摘要 本文提出了一种从自动驾驶车辆的LiDAR测量数据中中快速且鲁棒地估计地面表面的方法。地面表面被建模为一个均匀B样条，该样条对不同的测量密度具有鲁棒性，并且通过一个单一参数来控制平滑性先验。...使用SemanticKITTI数据集进行了定量评估，通过将点级语义注释分类为地面点和非地面点。最后在真实场景中验证了该方法在我们的研究车辆上的效果。...将地面估计过程建模为一个鲁棒的最小二乘优化问题，并通过重新构造为线性问题来高效地解决。利用SemanticKITTI数据集进行了定量评估，通过将点级语义注释分类为地面点和非地面点来验证了方法的效果。...非按比例缩放。黄色：VLP16，蓝色：VLS128，红色：LUX4L。 图9总结了根据控制点在一个150 m×100 m的区域内的计算速率。...总结 本文提出了一种从嘈杂的点集表示的点云数据中估计地面表面的方法，在该方法中将地面表面建模为UBS，UBS隐式地实现了光滑性，并且对局部变化的测量密度不敏感，借助鲁棒优化技术和UBS表面模型，能够在广泛的距离范围内准确估计地面表面
工作中用的代码 Sub ExcelVBA从工作簿中查询多个姓名并复制出整行数据() Dim outFile As String, inFile As String Dim outWb....Range("A200000").End(xlUp).Row If Dir(outFile, 16) = Empty Or LastRow < 3 Then MsgBox ("初始数据不完整...Debug.Print FindStr & "-" & FirstAddress Do '找到了...Loop While SearchRange.Address FirstAddress Else ' 则没有找到匹配的...MsgBox ("一个也没找到") End If '==end=工作表内部 End
本文提出GPL来替换SPL，以使得用任意比例因子s向上采样低分辨率特征成为可能。 此外，本文使用提出的SARDB替换每K个RDB中的一个，它能够生成比例自适应特征并对整体性能作出积极贡献。...SPL和GPL的目标是将大小为的输入特征转换成大小为的输出特征，但是在SPL中s不允许为分数，且必须等于，但在GPL中可以是任意正整数。...数据集 Adobe-240数据集由133个手持录制视频组成，每个视频的帧速率为240fps，空间分辨率为720×1280。从这个集合中，随机选取103个视频来构建训练数据集。...该集合是通过连续地将每9个连续帧分组，并将它们调整为360×640以形成训练序列。 由此，总共获得了10895个序列。LR帧是从HR帧通过双三次下采样生成的。...从LR帧中随机裁剪大小为56×56的图像块进行训练。水平/垂直翻转以及时间顺序反转用于数据扩充。 训练策略 在训练阶段，随机选择t和s构建每个训练批。单个批次内的图像块共享相同的t和s。
系统的前端输入包括单目图像和里程数据。物体检测算法（例如，YOLO [16]）从 RGB 图像中提取边界框。...四.带有语义先验的单帧初始化 本文提出了一种从单帧观察中获得 9 度约束以初始化完整椭球的方法。该过程如图2所示。该过程将使用以下三个约束源—物体检测约束、平面支撑约束和尺度比例约束。...在单帧中恢复二次曲线的过程示意图。（物体检测框反投影的切面与物体支撑面共同约束椭球体，沿观察方向的深度不确定性将进一步引入比例约束进行估计。） A....我们将 CubeSLAM 论文中给出的室内数据集的实验结果进行比较。我们以估计物体和真实物体之间的 IoU 为基准，并对轨迹中的所有物体进行平均。 表 I 和图 6 显示了结果。...通过多帧优化，方向（OursPT）提高到 11.5 度，其 IoU 从 0.215 增加到 0.286。
考虑两种情况： 用户正在玩您的游戏并暂时退出以查看日历。当玩家回到游戏时，游戏的资源仍然在记忆中，游戏可以立即恢复。...如果您的应用执行许多每片段计算，则像素增加可能会降低帧速率。如果您发现您的应用在较高比例因素下运行速度显着较慢，请考虑以下选项之一： 使用本文档中的性能调整指导来优化片段着色器的性能。...使用较低的比例因子并启用多重采样。另一个优点是多重采样还可以在不支持高分辨率显示的设备上提供更高的质量。 要为GLKView对象启用多重采样，请更改其drawableMultisample属性的值。...如果您未渲染到GLKit视图，则必须手动设置多重采样缓冲区并在呈现最终图像之前解决它们（请参阅使用多重采样来提高图像质量）。...多重采样不是免费的;需要额外的内存来存储额外的样本，并且将样本解析到解析帧缓冲区需要时间。如果您向应用添加多重采样，请始终测试应用的性能以确保其可接受性。
