数据选取与简单操作： which 返回一个向量中指定元素的索引 which.max 返回最大元素的索引 which.min 返回最小元素的索引 sample 随机在向量中抽取元素 subset 根据条件选取元素...，没有沟通a、b数据集的by，这样出现的数据很多，相当于a*b条数据； 2、merge函数是匹配到a,b数据集的并，都有的才匹配出来，如果a、b数据集ID不同，要用all=T（下面有all用法的代码）。...(ink1,ink2,by="id",all=F) #默认，只取两者的共有的部分 id R M 1 1 9 7 2 2 7 2 其中，all=T代表全连接，all.x=T代表左联结；all.y...=T代表右连接 2、dplyr包 dplyr包的数据合并， 一般用left_join(x,y,by="name") 以x为主，y中匹配到的都放进来， 但，y中没有的则不放过来。...相比来说，其他一些方法要好一些，有dplyr，sqldf中的union 5、sqldf包 利用SQL语句来写，进行数据合并，适合数据库熟悉的人，可参考： R语言︱ 数据库SQL-R连接与SQL语句执行
然后，它根据所有帧中相应掩膜的质量过滤3D提示，优先选择在所有视图中都能产生高质量结果的提示。为了解决部分物体分割的问题，该框架合并了重叠的3D提示，整合信息以实现更全面的分割。...在我们的框架中，我们将所有计算出的像素坐标用于提示SAM，并在所有帧上获取2D分割掩膜。通过在3D空间中定位提示，源自不同帧但由同一3D提示投影的像素提示将在3D空间中对齐，从而带来帧间一致性。...Prompt Consolidation 有时，由单个3D提示对齐的2D掩膜可能只分割了对象的一部分，因为2D帧的覆盖范围有限。为解决这个问题，我们设计了一个提示合并策略。...p_k 分割的掩膜区域内，我们将其在该帧中的预测指定为提示ID k 。...过滤和合并提示的重要性：不使用2D引导的提示过滤（w/o Fil.）和不使用提示合并（w/o Con.）的情况下，性能有所下降，这表明这两个步骤对于最终的分割效果是重要的。
具体来说，先从所有关键帧中选择与当前帧有相同特征点的关键帧集合，之后提取中每一个关键帧的共视帧的集合，之后利用两个集合的关键帧的信息进行相机位姿的跟踪 ·回环检测 回环检测共包含四个部分：选择候选帧、计算变换...总得来说，在地图部分，和1相比就是多了一个全局优化而已。...在跟踪过程中，当前相机必然是位于活动地图当中，可能存在零或多个子地图。 每次插入关键帧时，都与完整地图的DboW数据库进行匹配。...检测：首先由重识别模块检测出当前关键帧Ka与匹配上的待吞并关键帧Ks，并获取两个子地图当中与匹配上的两个关键帧具有共视关系的关键点和关键帧。 2....主要改进是，当当前关键帧与数据库的关键帧匹配上后，检测与当前关键帧具有共视关系的关键帧是否也能够匹配，如果可以则判定为重定位成功；否则才继续使用接下来的关键帧进行判定。 2.
如果找到的匹配的关键帧属于活动地图，则执行回环闭合。否则，它是一个多地图数据关联，然后合并活动地图和匹配地图。...） 为避免误匹配,DBoW2等待位置识别在三个连续的关键帧中触发,从而延迟或丢失位置识别.本文关键观点:验证所需的信息已经在地图上了.为验证位置识别,ORB-SLAM3在active map中寻找两个的共视关键帧...（视觉地图合并） 如果位置识别成功,产生了多地图数据关联,在活动地图中的关键帧和地图集中的不同地图中的匹配关键帧之间,使用对齐变换进行地图合并操作.需要确保Mm中的信息能被tracking线程及时调用,...避免地图重复.因此作者建议将引入坐标系,并且中信息较多,故分为两步：首先合并在和邻域中的welding window中进行,然后通过位姿图优化将修正量传播到合并后的其余部分. 1 Welding...） 回环闭合校正算法类似于地图合并,但是位置识别匹配的两个关键帧都是属于活动地图.
