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Google Earth Engine ——带缓冲的随机样本选择

生成基于栅格的网格单元非常简单；您只需使用 将任何图像重新投影到所需的投影+比例reproject()。...此示例最终将依赖于具有唯一整数值​​的相邻单元格，因此一个好的起点是重新投影由 生成的随机图像ee.Image.random()。 阿尔伯斯投影中的 50 公里网格单元，随机着色。...此示例使用原始网格大小 1/16 的第二个随机图像的网格，这意味着在每个网格单元内生成了 256 个随机点。random == maximum每个网格单元格中的位置被标记为 1 值，其余值被屏蔽。...50 公里的网格单元（随机着色），每个单元中有 1 个随机选择的点（白色）。平均而言，点间隔50km开，但还不能保证最小间距。...删除这些单元可以保证每个点distance与其最近邻居的2*distance平均距离最小。 具有偶数坐标的网格单元已被丢弃，从而保证每个单元中的随机点与其最近的邻居至少有给定的距离。

11010

基于激光雷达数据的深度学习目标检测方法大合集（上）

如图所示：（a）对于每个车辆点p，定义一个以p为中心的特定坐标系；坐标系的x轴（rx）与从Velodyne原点到p（虚线）的光线一致。...应用地面分割并估计不同的网格单元特征，得到的多层网格图的大小为60m×60m，单元格大小为10cm或15cm。如所观察到的，在大多数情况下地面是平坦的，因此将地平面拟合到代表点集。...点云是一种重要的几何数据结构。由于其不规则的格式，大多数研究人员将这些数据转换为常规3D体素网格或图像集合。然而，这会使数据不必要地大量增加并导致问题。...它为每个点生成目标提议，这是基本单元。采用一种端到端可训练架构，提议中的所有点特征从骨干网络中提取，这种提议特征用于最终边框推断。...投射点云以获得鸟瞰网格图。从点云投影创建两个网格地图。第一个要素图包含最大高度，其中每个网格单元（像素）值表示与该单元关联的最高点的高度。第二个网格图表示点的密度。 ?

2.4K31
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Robust Scene Text Recognition with Automatic Rectification 学习笔记

介绍 识别自然图像中的文字仍是一个充满挑战的任务，本文提出了RARE（Robust text recognizer with Automatic REctification），一个对于不规则的文字具有鲁棒性的识别模型...本文的主要贡献：1）提出了一个新颖且对不规则文本具有鲁棒性的场景文字识别方法；2）采用了基于注意力模型（attention-based）的STN框架。...STN具有一个独特的性质，即采样器是可微的，因此，一旦我们拥有一个可微的定位网络和可微的网格生成器，STN可以反向传播错误进行训练。...对于解码器，GRL单元有256个记忆模块和37个输出单元（26单词、10数字和1EOS） Model Training ：8百万合成样本，batch size=64，图像大小为 100×32 ，STN中输出的图像大小也为...结论 为了解决不规则文本的识别，采用了一个可微的空间转换网络（spatial transformer network），此外，它还与基于注意力学习的序列识别结合，使得整个模型可以端到端进行识别。

1.5K30

手把手教你使用PyTorch从零实现YOLOv3（1）

解释输出 通常，（与所有目标检测器一样）将卷积层学习到的特征传递到分类器/回归器上，该分类器/回归器进行检测预测（边界框的坐标，类标签等）。 在YOLO中，通过使用1 x 1卷积的卷积层来完成预测。...然后，将包含对象地面真值框中心的单元格（在输入图像上）选择为负责预测对象的单元格。在图像中，标记为红色的单元格包含地面真值框的中心（标记为黄色）。 现在，红色单元格是网格第7行中的第7个单元格。...红色和相邻的网格应该接近1，而角落的网格应该接近0。 客观性分数也将通过S形传递，因为它将被解释为概率。 类别得分 类别置信度表示检测到的对象属于特定类别（狗，猫，香蕉，汽车等）的概率。...网络对输入图像进行下采样，直到第一检测层为止，在该检测层中，使用步幅为32的图层的特征图进行检测。此外，各层的上采样系数为2，并与具有相同特征图的先前图层的特征图连接大小。...我们如何将检测结果从10647减少到1？ 通过对象置信度进行阈值化 首先，我们根据盒子的客观性得分对其进行过滤。通常，分数低于阈值的框将被忽略。 非最大抑制 NMS旨在解决同一图像的多次检测问题。

