作者：无疆WGH编辑：郑欣欣@一点人工一点智能原文地址：动态环境SLAM | Remove, then Revert - 基于多分辨率深度图的动态物体移除方法00 前言通常，按照执行时机的不同，动态物体过滤算法可以分为两类...基于分割的方法中不得不提的还有基于深度学习的语义分割方法，语义分割直接label出了哪些点是动态物体，建图算法只需要直接弃掉这些点即可，简单粗暴。...但是，深度学习方法只能分割出训练过的动态类别，对其它类别的动态物体则无能为力”。“ray tracing-based (or ray casting-based,基于光线投影的方法)。...)，一个直观的理解是，你在某一个视线方向上，只能看到离你最近的物体，该物体后方的物体则被遮挡，是不可见的。...如下图所示：I^{diff}图中，请注意高分辨率深度图对应的 中，物体边缘处的误杀。低分辨率时错杀减少，这是一个非常重要的性质。
图像分割技术是计算机视觉领域的一个重要研究方向，也是图像语义理解的重要组成部分。图像分割是指将图像分割为具有相似属性的几个区域的过程。从数学的角度来看，图像分割是将图像分割成不相交区域的过程。...博伊科夫和乔利最初提议计算标记像素的直方图，以近似概率密度函数，并让 ? 例如，如果 fB 非常低，则 wi，F 将非常高，因此更有可能剪切 i 和 B 之间的边缘。...这两个子集对应于前景像素集和图像的背景像素集，这相当于完成图像分割，其中： ? 图像的分割 S 是图像的剪切，分割的每个区域 C ∈ S 对应于图像中的子图像。...在组合优化中，将切割成本定义为其切断的边缘成本之和是正常的。 ? 切割的成本是边集 C 中所有边的重量的总和。 02....对于源或井以外的任何顶点，传入圆弧的流速之和等于传出圆弧的流的总和。 我们谈到这样的应用程序的流程。我们寻求确定最大流量，在意义上 离开源的弧的流速之和为最大值。 下面是一个流的示例。 ?
下面是我对粒子滤波实现物体跟踪的算法原理的粗浅理解： 1）初始化阶段-提取跟踪目标特征 该阶段要人工指定跟踪目标，程序计算跟踪目标的特征，比如可以采用目标的颜色特征。...每条狗计算它所处的位置处图像的颜色特征，得到一个色调直方图，向量Vi，计算该直方图与目标直方图的相似性。...weights; return; } /********************************************************************** 基于彩色直方图的粒子滤波算法总流程...int &Wx_h, &Hy_h： 找到的目标的半宽高 float &max_weight： 最大权重值 返回值： 成功1，否则-1 基于彩色直方图的粒子滤波跟踪算法的完整使用方法为...if(image->origin) // { // image->origin = 0; // y = image->height - y; // } // if(selecting) //正在选择物体
---- Microsoft Kinect 微软推出了两款Kinect，Kinect一代（Kinect v1）是基于结构光原理的深度相机，Kinect二代（Kinect v2），是基于TOF原理的深度相机...R200的深度测量范围：室内0.5m-3.5m，室外最远10m。实际室外使用范围受环境光照条件影响较大，这是因为红外发射器功率有限，太远的物体上投射的光斑太暗，容易被环境光淹没。...以第一代产品 Astra 和 Astra Pro为例，它们都是基于红外结构光的深度相机，深度图都是 VGA（640×480）分辨率 @30FPS。...可以输出对齐、同步的RGB 图和深度图，点云图或者 IR 图。支持Windows、Linux、Android、ROS 平台。且多设备同时工作无干扰。适合对帧率要求不高的远距离应用场景。...使用Structure sensor的SDK，用户可以实现混合现实的体验，虚拟的物体可以和真实的物理世界进行交互，并且还能模拟类似真实空间的遮挡效果。
这种先验知识可能很有用，因为在没有参考足够远距离上下文的情况下，可能会错误地检测微小的遥感物体，并且不同类型物体所需的远距离上下文可能会有所不同。...基于类似的技术，我们在2022年大湾区国际算法大赛中获得第二名。...最近，通过从示例图像反转扩散模型来生成定制图像的需求激增。然而，现有的反演方法主要集中于捕获物体外观。如何反转视觉世界的另一个重要支柱——物体关系，仍有待探索。...然而，许多现有的工作明确地采用了这些线索，例如估计深度图并将其反投影到 3D 空间。...具体来说，我们使用有符号距离函数 (SDF) 对场景进行建模，从而促进密集 3D 表示的生成。我们将这些表示视为神经辐射场 (NeRF)，然后使用体积渲染来恢复 RGB 图像和深度图。