基于跟踪的检测器可以直接提取该热图，并在关联多个帧中的目标时对它们执行联合推理； 第二，基于点的跟踪简化了跨时间的目标关联。类似稀疏光流的简单位移预测就可以把不同帧中的目标连接起来。...在时间 t 处，给定当前帧 I^(t) ∈ R^W×H×3 和前一帧 I^(t−1) ∈ R^W×H×3 的图像，以及前一帧中的跟踪目标 T^(t−1) = {b^(t−1)_0 , b^(t−1)_1...每个目标被表示为 b = (p, s, w, id)，其中中心点位置 p ∈ R^2，大小 s ∈ R^2，检测置信度 w ∈ [0, 1]，唯一身份 id ∈ I。...该研究旨在检测和跟踪当前帧 t 中的目标 T (t) = {b^(t)_0 , b^(t)_1 , . . .}，并给在前后两个帧中都出现的同一目标分配一样的 id。 这里存在两个主要问题。...在 CenterTrack 中，研究者向检测网络提供两个帧作为输入：当前帧 I^(t) 和前一个帧 I^(t−1)。
我们假设点的邻域关系在接下来的去偏过程中不会发生很大变化，并在去偏之后使用预先计算的最近邻结果进行协方差估计。...关键帧是一组经过选择的帧，它们在空间上分布良好，同时与最新帧有足够的重叠 为了管理关键帧，我们将两个帧 Pi 和 Pj 之间的重叠率定义为 Pi 中落在 Pj 体素内的点的分数。...局部建图模块将多个局部帧合并为一个子图，以减少全局建图模块中优化变量的数量。 首先使用边缘化状态重新执行点云去偏斜和协方差估计，这将改进在里程计估计开始时所做的初始预测。...为了解决这些问题，我们为每个子图xi引入了两个称为端点（xiL 和 x^i_R）的状态；它们保存子图中第一帧和最后一帧相对于子图位姿的状态 假设子图给定Nsub个传感器状态，那么定义子图的原点位姿为中间状态...下图分别是不同环境下的实时的处理结果，黄色的部分代表的最新的帧，可以看出在低重叠以及少特征等环境下仍然具有很好的匹配性能。
标签：Python与Excel,pandas 下面是一个应用场景： 我在保险行业工作，每天处理大量数据。有一次，我受命将多个Excel文件合并到一个“主电子表格”中。...我可以使用VLOOKUP查找每个“保险ID”的值，并将所有数据字段合并到一个电子表格中！...保险ID’) 第一次合并 这里，df_1称为左数据框架，df_2称为右数据框架，将df_2与df_1合并基本上意味着我们将两个数据帧框架的所有数据合并在一起，使用一个公共的唯一键匹配df_2到df_1中的每条记录...注意，在第一个Excel文件中，“保险ID”列包含保险编号，而在第二个Excel文件中，“ID”列包含保险编号，因此我们必须指定，对于左侧数据框架（df_1），希望使用“保险ID”列作为唯一键；而对于右侧的数据框架...df_1和df_2中的记录数相同，因此我们可以进行一对一的匹配，并将两个数据框架合并在一起。
在这项工作中，我们设计了一种新颖的视觉惯性里程计（VIO）系统，称为RD-VIO，来处理这两个问题。首先提出了一种IMU-PARSAC算法，它可以在两个阶段的过程中鲁棒地检测和匹配关键点。...其次，为了处理纯旋转问题，我们检测运动类型，并在数据关联过程中采用适应性延迟三角化技术，将纯旋转帧转换为特殊的子帧，在解决视觉惯性捆绑调整时，它们为纯旋转运动提供了额外的约束。...R-型子帧窗口的压缩：如果R-帧的数量太多，将会导致求解速度变慢。因此，当R-帧的总数超过一定阈值时，会对子帧窗口进行压缩。此时，选择部分R-帧进行压缩，并使用它们之间的预积分来提高求解速度。...最后，我们在公开可用的数据集上定量比较了我们的方法与当前最先进的VIO/VI-SLAM算法。在两个公开数据集上评估了我们的方法和其他最先进的系统。...与没有动态物体移除策略的SF-VIO相比，RD-VIO在ADVIO数据集上显示出显着更好的RMSE，并在RD-VIOs1和RD-VIO中的大多数序列中取得了最佳准确性。
算法中惯用的策略就是先检测，得到视频中目标bbox，然后再考虑前后帧的匹配策略，为了更好的匹配效果，一般匹配中都会加入Re-ID，文章中把Re-ID等同于embedding，即一般方法中，detection...ID匹配过程中起到关键的作用，而JDE提出了这两部分共享一个模型，与之对应的就是Separate Detection and Embedding (SDE) model，即检测和后续的Embedding...是分开的，独立的两个部分，后续ID匹配的过程只需要检测模型提供bbox就可以，和检测模型本身并没有任何关系，SDE model的典型代表就是DeepSort。...Embedding分支的思路非常像 CornerNet，CornerNet中需要用Embedding判断哪两个点应该属于一个object，而JDE中则是判断哪两个object是一个ID，只不过，这两个相同的...总结 JDE合并检测和Re-ID模块可以有效的提高效率，避免受限于目标数量的Re-ID的特征提取耗时，但是带来的是检测模型和Re-ID模型的高度耦合，检测和匹配不再是独立的两个部分，如果想要改变其中一个