3.6K11

使用CNN进行2D路径规划

通过改变形态结构元素的大小和 diff 参数，能够生成具有不同难度级别的地图。 对于每张地图需要选择 2 个不同的位置：起点 (s) 和终点 (g)。...该网络的输入是： map：一个 [n, 3, 100, 100] 张量，表示占用网格图。n 是批量大小。这里的通道数是 3 而不是简单的 1。稍后会详细介绍。...start: 一个 [n, 2] 张量，包含每个地图中起点 s 的坐标 goal：一个[n, 2]张量，包含每个地图中目标点g的坐标 网络的输出层应用 sigmoid 函数，有效地提供了一个“分数图”，...也就是说从 s 到 g 的轨迹不穿越任何障碍物（该值不考虑 1 个单元格的障碍物边缘约束）。 在有效样本上，真实路径与模型提供的解决方案之间的平均误差为 33 个单元格。...考虑到地图是 100x100 单元格，这是相当高的。错误范围从最小 0（即，在 2491 个样本中的真实路径被“完美”的重建了）到最大……745 个单元（这个肯定还有一些问题）。

70820

YOLO论文翻译——中文版

这些复杂的流程很慢，很难优化，因为每个单独的组件都必须单独进行训练。 我们将目标检测重新看作单一的回归问题，直接从图像像素到边界框坐标和类概率。...统一检测 我们将目标检测的单独组件集成到单个神经网络中。我们的网络使用整个图像的特征来预测每个边界框。它还可以同时预测一张图像中的所有类别的所有边界框。...这意味着我们的网络全面地推理整张图像和图像中的所有目标。YOLO设计可实现端到端训练和实时的速度，同时保持较高的平均精度。 我们的系统将输入图像分成S×SS\times S的网格。...如果一个目标的中心落入一个网格单元中，该网格单元负责检测该目标。 每个网格单元预测这些盒子的BB个边界框和置信度分数。这些置信度分数反映了该模型对盒子是否包含目标的信心，以及它预测盒子的准确程度。...(x，y)(x，y)坐标表示边界框相对于网格单元边界框的中心。宽度和高度是相对于整张图像预测的。最后，置信度预测表示预测框与实际边界框之间的IOU。

1.7K00

HybridPose：混合表示下的6D对象姿势估计

相反，由于的网络在图像网格上运行，因此当本文使用它查找对应关系时，本文将输入作为2D投影所在的网格单元中心的x和y坐标以及dx和dy从该中心偏移。...本文的体系结构同时为一组预定义的3D关键点输出分割蒙版和潜在的2D位置。更具体地说，对于具有S个对象类和大小为h×w×3的输入图像I的数据集，它输出大小为H×W×C的3D张量。...为了获得给定对象的对应聚类，本文在输出特征张量上随机抽取m = 200个网格像元，这些像元属于特定类标签的分割掩码。...本文在图像中投影球体3D边界框的每个角，并针对分割蒙版中的每个网格单元，将像元中心x，y和位移dx，dy记录到投影的角。然后，本文从遮罩内的200个随机采样的网格单元中获取结果对应关系。...本文在图像中投影球体3D边界框的每个角，然后针对对象蒙版中的每个网格单元，通过记录中心x，网格单元的y和偏移dx，dy到投影角来创建对应关系。

47110

单阶段6D对象姿势估计

相反，由于的网络在图像网格上运行，因此当本文使用它查找对应关系时，本文将输入作为2D投影所在的网格单元中心的x和y坐标以及dx和dy从该中心偏移。...本文的体系结构同时为一组预定义的3D关键点输出分割蒙版和潜在的2D位置。更具体地说，对于具有S个对象类和大小为h×w×3的输入图像I的数据集，它输出大小为H×W×C的3D张量。...为了获得给定对象的对应聚类，本文在输出特征张量上随机抽取m = 200个网格像元，这些像元属于特定类标签的分割掩码。...本文在图像中投影球体3D边界框的每个角，并针对分割蒙版中的每个网格单元，将像元中心x，y和位移dx，dy记录到投影的角。然后，本文从遮罩内的200个随机采样的网格单元中获取结果对应关系。...本文在图像中投影球体3D边界框的每个角，然后针对对象蒙版中的每个网格单元，通过记录中心x，网格单元的y和偏移dx，dy到投影角来创建对应关系。

