差,并且显著小于单会话V103的误差.由于利用了以前的地图,...该表还与EuRoC数据集中两个唯一发布的多节结果进行了比较:CCM-SLAM [73]报告了MH01-MH03中的纯单目结果,以及VINS-Mono使用单目惯性在五个机器霍尔序列中的结果.在这两种情况下
Inception-ResNet混合版本进行比较。...挑选的模型满足和非残差模型具有相似的参数和计算复杂度的约束条件。...以下所有架构图中，卷积层没有标记"V"的表示使用相同的填充原则，即它们的输出网格尺寸与它们的输入相匹配。...另一个研究使用的残差和非残差变体技术上的不同是：在Inception-ResNet上仅在传统层的顶部而非所有层的顶部中使用batch-normalization。...之后Inception-ResNet-v2与Inception-v4相比，架构的总体结构可以看出是很相似的，最大的区别在于数据是否是直接传到下一层的，如下 Inception-v4(Inception-A
层级面板（Hierarchy）：列出当前场景视图中的所有游戏对象（GameObject）。一旦游戏对象在场景视图中被添加或删除，在层级视图中也将同步更新。...其各轴方向与视口坐标相同。屏幕坐标的本质是激活的视口坐标（相机有多个，每个相机有自己的视口坐标，屏幕对应于被激活相机的视口，因此屏幕坐标是被激活相机的视口坐标）。鼠标位置坐标属于屏幕坐标。...脚本交互 Unity3D脚本支持JavaScript、C#与Boo（.Net平台中与Python语法相似的一种静态语言），官方推荐使用JavaScript，但考虑到C#的面向对象支持程度与强大的类库...Start：仅在所有脚本的Update方法第一次被调用前执行，且仅在脚本实例被启用时执行。Start在所有脚本的Awake方法全部执行完成后才执行。 Update：在每次渲染新的一帧时执行。...Reset：用户点击属性监视面板（Inspector）的Reset按钮或首次添加该组件时执行，仅在编辑模式下执行。 OnDestroy：当游戏对象将被销毁时执行。
过程中发现了一个比较好玩的东西：CSS 容器查询。 对此，我做了一下简单的整理和总结，在此分享给大家，希望对大家有所启发。...它类似于 @media查询，不同之处在于它根据容器的大小而不是视口的大小进行判断。 我们使用创建响应式设计时，通常使用媒体查询根据视口的大小来更改文档布局。...这可能并不总是与视口的大小有关，而是与组件在布局中的放置位置有关。 例如，以下组件可能显示在网站布局的窄或宽列中。 如果有空间，它将显示为两列，否则，我们希望将其堆叠显示。...上图中的左右两个组件，是同一个组件，功能上是完全一样的，只是要展示不同的布局。...为了使卡仅在边栏宽于700px时才显示为两列，我们使用以下CSS： @container (min-width: 700px) { .card { display: grid; grid-template-columns
睡眠中的老鼠也有类似的协调性吗?显然，一只睡着的老鼠保持着固定的方向。然而，假定睡眠小鼠头部内部表征的变化可能与快速眼动睡眠期间发生的快速眼动相协调。...为了确定在REM睡眠期间，快速的眼球运动是否与头部的内部表征相协调，我们进行了三个步骤:首先，我们在清醒的小鼠中建立了视跳式眼动与从HD细胞活性解码的动物头部内部表征之间的关系(图1)。...垂直虚线表示跳视的开始。(F)右眼在CCW扫视前后的两张快照显示在顶部。瞳孔被一个黑圈圈住了。右图中的虚线圈标记了瞳孔的原始位置(N，鼻合角;T,颞合缝处)。红色的痕迹表示右眼在时间上的水平位置。...(G) CW(左)和CCW(右)主导眼球运动(n = 6只小鼠)的双眼平均水平眼位的平均痕迹显示在顶部。数据集根据振幅分成五分位。...我们记录了每只动物30到72个HD细胞(n = 6只小鼠;表S1)，这些神经元被定义为其活动受动物沿方位角方向的航向调节的神经元(图1D，见方法)。
