Tissot 指示图或 Tissot 歪曲椭圆是在地图上显示圆，展示了这些圆是如何适应投影的（即，在不同的位置出现了球面相同的曲率）。通常，不同的位置会出现不同的扭曲度。
进行土地覆盖分类时的一个常见问题是采样数据中的空间自相关风险会扭曲预测结果或准确性评估。可以帮助解决此问题的一种方法是使用某种形式的缓冲确保训练和验证样本之间有足够的间隔。这个例子将演示一种方法来做到这一点。
【导读】上周，我们在《激光雷达，马斯克看不上，却又无可替代？》一文中对自动驾驶中广泛使用的激光雷达进行了简单的科普，今天，这篇文章将各大公司和机构基于激光雷达的目标检测工作进行了列举和整合。由于文章列举方法太多，故作者将其分成上下两部分，本文为第一部分。
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。RARE是一个深度神经网络，包括一个空间变换网络Spatial Transformer Network (STN)和一个序列识别网络Sequence Recognition Network (SRN)，两个网络同时用BP算法进行训练。网络结构如下：
将多个张量在一个维度上合并成一个张量。合并有分为两种：拼接concatenate和堆叠stack。
来源：Deephub Imba 本文约3000字，建议阅读5分钟 本文将介绍CNN应用于解决简单的二维路径规划问题。 卷积神经网络(CNN)是解决图像分类、分割、目标检测等任务的流行模型。本文将CNN应用于解决简单的二维路径规划问题。主要使用Python, PyTorch, NumPy和OpenCV。 任务 简单地说，给定一个网格图，二维路径规划就是寻找从给定起点到所需目标位置（目标）的最短路径。机器人技术是路径规划至关重要的主要领域之一。A、D、D* lite 和相关变体等算法就是为解决此类问题而开发的。
目标检测是深度学习中应用比较多的领域。近年来，人们开发了许多用于对象检测的算法，其中包括YOLO，SSD，Mask RCNN和RetinaNet。
真实数据集中不同维度的数据通常具有高度的相关性，这是因为不同的属性往往是由相同的基础过程以密切相关的方式产生的。在古典统计学中，这被称为——回归建模，一种参数化的相关性分析。
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选自arXiv 作者：Yangyan Li, Rui Bu, Mingchao Sun, Baoquan Chen 机器之心编译 参与：Panda 卷积神经网络的成功自不必多言，但 CNN 在点云上的应用还存在诸多短板。山东大学近日公布的一项研究提出的 PointCNN 可以让 CNN 在点云数据的处理上取得更好的表现。机器之心对该研究论文进行了简单的编译介绍。 空间上的局部相关性（spatially-local correlation）是各种类型的数据都具有的一种性质，并且与数据的表示方法无关。对于可以表
我们经常会在一些「PPT报告」或者「宣传广告」中看到一些比较抽象的地图，它们都是在正常地图的基础上，通过置换几何元素，来实现出较为抽象的效果，这类的作品非常之多，因此本文不模仿实际的某幅作品，而是制作出下面三类抽象地图：
我们经常会在一些PPT报告或者宣传广告中看到一些比较抽象的地图，它们都是在正常地图的基础上，通过置换几何元素，来实现出较为抽象的效果，这类的作品非常之多，因此本文不模仿实际的某幅作品，而是制作出下面三类抽象地图：
这篇文章从它的角度解释了YOLO目标检测结构。它将不会描述网络的优缺点以及每个网络设计如何选择的原因。相反的，它关注的是网络是如何工作的。在你阅读之前，你应该对神经网络有一个基本的了解，尤其是CNNS。
这里补充一下上一节遗漏的一丢丢知识点，见下图。左边是渲染后的平面图，右边是对应的纹理。另外无论纹理平面原始有多大，最后都会被映射在
这里补充一下上一节遗漏的一丢丢知识点，见下图。左边是渲染后的平面图，右边是对应的纹理。另外无论纹理平面原始有多大，最后都会被映射在$U-V$坐标，又称纹理坐标，并且规定坐标范围是0~1。
今天来阅读一下最近 OSDI 放出的微软的 Roller 这篇论文，题目为：《Roller: Fast and Efficient Tensor Compilation for Deep Learning》
论文题目：Single-Stage 6D Object Pose Estimation
Joseph Redmon和Ali Farhadi在2015年提出了YOLO目标检测深度网络，并在2017年和2018年进行了改进，这三个工作都发表在了当年的CVPR上。Joseph Redmon是华盛顿大学的博士，主要研究就方向为计算机视觉，这是Joseph Redmon的个人主页，Ali Farhadi是华盛顿大学的副教授，也是Joseph Redmon的导师，这是AIi Farhadi的个人主页。