72220

YOLO v1

由于我们的模型学会了从数据中预测边界框，所以它很难推广到具有全新的不同纵横比或配置的对象。我们的模型还使用相对粗糙的特征来预测边界框，因为我们的架构从输入图像中有多个下采样层。...否则置信分数等于预测框和标签之间的IOU。----每个边界框由五部分组成：x，y，w，h和置信度。(x, y)坐标表示box的中心相对于网格单元格的边界。宽度和高度相对于整个图像来预测。...根据图像的宽度和高度对边界框进行归一化，因此边界框的宽度和高度在0到1之间。我们将边界框x和y坐标参数化为特定网格单元格位置的偏移量，因此它们也在0和1之间有界。...使用和平方误差的原因是它很好优化，这与我们最大化平均精度的目标并不完全一致。它对定位误差等权重，分类误差可能不理想。然而，每个图像中许多单元格不包含目标。...通常很清楚一个对象落在哪个网格单元格中，并且网络仅为每个对象预测一个方框。然而，一些大型对象或多个单元边界附近的对象可以被多个单元很好地定位。非最大抑制可以用来修复这些多重检测。

99320

学界 | 山东大学提出 PointCNN：让 CNN 更好地处理不规则和无序的点云数据

图 1：来自规则网格（i）和点云（ii、iii 和 iv）的卷积输入。在规则网格中，每个网格单元都与一个特征关联。...在点云中，点是从局部近邻中采样得到的；类比于规则网格中的局部块，每个点关联了一个特征、一个顺序索引以及它的坐标。但是，缺乏规则网格使得我们难以将这些点按规范顺序排列。...在规则网格中，卷积算子是被递归式地应用到局部网格块上，这通常会降低网格的空间分辨率（4×4→3×3→2×2），同时还会增加它们的通道数量（图中用点的大小表示）。...类似地，在点云中，X-Conv 被递归式地用于将来自近邻的信息「投射」或「聚合」成越来越少的代表点（9→5→2），但每一个点都具有更加丰富的信息（同样用点的大小表示）。...CNN 成功的关键是要能利用数据中以网格形式密集表示的空间上的局部相关性（比如图像）。但是，点云是不规则和无序的，因此在这些点关联的特征上直接求核的卷积会导致形状信息的丢失，同时还会因顺序不同而不同。

1.3K80

YOLO，You Only Look Once论文翻译——中英文对照

这意味着我们的网络全面地推理整张图像和图像中的所有目标。YOLO设计可实现端到端训练和实时的速度，同时保持较高的平均精度。...我们的系统将输入图像分成S×SS\times S的网格。如果一个目标的中心落入一个网格单元中，该网格单元负责检测该目标。...我们的最后一层预测类概率和边界框坐标。我们通过图像宽度和高度来规范边界框的宽度和高度，使它们落在0和1之间。我们将边界框xx和yy坐标参数化为特定网格单元位置的偏移量，所以它们边界也在0和1之间。...另外，在每张图像中，许多网格单元不包含任何对象。这将这些单元格的“置信度”分数推向零，通常压倒了包含目标的单元格的梯度。这可能导致模型不稳定，从而导致训练早期发散。...这导致边界框预测器之间的专业化。每个预测器可以更好地预测特定大小，方向角，或目标的类别，从而改善整体召回率。