结构光深度相机原理示意图（注意E端发射的带图案的光源） 深度图效果：结构光vs.双目 下图左是普通双目立体视觉深度相机拍摄的图像和对应的深度图结果；下图右是结构光法的深度相机投射的图案及对应的深度图结果...该方案的优点：测量精度很高（最高可达微米级）；可得到较高分辨率深度图（因为有大量的3D投影点）；受物体本身颜色影响很小（采用二进制编码）。...Kinect2是基于TOF的技术）上。...这样的目的是为了在远中近三种距离内都能得到相对较好的测量精度： 近距离(0.8 – 1.2 m)：可以获得较高的测量精度 中距离(1.2 – 2.0 m)：可以获得中等的测量精度 远距离(2.0...物体距离相机越远，物体上的投影图案越大，精度也越差（想象一下手电筒照射远处的情景），相对应的测量精度也越差。所以基于结构光的深度相机测量精度随着距离的增大而大幅降低。
结构光深度相机原理示意图（注意E端发射的带图案的光源） 深度图效果：结构光vs.双目 下图左是普通双目立体视觉深度相机拍摄的图像和对应的深度图结果；下图右是结构光法的深度相机投射的图案及对应的深度图结果...该方案的优点：测量精度很高（最高可达微米级）；可得到较高分辨率深度图（因为有大量的3D投影点）；受物体本身颜色影响很小（采用二进制编码）。...是基于TOF的技术）上。...这样的目的是为了在远中近三种距离内都能得到相对较好的测量精度： 近距离(0.8 – 1.2 m)：可以获得较高的测量精度 中距离(1.2 – 2.0 m)：可以获得中等的测量精度 远距离(2.0 – 3.5...物体距离相机越远，物体上的投影图案越大，精度也越差（想象一下手电筒照射远处的情景），相对应的测量精度也越差。所以基于结构光的深度相机测量精度随着距离的增大而大幅降低。
01 论文介绍本文综述了基于深度学习的物体姿态估计方法，内容涵盖了实例级、类别级和未见物体三种问题形式。...· 介绍了未见物体姿态估计方法，包括基于CAD模型和基于手动参考视图的方法，并讨论了这些方法在实际应用中的优势和挑战。...3.2 介绍了基于模板的物体姿态估计方法这些方法利用图像的全局信息来处理无纹理物体。基于模板的方法可以分为基于RGB图像的模板方法和基于点云的模板方法。...基于RGB图像的模板方法涉及从物体CAD模型中提取2D投影，然后将其作为模板与查询图像进行匹配，从而估计物体的姿态。而基于点云的模板方法则直接使用物体的CAD模型作为模板，与查询点云进行匹配。...这些方法都试图通过不同的途径来提高物体的姿态估计性能，并减少对真实世界标注数据的依赖。总结来说，4.1节和4.2节分别介绍了基于形状先验的物体姿态估计方法和基于形状先验自由的方法。
RGB图像的稀疏LiDAR点云深度图补全的方法。...一方面，单目图像进行深度预测无法生成较为精确的深度图；另一方面，立体视觉方法仍然明显优于基于激光雷达的方法。深度补全任务的目标是从映射到二维平面的稀疏和不规则点云生成密集的深度预测图。...论文提出了一个新的框架，可以同时提取全局和局部信息，以生成合适的深度图。...人们希望能够准确地检测和区分近距离和远距离的物体，激光雷达扫描周围产生点云，但扫描线数量有限，导致高稀疏性，具有64条扫描线的激光雷达是常见的，但是仍然很昂贵。...整体网络结构如下图所示： 输入为RGB图像和3D点云投影图像2D（选择特定的轴） Global Network基于ERFNet，Local Branch基于stacked hourglass network
引言 Deep Graph Library (DGL) 是一个在图上做深度学习的框架。在0.3.1版本中，DGL支持了基于PyTorch的化学模型库。如何生成分子图是我感兴趣的。...Tree VAE 分子生成 候选药用化合物的数量估计为10 ^ {23} -10 ^ {60} ，但是合成所有这些化合物是不现实的，每年都会发现新的化合物。...设计新化合物，考虑其合成方法，在药物发现的过程中尝试实际合成的化合物需要大量的时间和金钱，故AI药物发现具有了原始动机。...基于DGL的分子图生成 导入库 import dglfrom dgl import model_zoofrom dgl.model_zoo.chem.jtnn import JTNNDataset, cuda...参考资料 DGL | 基于深度学习框架DGL的分子图初探 主页地址：http://dgl.ai 项目地址：https://github.com/dmlc/dgl 初学者教程：https://docs.dgl.ai