用于预训练的数据来自80M Tiny Images数据集，每个图像通过直接从全尺寸图像下采样获得。...由于概率图的相邻像素之间存在强相关性，因此我们仅使用前一层中的512个隐藏单元来帮助防止过拟合。 要训练如此大的CNN，必须使用大型数据集来防止过度拟合。...此外，如果我们不对CNN进行微调，它将检测到视频帧中出现的所有对象，而不仅仅是被跟踪的对象。因此，必须使用在线跟踪期间收集的每个视频的第一帧中的注释来微调预训练的CNN，以确保CNN特定于目标。...如果我们无法在所有比例中找到对象，我们会报告目标丢失。 生成边界框：在我们选择最佳比例后，我们需要为当前帧生成最终边界框。我们首先确定边界框的中心，然后估计其相对于前一帧的比例变化。...确定中心后，我们需要在相应区域再次搜索以找到合适的比例。该比例旨在完美地拟合精确的目标区域。
此方法不需要训练的基本事实数据集。相反，它们使用图像序列中的连续时间帧来提供训练信号。为了帮助限制学习，使用了姿势估计网络。在输入图像与从姿势网络和深度网络的输出重建的图像之间的差异上训练模型。...将较低分辨率的深度图上采样到较高的输入图像分辨率，然后在较高的输入分辨率下重新投影，重新采样并计算光度误差。...这鼓励模型学习尖锐的边缘并消除噪声。 最终损失函数变为： ? [1]中的最终损失函数在每个像素，比例和批次上平均。 结果 作者在包含驱动序列的三个数据集上比较了他们的模型。...使用二进制掩码从静态图像（帧-1，帧0和帧+1）中删除这些可能移动的对象 被掩盖的图像被发送到自我运动网络，并输出帧-1和0与帧0和+1之间的转换矩阵。 ?...损耗的公式可帮助模型学习对象比例。来自[3]的方程。 结果 将[3]中描述的扩展与Monodepth2模型直接进行比较，并显示出显着的改进。 ?
对于48个通道，更改从第一过渡层到48的每一层，其乘数乘以2。 本文中的交换块是开源中的模块，交换单元是开源中的保险丝层。...下采样是在融合部分（或交换单元）从高分辨率分支转移到较低分辨率分支的stride = 2卷积，对于两次和三次下采样仅在最后一次下采样中才增加了通道数。这要么是代码中的错误，要么是本文未明确解释。...很有可能是代码错误，因为对于第一个下采样，信息不是从较深的通道中的较高分辨率解析而来的-git中的Open issue。 如有疑问，请使用基于开源的图表-这是在运行经过训练的网络时使用的图表。...作者解决了自底向上姿势估计中比例尺变化的问题（如上所述），并指出他们能够通过输出多分辨率热图并使用HRNet提供的高分辨率表示来解决该问题。...跟踪帧中所有边界框的平均时间：1.14秒 一帧中所有姿势估计的平均时间：0.43秒 一帧解析的平均总时间：1.62秒 代码在整个视频上进行推理的总时间：2586.09秒 演示中的问题 在评估图像处理算法的结果时
此外，LR的小patch和大patch的进一步缩小版是相似的，因为a中的附加细节也被大尺度的下采样所衰减。...没有patch对的适应 上述需要在恢复的HR帧中找到一对对应的patch。然而，寻找这些对应的patch是一项困难的任务，即使使用patch-match算法也需要花费大量的时间。...具体说，首先随机选取A，然后下采样得到a和，这样可以生成大量的伪训练数据集。从统计学上讲，这个数据集中高复发性的patch可能会被多次纳入。...自监督适应过程 首先利用预训练的VSR网络θ获得初始超分辨帧序列{}。然后从{}中随机选择一帧，并随机裁剪一个patch。然后将按随机比例因子缩小以生成伪标签和一个相应的伪LR。...03 实验 消融实验 将patch选取范围为单帧定义为低复发，将patch选取范围为视频定义为高复发，实验如下： 伪数据集制作中不同下采样因子的消融实验： 知识蒸馏的高效适应实验 有大约2100
从评测方法分析，时间和精度都是很重要的因素。而时间和精度往往是矛盾的，所以必须进行一定的取舍。...其中 I 帧是一张完整的图片。P 帧记录了与之前的帧的差别，所以在解码 P 帧时必须要参考之前的图片帧。而 B 帧不仅需要参考之前的图片帧，还需要参考之后的图片帧才能完整解码。...其中一支使用 2D 卷积网络来对稀疏采样的图片帧进行分类，另一支会提取采样点周围帧的光流场信息，然后使用一个光流网络来对其进行分类。两支网络的结果会进行融合从而得到最终的类标。...我们的方法 图片 4 展示了我们的解决方案的整体框架：给定一个视频，我们首先会从中稀疏采样固定数量的图片帧，然后将这些帧组成一个 batch，送入到一个 BaseNet 中。...图片 8 线性量化 假设每个张量的数据符合均匀分布，那么其中的每一个元素就可以表示为一个 int8 数和一个 float32 的比例因子相乘的结果。比例因子是对于整个数组共享的。