在机器人、自动驾驶和虚拟/增强现实应用中，直接获取 3D 数据的传感器日趋普遍。由于深度信息可以消除 2D 图像中的大量分割不确定性（segmentation ambiguity），并提供重要的几何信息，因此具备直接处理 3D 数据的能力在这些应用中非常宝贵。但 3D 数据通常以点云的形式出现。点云通常由一组无排列顺序的 3D 点表示，每个点上具有或不具有附加特征（例如 RGB 信息）。由于点云的无序特性，并且其排列方式不同于 2D 图像中的常规网格状像素点，传统的 CNN 很难处理这种无序输入。
文章：3D Object Detection for Autonomous Driving: A Survey
本文介绍了一种用于目标检测的YOLO算法，它是一种端到端的深度学习模型，可以在图像中快速定位和识别目标。YOLO将目标检测任务简化为边界框的回归问题，并使用单个卷积神经网络来预测目标的类别和边界框。与传统的检测算法相比，YOLO具有更高的速度和效率，并且可以处理更复杂的场景和更多的目标。
上一篇里我们详述了多边形马赛克的实现步骤，末尾提出了一个思考：如何在涂抹时让马赛克逐块显示呢？ 再回顾一下多边形马赛克的实现。首先进行图片预处理，将原图转成bitmap后生成铺满马赛克的全图。手指移动的时候从touch回调里获取坐标点，在这些点之间进行插值，然后以插值之后的路径点为圆心将马赛克图层里对应的区域贴过去，这样就完成了对图像的特定区域打码的处理。 试想一下，如果上述步骤不变，要想让多边形马赛克一块一块的显示出来，首先得计算手指移动时经过了哪些马赛克块。具体来说，也就是在每一次touchMove的回
早在 2020 年，我们就拥有了在 SwiftUI（LazyVGrid 和 LazyHGrid）中绘制网格的新视图控件。两年后，我们又获得了另一种在网格（Grid）中显示视图的视图控件。但是，这些新增功能非常不同，不仅在您使用它的方式上，而且在它内部的行为方式上。2020 年的观点很懒惰。这些新人很热心。
首先通过特征提取网络对输入特征提取特征，得到特定大小的特征图输出。输入图像分成13×13的grid cell，接着如果真实框中某个object的中心坐标落在某个grid cell中，那么就由该grid cell来预测该object。每个object有固定数量的bounding box，YOLO v3中有三个bounding box，使用逻辑回归确定用来预测的回归框。
对于创建平滑图形或使用 barbs 或 quiver 绘图时非常有用。当使用 maskoceans 函数时也非常有用。
（1） reduce_C_function 参数用于显示每一个 bin 的最大值，从而代替平均值
1 导读 本文详细讲解了 RoIPooling 、RoIAlign 和 RoIWarp ，用非常的图来帮助理解，相信通过本文阅读能让你对这三者有更加深刻的理解 如果对你有所帮助请点个在看、点或分享，鼓励一下小编
该模型在不同挑战性环境下4种不同病害检测中进行了验证。该模型在检测精度和速度方面优于现有的检测模型。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%。 目前的工作为在复杂场景下检测不同植物疾病提供了一种有效和高效的方法，可扩展到不同的水果和农作物检测、通用疾病检测和各种自动农业检测过程。
一文看懂YOLO v3 https://blog.csdn.net/litt1e/article/details/88907542
流体力学，是研究流体（液体和气体）的力学运动规律及其应用的学科。主要研究在各种力的作用下，流体本身的状态，以及流体和固体壁面、流体和流体间、流体与其他运动形态之间的相互作用的力学分支。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。
表格结构识别是表格区域检测之后的任务，其目标是识别出表格的布局结构、层次结构等，将表格视觉信息转换成可重建表格的结构描述信息。这些表格结构描述信息包括：单元格的具体位置、单元格之间的关系、单元格的行列位置等。在当前的研究中，表格结构信息主要包括以下两类描述形式：1）单元格的列表（包含每个单元格的位置、单元格 的行列信息、单元格的内容）；2）HTML代码或Latex代码（包含单元格的位置信息，有些也会包含单元格的内容）。
目前主流的深度学习框架都选择使用计算图来抽象神经网络计算表达，通过通用的数据结构（张量）来理解、表达和执行神经网络模型，通过计算图可以把 AI 系统化的问题形象地表示出来。
我们需要下载 Docker 才能安装它，在本节中，您将看到我们如何在 Windows 上安装 Docker 并使用适合在 Linux 上安装的脚本。
在人群场景中行人的可靠轨迹预测需要对他们的社会行为有深刻的了解。对这些行为已经有了大量的研究，而仍然很难完全通过手工规则来表达。基于LSTM网络的最新研究显示出其学习社交行为的强大能力。虽然这些方法都依赖于以前的邻居隐状态，但忽略了他们当前意图这个信息的重要性。为此，这里提出一个LSTM网络数据驱动状态细化模块（SR-LSTM，data-driven state refinement module for LSTM network），该模块激活了如何利用邻居当前意图，并通过消息传递（message passing）机制联合地迭代细化人群所有参与者的当前状态。