基于R-CNN的物体检测 原文地址：http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50187029 作者：hjimce 一、相关理论 本篇博文主要讲解2014...物体检测和图片分类的区别：图片分类不需要定位，而物体检测需要定位出物体的位置，也就是相当于把物体的bbox检测出来，还有一点物体检测是要把所有图片中的物体都识别定位出来。...物体检测需要定位出物体的bounding box，就像下面的图片一样，我们不仅要定位出车辆的bounding box 我们还要识别出bounding box 里面的物体就是车辆。...图片分类与物体检测不同，物体检测需要定位出物体的位置，这种就相当于回归问题，求解一个包含物体的方框。而图片分类其实是逻辑回归。...这种方法对于单物体检测还不错，但是对于多物体检测就…… 因此paper采用的方法是：首先输入一张图片，我们先定位出2000个物体候选框，然后采用CNN提取每个候选框中图片的特征向量，特征向量的维度为
对于识别人脸或是区分猫狗这件事上，计算机已经胸有成竹，而在更大的图片集中识别一个指定的物体还是人工智能领域的“圣杯”，不过近年也有很大进展。 我们将造一个能自己识别物体的机器人（不需要云服务）。...工具介绍 树莓派 树莓派（Raspberry Pi）是一款基于Linux的单板机电脑，它只有巴掌大小，却有惊人的计算能力，你可以把它当做一台普通电脑。...在这个项目中我们主要用到一个叫做inception的模型（基于ImageNet数据集）。它可以完成物体识别，我们直接使用预训练好的模型。训练模型可是个费时费力的工作。...程序会给出5个可能的物体，得分最高的是雨伞，识别的很准确。 我们接着给它看一张橘子的图片： ?...优化 目前物体识别的性能不高，需要等一会儿，Lukas的机器人很有趣，它每次拍下照片，开始计算的时候会说I'm thinking。
输入 输出深度图 图像中的场景距离大约两三百米。本文算法可以得到一个上千万像素的深度图。 深度感知技术是自动驾驶技术的一个重要模块，当前的解决方案主要分为主动式的激光雷达和被动式的立体相机两种。...诚然目前市面上的一些高端激光雷达声称能够达到300米的有效测量距离，但其价格、功耗、远处物体的点云很稀疏等问题均不可规避。...首当其冲的一个问题是：为了看清远处物体，长焦镜头不可或缺，但是这种增大立体相机焦距的方法是否能直接解决问题了呢？答案是否定的。...综上所述，在这个工作中，作者对于无人驾驶场景下的远距离（300米左右）深度估计做了一些探索，并提出了一个基于相机的解决方案。...由于资源的限制，本文并未能在真实的自动驾驶场景上验证本文提出的原型系统，是一个遗憾；无人驾驶场景下的远距离深度估计问题也欠缺公开的大规模数据集来供深度学习研究者使用。这些都是未来可以研究探索的方向。
注意，这里的无监督学习指的是，不需要深度图作为监督，但仍需左右相机图像对网络进行监督，采集数据时，仍需要采集左右相机图像。 ?...SC存在的目的其实就是在多尺度Feature Map上进行视差图的生成，这个思想和FCN以及多尺度物体检测的原理是相同的。 ?...通过这三个分支的训练，左相机图像已经知道如何去生成左右视差图了，在生成的左右视差图的基础上，可以进行最终深度图的回归。 ?...这一点特别像FCN和多尺度物体检测中的做法，多尺度也保证了在不同scale上搜索最佳结果的可能。...最终深度图的计算 如下面的黄色加重文字所示，前面根据左右视差图处理后（最简单的就是左右视差图相加求和，和除以2，如果左右视差图对应位置的值相差太大，则该位置处的视差有问题），会得到最终的优化视差图，左右相机距离