基于多功能电能表通信协议实现的通讯类，参考的文档是DLT645-2007。...对于电能来说，DI0是结算日的信息，现在的就是写0，上一结算日的就写 01，上12结算日就写 0C DI3 DI2 DI1 DI0 地址示例 读取方式 数据项名称 备注 00 00 00 00 00-00...(kvah) 00-09-01-00到00-09-3F-00分别是正向视在费率1~63电能 00 0A 00 00 00-0A-00-00 ReadDouble （当前）反向视在总电能(kvah) 00...(kva) 02 80 00 07 02-80-00-07 ReadDouble 表内温度(摄氏度) 02 80 00 08 02-80-00-08 ReadDouble 时钟电池电压(V) 02...80 00 09 02-80-00-09 ReadDouble 停电抄表电池电压(V) 02 80 00 0A 02-80-00-0A ReadDouble 内部电池工作时间(分钟) 04 00
实验 为了评估所提方法的性能，我们将其与其他最先进的方法进行比较，使用两类数据集。...此外，我们利用公开可用的Omniscenes数据集，其中包括具有地面真值相机姿态和场景3D点云的全景图像序列，以与基于SfM的方法[32]进行比较。最后，采用模拟数据集进行关于点云共视估计的消融研究。...我们的方法在香港科技大学广州校区数据集的所有场景中的准确性方面优于其他方法。与基于边缘特征的方法相比，这种方法对环境的敏感性更强，在几个局部地图中遇到失败，我们的方法表现出处理各种地图场景的鲁棒性。...定性结果 除了定量比较外，我们特意选择了香港科技大学广州校区数据集中来自不同序列的基于特征的方法的各种失败场景。这些场景突出显示了我们的方法在所有场景中能够实现一致高质量的结果。...关于点云共视估计的消融研究 使用一个由我们生成的模拟数据集进行了这个实验，该数据集由半径为10米的球内的点组成。图6展示了我们在优化过程中着色过程的进展。
选择环境 三种环境（如下图所示）设置：PolSAR对应单时相的数据集（即同种数据源单一数据集）；Pol-InSAR对应双时相的数据集（即同种数据源两个数据集）；Pol-TomSAR对应多时相的数据集（即同种数据源多个数据集...Sensors(星载传感器)—>Sentinel-1（哨兵-1）—>Unzipped Data Product(解压数据产品)，如下图所示： 进入如下页面，注意观测图中红色框部分，可以看到部分头文件信息...Google Earth显示的范围如下： 提取协方差C2矩阵，并做多视处理 提取协方差C2矩阵，并做多视处理： 多视的目的是为了获得近似正方形的像素（方位向、距离向）、减弱相干斑等噪声的处理，此外...像素间距为18.32615m（红色数字，你可以改为近似的正整数20m，这里不改了，因为改的话，重采样要费时些），输出视数为1×1; 数据重采样方法为双线性插值法（Bilinear），所使用的DEM为SRTM...下图展示了Wishart监督分类器（Wishart分布极大似然法），（这个分类过程和操作描述起来比较麻烦，不再叙述了；另外PolSARpro中有些监督分类器，双极化数据用不了）的结果，有兴趣的话可以参考后文提供的
这意味着对于目标视图中的像素pt，它在源视图中的坐标ps可以得到 鉴于在图像之间学习准确的相对姿态存在大旋转的挑战，我们提出摆脱通常使用的PoseNet，并用传统姿态估计算法替换它。...实验结果 本文的实验结果主要通过在多个数据集上分析和比较GasMono框架的性能来进行评估。...最后，作者还与现有的先进方法进行了比较，证明了GasMono在室内自监督单目深度估计中的优势。 表1. 消融研究。 表2. 在室外KITTI数据集上测试了我们的ISD和不同基线方法。 表3....表6. 在RGB-D 7场景上微调后的结果。 可视化结果如下： 图4. 深度评估中的低纹理区域。 图5. 在NYUv2上的定性比较。...在ScanNet和7scenes上的泛化比较。与TrainFlow、Monodepth2和SC-Depthv2相比，GasMono在新场景上显示出更准确和更细致的深度估计。 5.