1.5K00

关于计算流体力学，你知道多少？

流体力学是力学的一个重要分支，它主要研究流体本身的静止状态和运动状态，以及流体和固体界壁间有相对运动时的相互作用和流动的规律。在生活、环保、科学技术及工程中具有重要的应用价值。...然而，这些网格块可能是对接的，连续的，非连续的或者重叠的。网格必须满足最低的网格质量要求，如正交性（尤其是在边界上），相对网格间距（最大值不能超过15%到20%），网格扭曲率等等。...对椭圆型问题有更好的适应性。有限元求解的速度比有线差分法和有线体积法慢，在商用CFD软件中应用并不广泛。目前常用的商用CFD软件中，只有FIDAP采用的是有线单元法。...离散方程的物理意义，就是因变量在有限大小的控制体积中的守恒原理，如同微分方程表示因变量在无限小的控制体积中的守恒原理一样。...有限单元法：适合于处理复杂区域，精度可选。缺点是内存和计算量巨大，并行不如有限差分法和有限体积法直观。 有限体积法：适用于流体计算，可以应用于不规则网格，适用于并行。但是精度基本上只能是二阶。

92220

OSDI 2022 Roller 论文解读

首先，Roller不把DNN中的算子计算视为多层嵌套循环，而是视作数据处理管道，其中数据块(tile) 在具有并行执行单元（如GPU SM）和内存层次结构抽象的硬件上移动和处理。...对于每个内存级别，定义了一个特定的rTile和该内存级别的特性保持一致。 因此，Roller将张量计算描述为具有分层 rTile 配置的数据处理管道，成为rProgram。...通过利用0x3.1节中定义的数据重用分数，单核rProgram构建算法从初始化rTile开始，并逐渐将其扩大到rTile中收益最大的轴（也即具有最大重用分数的）。...鉴于大多数DNN算子的计算模式和加速器中的并行执行单元的同质性，Roller 通过将计算统一划分为大小等于最低内存层级 rTile 的 rTiles，简单地将在一个执行单元上构建的 rProgram 复制到其他单元...其余的 27.7% 和 19.3% 主要是小算子或张量形状不规则，难以与硬件对齐。然而，这些算子的kernel执行时间通常相对较短，例如平均只有 1.65 毫秒和 1.16 毫秒。

1.2K10

TF-char5-TF2高级操作

，新维度的位置是任意的 可以同时堆叠多个张量 进行堆叠的张量维度必须一致 axis的用法和tf.expand_dims中相同： axis \geq 0 表示当前维度之前插入 axis < 0 ?...bool值 out = tf.cast(out, dtype=tf.float32) correct = tf.reduce_sum(out) # 统计True的个数 填充与复制 填充tf.pad 需要补充的信号开始或者结束处填充足够的特定数值...cond 中为 True 的元素索引 demo 获取张量中的正数及其索引 x = tf.random.normal([3,3]) # 构造 a mask=x>0 # 比较操作，等同于 tf.equal...tf.meshgrid 通过tf.meshgrid方便地生成二维网格采样点坐标，方便可视化 x = tf.linspace(-8.,8,100) # 设置 x 坐标的间隔 y = tf.linspace...(-8.,8,100) # 设置 y 坐标的间隔 x,y = tf.meshgrid(x,y) # 生成网格点，并拆分后返回 x.shape,y.shape # 打印拆分后的所有点的 x,y 坐标张量

2.7K10

机器学习 学习笔记（23） 卷积网络

卷积网络（convolutional network），也叫做卷积神经网络（convolutional neural network,CNN），是一种专门用来处理具有类似网格结构的数据的神经网络。...对于卷积来说，如果令g是输入的任意平移函数，那么卷积函数对于g具有等变性。令I表示图像在整数坐标上的亮度函数，g表示图像函数的变换函数（把一个图像函数映射到另一个图像函数的函数），使得 ?...在很多分类任务中，池化对于处理不同大小的输入具有重要作用。...当处理图像时，通常把卷积的输入输出都看作3维张量，其中一个索引用于标明不同的通道（如红、绿、蓝）另外两个索引标明在每个通道上的空间坐标。...一般来说，在卷积层从输入到输出的变换中，我们不仅仅只用线性运算，一般也会在进行非线性运算前，对每个输出加入一些偏置项。这样就产生了如何在偏置项中共享参数的问题。