FocusMAE Architecture 视频子采样。 视频数据中包含时间上的冗余，因为连续的帧在内容上有很高的重叠。作者通过子采样视频来减少时间冗余。...为了定义整个剪辑的一个候选区域，作者取该剪辑内每帧候选区域的并集。 基于区域先验的 Mask 标记采样。...作者从视频中心裁剪帧以保护患者隐私和标注。处理后的帧大小为360x480像素。图3展示了数据集中的样本序列。 标注。 GBUSV中的视频标签已提供。对于作者的其他视频，作者依赖于活检报告进行标注。...在微调过程中对视频进行子采样时，作者使用了更密集的采样率3。作者用16帧组成一个片段。从每个视频中，作者均匀地抽取5个片段。在推理过程中，作者预测每个片段的标签。...VideoMAE使用了90%的 Mask 比例，并采用基于随机管状 Mask 。区域优先引导的方法帮助FocusMAE比VideoMAE采样更具信息性的标记，同时降低了冗余度。 重建损失。
答：三基色原理是根据它们的比例显示不同的颜色，假如它们的总和为 1，那么有了蓝色和红色的比例值，就无需记录绿色了，因为 1 -（红色+绿色比例）= 绿色比例；因此我们用尽少的值来存储这些，存下来的值就是真正的一个像素点的值...音频数据交换格式。 这种格式的特征是可以确定的找到这个音频数据的开始， 不需进行在音频数据流中间开始的解码， 即它的解码必须在明确定义的开始处进行。 这种格式常用在磁盘文件中。...ADIF 只有一个统一的头， 所以必须得到所有的数据后解码。...ADTS 一帧 数据格式（中间部分，左右省略号为前后数据帧）： 对比 ADIF 和 ADTS ADTS 可以在任意帧解码，它每一帧都有头信息。...ADIF 只有一个统一的头，所以必须得到所有的数据后解码。 且这两种的 header 的格式也是不同的，目前一般编码后的都是 ADTS 格式的音频流。
首先，由于时间冗余，VideoMAE会下采样视频，并使用极高的掩蔽率来从下采样片段中丢弃图像块。这种简单的策略有效地提高了预训练性能，而且由于非对称的编码器-解码器架构，能大大降低计算成本。...图2 VideoMAE的处理流程 根据之前对连续帧上的时间冗余的分析，VideoMAE使用跨步时间采样策略来执行更高效的视频预训练。首先从原始视频中随机采样由个连续帧组成的一个视频剪辑。...然后，使用时间采样将剪辑压缩为帧，每个帧包含个像素。在实验中，在Kinetics数据集和Something-Something数据集上，采样步幅分别设置为4和2。...首先，如果只使用视频片段中的中心帧作为重建目标，VideoMAE在下游任务中的性能会大大降低。同时，VideoMAE对采样间隔也很敏感。...最后还尝试从经过时序下采样的视频片段中重建视频片段中更加密集的视频帧，但这种设置会需要解码更多的视频帧，使得训练速度变慢，效果也没有更好。 表d比较了VideoMAE中的预训练策略。
P帧使用了帧间预测方法，可以参考之前的一些解码帧信息，能达到较高的压缩效率（帧大小比I帧小很多），但是解码时必须依赖于其他帧。...对每个像素点，传输其在调色板中的“索引”（“index”）即可。该算法可以达到很高的编码效率提升，同时这种方法由于不使用变换，且大多数的点可以在颜色表中找到对应的项，主观质量也有明显的提升。...四、YUV444编码 在视频编码中，基本的数据格式为YUV，根据采样格式的不同可以分为YUV444, YUV422以及YUV420，这三种格式的区别见下图（O表示Y分量，X表示U/V分量）： ?...YUV采样格式 (左)YUV444 (中)YUV422 (右)YUV420 YUV444采样格式中Y、U、V 三个分量的比例相同，每个像素的三个分量信息完整，都是一个字节。...YUV422采样格式中Y 分量和 UV 分量则按照 2 : 1 的比例采样。如图所示，水平方向有4个像素点，那么就采样4个Y分量，2个UV 分量。