MOT算法中惯用的策略就是先检测，得到视频中目标bbox，然后再考虑前后帧的匹配策略，为了更好的匹配效果，一般匹配中都会加入Re-ID，文章中把Re-ID等同于embedding，即一般方法中，detection...ID匹配过程中起到关键的作用，而JDE提出了这两部分共享一个模型，与之对应的就是Separate Detection and Embedding (SDE) model，即检测和后续的Embedding...是分开的，独立的两个部分，后续ID匹配的过程只需要检测模型提供bbox就可以，和检测模型本身并没有任何关系，SDE model的典型代表就是DeepSort。...Embedding分支的思路非常像 CornerNet，CornerNet中需要用Embedding判断哪两个点应该属于一个object，而JDE中则是判断哪两个object是一个ID，只不过，这两个相同的...总结 JDE合并检测和Re-ID模块可以有效的提高效率，避免受限于目标数量的Re-ID的特征提取耗时，但是带来的是检测模型和Re-ID模型的高度耦合，检测和匹配不再是独立的两个部分，如果想要改变其中一个
第三个创新点是与一般的视觉里程计只能利用最后相邻几帧图像数据相比，ORB-SLAM3是第一个能够在算法阶段重用所有历史信息的系统，其中包含了共视帧之间的捆集调整（BA），即使共视帧在时间上相差甚远，甚至来自不同的地图...值得注意的是，我们的立体惯性SLAM在EuRoC无人机上的平均精度为3.6厘米，在TUM-VI数据集（AR/VR场景的一个典型场景）中，快速手持式移动时的平均精度为9毫米。...该系统建立了一个独特的DBoW2关键帧数据库，用于重定位、闭环检测和地图合并。 •跟踪线程处理传感器图像信息，实时计算当前帧在当前活动地图中的姿态，最大限度地减少匹配地图特征的重投影误差。...如果共视区域属于活动地图，则执行回环校正；如果共视区域属于不同的地图，则两个地图将无缝合并为一个单独的地图，并成为活动地图。...在回环校正之后，在一个独立的线程中启动一个完整的BA，以便在不影响实时性能的情况下进一步地图点优化。 ? 系统中不同优化的因子图表示 ? 局部地图合并融合模块示意图 实验结果与总结 ?
为了提取这些标题以创建新变量，我们需要在训练集和测试集上执行相同的操作，以便这些功能可用于增长我们的决策树，并对看不见的测试数据进行预测。在两个数据集上同时执行相同过程的简单方法是合并它们。...在R中我们可以使用rbind，它代表行绑定，只要两个数据帧具有彼此相同的列。...这被存储到一个名为FamilyID的新列中。但是那三个单身的约翰逊人都拥有相同的家庭ID。鉴于我们最初假设大家庭可能难以在恐慌中坚持到一起，让我们将任何两个或更少的家庭大小淘汰，称之为“小”家庭。...我们刚刚做的最好的部分是如何在R中处理因子。在幕后，因子基本上存储为整数，但是用它们的文本名称掩盖以供我们查看。如果在单独的测试和训练集上创建上述因子，则无法保证两组中都存在两个组。...如果你尝试，R会向你抛出错误。 因为我们在单个数据帧上构建了因子，然后在构建它们之后将它们拆分，R将为所有新数据帧提供所有因子级别，即使该因子不存在于一个数据帧中也是如此。
在实验部分，使用了公共和自行收集的数据集来证明其效率和有效性。广泛的结果验证了我们的LiDAR建图框架能够全局合并多个会话地图，逐步优化地图，并适用于轻量级机器人定位。...B.全局地图合并 构建语义图：为了合并不同位置的子地图，必须全局解决地点识别和相对位姿估计这两个关键挑战，而无需初始猜测。传统方法通常使用完整的激光扫描数据构建手工制作或基于学习的全局描述符。...在这种情况下，采用GraffMatch算法，这是一种不需要全局描述符的方法，它基于开源的数据关联框架，用于识别两个子地图之间的重叠部分。...为了减小地图的大小和后续优化的维度，这些地标在多个子图中的实例将根据图匹配结果或质心距离而合并。...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。