1.2K31

自动驾驶跑得好，行人行为意图建模和预测要做好

如果多个代理因为离散化放置在张量的同一单元，则执行逐元最大池化。...为了解码每个代理的预测轨迹，每个代理{x1''，x2''，..，xn''}根据融合多代理张量输出c''的坐标，切出（slice out）具有代理交互特征的的特定表示。...然后，将这些特定表示形式作为残差添加到原始编码代理矢量中，形成最终的代理编码矢量{x1'+ x1''，x2'+ x2''，......人们通常会带着特定的目的在公共场所中行走，从简单的进入房间到复杂的将东西放进汽车等。但是，这种意图认识在现有工作中大多被忽略。...首先，对每个人空间维度的特征平均；然后，将其输入LSTM编码器；最后，获得Tobs×d的特征表示，其中d是LSTM的隐藏大小。要捕获人体运动，要使用人关键点检测模型来提取人员关键点信息。

2.1K20

YOLOv4 改进 | 记录如何一步一步改进YOLOv4到自己的数据集（性能、速度炸裂）

在检出率为70.19FPS时，该模型的精度值为90.33%，f1 score为93.64%，平均平均精度(mAP)值为96.29%。...图1 YOLOv4 在网络架构中，将残差模块集成到ResNet网络结构中，获得DarkNet53。...从Backbone和SPP中获得的特征在PANet中通过卷积后进行了上采样，从而得到输入的特征层的2倍大小。...因此，Neck被用来提取丰富的语义特征，并用于准确的预测。 最后，对于特定输入的图像大小，YOLOv4模型可以在3个不同的尺度上预测检测头上得到边界框坐标。...在第一步，输入的图像离散成N×N等间距的网格。如果目标属于网格单元，该模型生成B预测边界框和相应的置信分数。采用非最大抑制(NMS)算法对其最佳边界框预测进行过滤，然后得到最终的边界框。

1.3K10

NASA数据集——北美LVIS-L3 数据森林树冠相对高度 (RH)、复杂度、树冠覆盖度 (CC)、地面海拔高度以及可用于生成像素估计值的 LVIS 网格足迹数据

GRIDNAME 是表 2 中描述的变量名，以及 STAT 是表 2 中的平均值、最大值、最小值或计数。...这些相对高度是指中心点位于特定 LVISF 30 米网格单元内的 1 米 CHM（参考树冠顶部）像素集合中大于 X% 的像素。...在选定的 2019 年飞行中，单独的 LVIS-Classic 仪器与 LVIS-Facility 仪器共同安装和运行。这两台 LVIS 仪器在地面上的激光足迹大小和间距有所不同。...基础网格与 ABoVE 30 米标准参考网格对齐（Loboda 等人，2019 年）。中心坐标位于 30 米图元的所有足迹都包含在该图元的估算中。...2019 年活动的足迹间距更大（密度更低），这是由于在采集过程中飞行高度更高、飞机速度更快。 估算植被覆盖率 垂直结构估算是 LVIS L3 脚印观测的标准属性。

9110

谁能驾驭马赛克？微软AI打码手艺 VS 谷歌AI解码绝活儿

大致流程如下： 技术解决方案背后的逻辑是先找出视频中全部人脸所在的位置，第二步是把同一个人的所有人脸连接起来。 这背后涉及到人脸检测、追踪和识别。 1.人脸检测 人脸检测的作用是定位人脸出现的位置。...马赛克是一个抽样信号，抽样信号能否还原取决于采样间距，也就是每个色块的大小。如果采样间距不是很大的话，将抽样信号通过一个低通滤波器是可以基本还原原始信号的。...上面黑白照片上的马赛克色块大小基本上都超过了允许采样间距。这种信号通过低通滤波器的话会导致高频信号失真，也就是图片的细节。...这种平均算法具有放锯齿效果，创造出来的图像拥有平滑的边缘，锯齿难以察觉。 双三次插值 双三次插值是一种更加复杂的插值方式，它能创造出比双线性插值更平滑的图像边缘。...读者可以把下图于上面的图片比较，就能知道不规则碎片形插值法的优势： 如果图像中的某一区域被严重打码，则可通过下述方式进行还原： 假设原始图像中，同一纹理会出现多次。

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