同样，后向网络从 I_t 中提取特征，并从未来隐藏状态 H_{B,t+1} 中聚合参考信息。注意，前向和后向网络都由许多残余块组成。...然后，将前向和后向网络生成的特征输入到由多个像素 shuffle 操作和卷积组成的上采样网络中，获得恢复的帧 SR_t 。...在以往的工作中，ASSL 和 SRPN 不得不采用局部剪枝方案(即仅在同一层内比较比例因子，且每层具有相同的剪枝比例)并添加操作索引，以保证跳跃连接和残差连接保持相同数量的滤波器。...此外，ASSL 和 SRPN 必须去除输出特征映射中的一些通道，并采用局部剪枝方案，这限制了剪枝空间和恢复信息的利用。...在修剪阶段，如图 1 所示，首先将比例因子添加到 Conv 和残差块中。然后，使用剪枝准则来全局选择不重要的滤波器，并对相应的比例因子进行稀疏诱导正则化。
Multigrid Training Concepts Sampling Grids 数据集中的每个视频都是从物理世界生成的基本连续信号中采样的离散信号。...在本文的多网格视角下，多尺度空间数据增强会按比例改变重采样网格的空间spans和stride，从而使得到的mini-batch始终具有相同的H×W空间形状。...其次，模型必须与在不同网格上重新采样的输入兼容，因此在训练期间可能具有不同的形状。...对于要在mini-batch中使用的每个视频，作者从指定的范围中选择一个随机span，并设置stride，以便在生成的网格上采样时产生所需的形状。...对于时间维度，该策略相当于选择随机时间裁剪并对其帧进行二次采样。 Short Cycle 短周期在各种空间形状中快速移动，在每次迭代中都会发生变化。默认情况下，作者使用以下3个形状的短循环。
如果没有这个标志，您必须假设其中有 9 个相关位，因此最终会得到 2 个字节的输出数据。但在打包的情况下，您希望输出对齐；所有输出位都必须有用。...**频率误差校正被馈送到频率调制器，以产生与同步块的频率误差成比例的信号。然后将其与接收到的数据混合以校正错误并输入到解复用器。...同步序列检测： 然后，接收端需要在接收到的信号中找到用于同步的特定序列，通常是 OFDM 帧的循环前缀（Cyclic Prefix）。...在一个无线通信系统中，当接收到数据帧的结束符或者校验通过时，可以发送一个触发信号给 Header/Payload Demux 模块，以指示当前帧的头部信息已经完整接收，并且可以开始解析下一个帧的头部信息了...它将复数数据符号作为标记流输出，并丢弃导频符号 8）Constellation Decoder Constellation Decoder： 星座解码器，根据对象的映射将星座点从复数空间解码为（解包
从storyboard加载视图后，创建一个上下文并将其设置为视图的上下文属性的值。 GLKit视图会自动创建和配置自己的OpenGL ES帧缓冲区对象和渲染缓冲区。...五、绘制到其他渲染目标 帧缓冲区对象是渲染命令的目的地。 当您创建帧缓冲区对象时，您可以精确控制其颜色，深度和模板数据的存储。 您通过将图像附加到帧缓冲区来提供此存储，如下图所示。...其次，它将渲染缓冲区呈现给Core Animation，用渲染缓冲区中的数据替换该图层以前的内容。 这种模式的一个优点是核心动画层的内容不需要在每一帧中绘制，只有当渲染的图像改变时。...解决多重采样 如果您的应用使用多重采样来提高图像质量，则应用必须在将像素呈现给用户之前先解析这些像素。多重采样在使用多重采样来提高图像质量方面有详细的介绍。...通过暗示OpenGL ES您不需要渲染缓冲区的内容，缓冲区中的数据可以被丢弃，并且可以避免昂贵的任务来保持这些缓冲区的内容更新。 在渲染循环的这个阶段，你的应用程序已经提交了该帧的所有绘图命令。
，有效地找到局部和全局的时空特性来插动作帧，得到一个帧率更高，观看质量更好的视频。...在显著性检测中使用了VGG16编码和U-net解码来进行训练，并在重调尺寸操作中通过使用双向映射和动态算法来找到最优的重调尺寸算法。...随后Taeyoung展示了从SD超分至FHD的效果展示，HFR的表现结果，可以看到HFR在不同的方法比较下是达到了最好的SNR，最后的Re-targeting表现结果中，可以看到相比与线性比例调整，画面中的主要内容并没有随着比例的调整和产生过大的扭曲和变形...在Luka的工作中，深度学习可读性不仅可以理解网络的结构，也可以找到为了降低复杂度所需要的算法。只要可以找到确定AI所学习到的内容之后，就从与其相关的内容中找到一个最优的，但是低复杂度的解决方案。...Luka把深度学习中的全连接层替换为了帧内预测，卷积层替换为帧间预测，把复杂网络分支简化应用于色度预测中，来使其变得透明，可以解读且高效。
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