这一篇是真的隔了好久了~~，也终于可以喘口气来好好写博客了，这段时间实在是忙不过来了，迭代太紧。好，废话不多说，进入今天的主题。
上个月底，微软研究院推出一套基于AI 技术的视频人脸模糊解决方案，通俗讲就是为人脸自动打码。而在今日，谷歌发布了模糊图片转高清图片的解决方案，说白了就是去除马赛克的技术。 你说谷歌，人家微软刚整出一套自动打码手艺，你就来个自动解码绝活。不少人有个疑问，那么谷歌是否能解除微软打的马赛克，上演一番科技版“用我的矛戳你的洞”？我们先来看下双方的技术原理是怎么样。 一、微软自动打码手艺 根据微软亚洲研究院副研究员谢文轩介绍，操作这套解决方案，用户只需在后台用鼠标选择想要打码的人物，相应人物在视频中的所有露脸区域
之前发过一个划分均匀三角形网格的例子。下面结合一个悬臂梁说说如何在规则区域划分均匀矩形网格。 将一个矩形平面区域划分成相同大小的矩形。X方向等分nex，Y方向等分ney，X方向单元长度为dx，Y方向单
前言 CSS 创建复杂图形的技术即将会被广泛支持，并且应用到实际项目中。本篇文章的目的是为大家开启它的冰山一角。我希望这篇文章能让你对不规则图形有一个初步的了解。 现在，我们已经可以使用CSS 3 常
今天开始分享一下YOLO系列的目标检测算法，前面介绍了SSD算法和Faster-RCNN，现在公司用Faster-RCNN的似乎不是很多，主要集中在YOLO，SSD以及CenterNet等。我们的检测和宇宙和分割宇宙刚刚开始，之后会更新一些这些算法的代码实战等，敬请期待吧。
今天开始分享一下 YOLO 系列的目标检测算法，前面介绍了 SSD 算法和 Faster-RCNN，现在公司用 Faster-RCNN 的似乎不是很多，主要集中在 YOLO，SSD 以及 CenterNet 等。我们的检测和宇宙和分割宇宙刚刚开始，之后会更新一些这些算法的代码实战等，敬请期待吧。
JTable用于显示和编辑常规的二维单元格表。有关面向任务的文档和使用JTable的示例，请参见Java教程中的如何使用表。 JTable具有许多功能，可以自定义其呈现和编辑功能，但是为这些功能提供了默认设置，因此可以轻松设置简单的表。例如，要建立一个包含10行10列数字的表：
本文为《Deep Learning for LiDAR Point Clouds in Autonomous Driving: A Review》译文，在原文的基础上译者会稍作修改提炼，方便大家学习理解。
You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection Abstract We present YOLO, a new approach to
在第四章中，我们学习了如何创建一个识别图像的神经网络。我们能够在区分 3 和 7 方面达到 98%以上的准确率，但我们也看到 fastai 内置的类能够接近 100%。让我们开始尝试缩小这个差距。
之前在进行Java的窗体开发时经常会把容器、面板与布局管理混淆，从而不能正确的使用这三种属性对窗体应用进行布局。所以今天在这里记录一下Java窗体中容器、面板及常见的四大布局管理器的用法。
这篇文章[1]主要提出了一种用于点云数据的神经网络模型，即 PointNet。点云在 3D 视觉中是一种重要的数据结构，其主要分为几何数据和属性数据。几何数据就是每个点的 x,y,zx,y,zx,y,z 坐标，而属性数据则是每个点的颜色等信息。这篇文章主要针对几何数据进行处理。由于 3D 点云这种不规则的数据格式，之前大多数深度学习方法都是将点云几何数据变换成规则的体素网格或者一系列 2D 图像的集合，但是这些方法的复杂度都太高，增加了很多不必要的计算。在这篇文章中，作者提出了一种新的用于处理点云几何数据的神经网络，它直接在点云数据上进行处理，并且很好地考虑了输入点的排列不变性。本文提出的 PointNet 模型，是一个统一的架构，可以用于各种点云任务，比如物体分类、语义分割等。虽然 PointNet 结构比较简单，但却是非常高效且有用的。从实验上来看，PointNet 展现出相当或超越 SOTA 的性能；从理论分析上来看，作者给出了 PointNet 的设计理念以及解释了 PointNet 为什么对扰动和噪声是鲁棒的。
注意：本文仅供需要时参阅，无休闲阅读属性，前方高能（枯燥），非战斗人员请速速撤离。
沿着坐标轴给出的维数减少input_张量。除非keepdims为真，否则对于轴上的每一项，张量的秩都会减少1。如果keepdims为真，则使用长度1保留缩减后的维度。如果轴为空，则所有维数都被缩减，并返回一个只有一个元素的张量。
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