之前我们介绍过了[[tsvdb-可变剪切分析数据库]]以及[[TCGA Spliceseq-可变剪切相关数据库]] 这两个基于 TCGA 构建的数据库。...这两个数据库当中，一个用来可视化可变剪切的情况，另外一个则提供了可变剪切数据的整体分析。 对于利用 TCGA 数据来进行可变剪切预测而言，基于不同的算法可能得到的剪切变异体结果就不一样。...以上两个数据库都是基于 SpliceSeq 算法来进行预测的。而可变剪切事件的分析还有另外一个算法 SplAdder 算法。...所以今天就给大家介绍基于以上两个算法来预测可变剪切事件的数据库 OncoSplicing: http://www.oncosplicing.com/ 。...基于 SpliceSeq 算法分析的结果查询 基于 SpIAdder 算法分析的结果查询 基于两种算法的泛癌分析 基于两个算法的临床事件分析 由于每一个功能都是类似的，我们就只是简单的介绍一下==临床事件
基于fastq测序数据可以做可变剪切，比如bioconductor流程rnaseqDTU 就说明了salmon软件和R包打配合，不过大多数情况下，我们其实已经采用了star或者hisat2软件对fastq...相比二代测序，无需打断、无需组装，直接获得全长转录本的结构信息，可以更准确的分析生物体内存在可变剪接事件。...接着让我们看看rMATS v4.0.2 (turbo)的用法 它只有一个步骤，直接根据分组对bam文件进行可变剪切的差异分析，通过统计模型对不同样本（有生物学重复的）进行可变剪切事件的表达定量，然后以...这个基因的3个差异转录本，可视化如下： ? 可以看到，寻找差异转录本，或者差异外显子的分析思路，是基于已有的注释，在人类这个物种的研究当然是非常顺畅的。...探索转录组数据的可变剪切 用Expedition来分析单细胞转录组数据的可变剪切 使用SGSeq探索可变剪切 用DEXSeq分析可变剪切，外显子差异表达 miRNA、LncRNA、CircRNA靠谱小结
注意，这里的无监督学习指的是，不需要深度图作为监督，但仍需左右相机图像对网络进行监督，采集数据时，仍需要采集左右相机图像。 ?...SC存在的目的其实就是在多尺度Feature Map上进行视差图的生成，这个思想和FCN以及多尺度物体检测的原理是相同的。 ?...通过这三个分支的训练，左相机图像已经知道如何去生成左右视差图了，在生成的左右视差图的基础上，可以进行最终深度图的回归。 ?...这一点特别像FCN和多尺度物体检测中的做法，多尺度也保证了在不同scale上搜索最佳结果的可能。...04 最终深度图的计算 如下面的黄色加重文字所示，前面根据左右视差图处理后（最简单的就是左右视差图相加求和，和除以2，如果左右视差图对应位置的值相差太大，则该位置处的视差有问题），会得到最终的优化视差图
深度图记录了场景的几何信息，它表示场景中物体离相机光心的距离。图像像素坐标可以通过深度图和相机参数转换为世界坐标系下的三维坐标(例如:点云数据)。...这算是第一篇基于深度学习的RGB-D深度图补全的文章。 1....总体介绍： 受制于物理硬件的限制，目前深度相机输出的深度图还有很多问题，比如对于光滑物体表面反射、半透明物体、深色物体、超出量程等都会造成深度图缺失，而且很多深度相机是大片的深度值缺失。...网络的总体结构：其输入是RGB-D相机拍摄的一张RGB图像和对应的深度图，然后根据分别训练好的两个网络（一个是针对RGB图表面法线的深度学习网络，一个是针对物体边缘遮挡的深度学习网络），预测该彩色图像中所有平面的表面法线和物体边缘遮挡...通过融合，可以通过集成积分截断符号远距离函数(TSDF,truncated signed distant function )来降低单深度图中存在的重噪声。
具体来说，SDCNet包含两个主要方面：（1）通过计算具有像素级的地面真相图像中物体的比例，并训练一个大小推理模块（SIM）来预测突出物体的大小。...与耦合附加特征不同，该文基于对不同数据分布的分治思想对网络进行编码，并专门学习不同大小的显著对象的特征。实验结果表明，SDCNet在五个基准数据集上的性能优于14种最先进的方法。...主要贡献： 该文提出了一种新的网络设计方法来划分和克服不同的数据分布。MSDM可以分别学习不同大小范围的突出对象的特征。这种基于数据特征的网络设计是有意义的。...1）建立了一个基于FPN（参考论文Feature Pyramid Networks for Object Detection）的侧输出体系结构，实现了高、低层次特征的融合。...实验结果表明，该方法对小尺寸物体的检测性能有了显著的提高。该方法在三个评估指标下在五个基准数据集中获得最先进的性能。
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