其中，卡尔曼预测器的作用就是预测出轨迹在当前帧可能出现的位置，一般在代码中会有两个函数，一个是 predict，一个是 update，其中 predict 用来预测位置，update 的作用是根据预测的位置和配对的检测框对卡尔曼的参数做调整...在这里说点预备知识，一段轨迹也就是 tracklet 是由很多个 box 组成的时序上的序列，其实就是某一个 id 在画面中按时序出现的位置；并且 ByteTrack 其实是不用训练的，只要在数据集上训练好检测模型就行了...（非常经典，建议背诵）： 检测器得到 bbox → 卡尔曼滤波对 track 进行预测 → 使用匈牙利算法将预测后的 tracks 和当前帧中的 detecions 进行匹配（IOU匹配） → 卡尔曼滤波状态更新...# 丢失的 track 代表某一帧可能丢了一次，但是仍然在缓冲帧范围之内，所以依然可以用来匹配 strack_pool = joint_stracks(tracked_stracks..., 0): exists[tid] = 1 res.append(t) return res # 取两个 track 的不重合部分 def sub_stracks
如果将索引生成为查询计划的一部分（并在查询完成后立即将索引破坏），则称为临时索引嵌套循环联接。...两个表都按照关联字段排序好之后，Merge Join操作从每个表取一条记录开始匹配，如果符合关联条件，则放入结果集中；否则，将关联字段值较小的记录抛弃，从这条记录对应的表中取下一条记录继续进行匹配，直到整个循环结束...Merge Join 运算符要求在各自的列上对两个输入进行排序，这可以通过在查询计划中插入显式排序操作来实现。...然后，该谓词为每个探测行（如果适用）使用相同的哈希函数计算哈希值并在哈希表内查找匹配项。...然而，如果数据量很大且能够从现有 B 树索引中获得预排序的所需数据，则合并联接通常是最快的可用联接算法。
MAC帧在传输的时候使用的源地址和目的地址都是硬件地址，这两个硬件地址都写在MAC帧的首部中了。...也就是说，在这个帧中，主要包括目的MAC地址(对应路由器接口的MAC地址)、源MAC地址(主机甲的MAC地址)、以太网类型字段、数据包、帧校验序列五部分内容。...第六步：在主机甲所在的冲突域中的每台网络设备都将接收这些位并重新合并成数据帧。接收完毕后，他们会运行CRC过程并核对保存在帧校验序列字段中的内容。如果这两个值不匹配的话，则这个帧将会被丢弃。...如果两个值相同(主机甲的默认网关，即紧邻主机甲的路由器接口)，则网络设备会接收这个帧，并核查目的方的硬件地址，检查他们是否也匹配。...如果目的方的硬件地址也是匹配的，那么路由器将会查看这个帧的以太网类型字段，以了解在网络层上采用了什么协议，然后路由器就会抽出帧中的数据包，把其余部分内容丢弃。
额外的角点特征用于在回环检测中实现更好的召回率。 3、DBoW2在时间和空间一致性检查后返回回环检测候选帧。...3、在posegraph中添加关键帧，将flag_detect_loop=1即设置回环检测。...= -1： 1）将当前帧与回环帧进行描述子匹配，如果成功则确定存在回环 2）计算当前帧与回环帧的相对位姿，纠正当前帧位姿w_P_cur、w_R_cur 3）如果存在多个图像序列，则将所有图像序列都合并到世界坐标系下...4）将当前帧放入优化队列中 5、获取VIO当前帧的位姿P、R，根据偏移量计算得到实际位姿。...1、查询字典数据库，得到与每一帧的相似度评分ret 2、添加当前关键帧到字典数据库中 3、通过相似度评分判断是否存在回环候选帧 4、如果在先前检测到回环候选帧再判断：当前帧的索引值是否大于50，即系统开始的前
（图1）ICDAR-SVTS竞赛示意帧 三、竞赛成绩 在 SVTS 竞赛的 3 个任务中，腾讯 OCR 以大幅度领先获得全部冠军。...（图3）视频文本跟踪：冠军证书 任务 3 视频文本端到端识别 任务 3 旨在评估视频文本识别的端到端性能，任务要求在每一帧上正确检测文本，在视频帧上正确跟踪，并在序列级别正确识别，评价指标是 F-score...为更好解决多尺度的问题，在模型 neck 部分我们尝试了 PAFPN、BiFPN 和 FPG 等一系列特征金字塔网络。...在 R-CNN 部分，我们针对任务重新设计了 IoU 阈值和每个 stage 的权重，采用了 4 个级联的网络来精准预测文字位置。...此外，借鉴 Double-Head R-CNN 的思想，我们把 R-CNN 网络的回归和分类两个网络分支解耦开。
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