方法 本文方法基于这样一个观察：当有多个重叠程度很高的物体时，如果一个候选框对应于其中任何一个物体，那么很有可能也会与剩下的其它物体相重叠。...可以看到，相比于原始架构，新方法的变化其实不大：仅在尾部附加了一个实例预测头。损失函数则换成了新提出的 EMD Loss，应用于两个预测结果。 下面用数学形式来描述新提出的方法。...表 3、4、5 给出了在拥挤程度较高的 CrowdHuman 数据集上的实验结果。 ? 表 3：在 CrowdHuman 验证集上比较不同 NMS 策略的结果 ?...表 4：在 CrowdHuman 验证集上比较不同密集检测方法的结果 ?...表 5：在 CrowdHuman 验证集上的检测框召回率 可以看到，本文新提出的方法在 CrowdHuman 数据集上的表现优于之前的方法。
组间比较结果显示：既没有视放射也没有胼胝体纤维的完整性受损。然而，在一个完整的后膝状体解剖网络中，伴ON患者的视觉网络内的功能连通性较高。...表一 ON组的人口统计学资料及临床测量表现表二非ON组的人口统计学资料及临床测量表现 ? 表二非ON组的人口统计学资料及临床测量表现 ? 数据处理过程： 1....这样的相关性并未在其他视束段显示，也未在不伴有ON患者及ON患者健侧上显示。 ? 图1 视束DTI追踪结果图 视放射： 在参与者的图像上追踪视放射纤维(图2A)。...伴ON患者及不伴ON患者组内激活脑区显示在t图（图4A）。使用t检验寻找组间差异，有统计学意义的差异脑区在图中呈现。...类似的结果显示，尽管未达到统计学差异，但是受损侧的VEP值与右侧的MT功能连接呈负相关的趋势。
这样，网络就可以学习根据每个数据点在注意力图中的响应动态地重新分配标签的权重。被注意力图更好聚焦的输入将在混合标签中分配更高的值。...与模型上的结构修改相比，这些仅在数据增强上进行微小调整的系统改进是重要的。...外部参数冻结模型可以是： Dino自监督预训练DeiT-S 在ImageNet-1k上监督训练的DeiT-S Deit-S，通过ImageNet-1k上的知识蒸馏设置进行监督训练 然而，表6显示的结果与假设相反...4.6 Mixup变体的对比 表8 表8显示TransMix显著优于所有其他Mixup变体。...4.7 消融实验研究 表10 DeiT-S作为Backbone，其参数数量与ResNet-50相似。
论文阅读：Semantic-Direct Visual Odometry Motivation 虽然直接法SLAM在无纹理环境更加鲁棒，但是由于灰度图像的凸性特征导致光度误差的凸性仅在一个小区域内保持的问题...2.优化残差构建 优化中主要用到两个匹配误差，一个是光度误差: 类似的，在参考帧中监测到的语义通道c中的点p的语义匹配误差可以定义为：: 其中，是帧i的语义通道c的语义概率，是语义通道c的启发式权重因子...与ORB-SLAM2相比，在取消闭环的情况下，与ORB-SLAM2相比，该方法在KITTI里程计数据集的大多数序列（序列02除外）中实现了更好或可比的性能，同时在无纹理环境中保持了鲁棒性。...下图显示了ORB-SLAM2、LDSO以及所提出的方法在具有回环位置的轨迹，因为闭环与语义概率直接匹配之间的互补特性，语义概率直接匹配的改进减少了误差（比较表1和表2）。...与ORB-SLAM2相比，在激活闭环的情况下，所提出的方法在KITTI里程计数据集的所有序列中实现了更好或可比的性能，同时在无纹理环境中保持了鲁棒性。
最近，出现了一种减轻体积传导效应的方法，该方法可以与fMRI观察到相似的分布式重复状态网络。...正交化产生无零相位滞后效应的新信号，代表潜在的生理协变。由这种零相位滞后产生的体积传导同样可以通过从原始信号中减去正交化信号来分离。图1C展示了正交化对连通性的显著影响。...排除了行为数据中的无反应或超时反应。 3 结果 3.1 健康对照受试者的方法验证研究 图2显示了在我们的验证样本中使用功率包络连接获得的网络连接模式。...74个感兴趣区域对在多次比较的校正中保留下来(图3A)。这些信号只在睁眼状态下被发现，并且主要在θ载波频率中。大脑区域对在对照组显示为正连接，在PTSD组显示为连接不足。...图3 仅在PTSD组观察到显著的连接性不足，主要表现为θ载频和睁眼状态 与这些结果形成对比的是，使用相同的错误发现率校正对每个频段的区域功率谱密度进行类似的分组比较，没有产生任何显著的结果。
所以角色的显示情况不会有任何变化：代码见 【29/01】 ---- 下面通过使用 FixedResolutionViewport 视口，实现固定视口尺寸的需求。...此时游戏视口尺寸和 窗口尺寸 就不是一个概念了。无论应用窗口有多大，对游戏而言视口尺寸是恒定的。如下白色背景构件添加到游戏场景中，布满视口，视口会根据大小来适应窗口 ，不在视口区域内的部分会显示底色。...【29/02】 比如上图中默认相机的视口尺寸是 900*600 ，并不是指白色区域的是 900*600 逻辑像素。另外，可以看到角色的尺寸没有改动，但在这个视口尺寸下，就会显得较小。...通过如下案例来说明一下相机变换操作对显示的影响：小人在中间，背景中左右各有 18 个原点。可以注意到，当圆点在视口之外，是无法显示的。就像相机拍照时，只能显示出其成像的区域。...同样，游戏结束时也会有个类似的放大，移动到排行榜的位置。
当我们对整个图做预测任务或是与其他图比较，又或者可视化整张图，例如比较分子结构时， 我们就进行图嵌入。 接下来，我们会分别介绍实现这两种嵌入的方法。...图由边和节点组成， 数学、统计学和机器学习方法只能部分处理图数据，而在向量空间可以更充分的利用图数据。 嵌入是压缩表示。邻接矩阵描述图中顶点的连接关系，大小为|V| x |V|，其中V为顶点个数。...下图显示了这一任务，其中标有绿色的是输入单词，通过网络预测其前后各两个词。通过这样的训练，具有相似含义的两个词很可能具有相似的邻域词，于是得到相似的嵌入表示。 ?...上图显示了Node2vec中随机行走的概率。...如果网络中的两个节点间有边，则它们是相似的，例如当一篇论文引用另一篇论文时，意味着它们涉及相似的主题。二阶相似度表示节点邻域结构的相似性，它捕获全局网络结构。
如下图所示，ResNet-50中，将经过第一个残差块处理后的特征图，会有出现很多相似的“特征图对”——它们用相同颜色的框注释。...华为诺亚实验室的团队没有沿着这条路前进，而是另辟蹊径： “特征图对”中的一个特征图，可以通过廉价操作（上图中的扳手）将另一特征图变换而获得，则可以认为其中一个特征图是另一个的“幻影”。...与MobileNetV3相比，这里用ReLU换掉了Hard-swish激活函数。...首先，在CIFAR-10数据集上，他们将Ghost模块用在VGG-16和ResNet-56架构中，与几个代表性的最新模型进行了比较。 ?...例如，精度为75.0％的GhostNet仅具有40毫秒的延迟，而精度类似的MobileNetV3大约需要46毫秒来处理一张图像。
GPT-4V的回答有点蠢：「对不起，我回答不了这个问题，因为并没有上下文显示您提到的那片沙漠。」 而LLaVA则将错就错地回答：「在图中，城市和海滩组成了城市天际线，人们正在享受日落。...在多模态指令跟随数据集上，LLaVA表现出色，跟GPT-4相比，分数达到了85.1%。在Science QA上，LLaVA的准确率刷新了纪录，达到92.53%。...针对数据、模型和分辨率的缩放结果 与SOTA比较 随后，研究人员在一系列学术VQA基准和专为指令跟随LMM提出的基准上对LLaVA-1.5进行了测试。...结果显示，仅在训练中加入VQAv2，LLaVA在MME上的性能就显著提高（1323.8 vs 502.8），比InstructBLIP高出了111分！...仅使用了InstructBLIP所用数据集的一个子集，LLaVA就已经在表1中的三项任务中全部超越了InstructBLIP，这表明，LLaVA的设计非常有效。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
