大宝上初一了，先让 ChatGPT 给准备点初中数学的知识点汇总，提前学着，看起来整理的有模有样的，先不管整理的对不对了。
虽然已经有半自动驾驶汽车在世界各地运行。这篇文章探讨了将移动计算平台用作ADAS副驾驶的程度。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2008.01167.pdf
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2003.10656.pdf
霍夫变换是一种特征提取技术，通过一种投票算法检测具有特定形状的物体。该过程在一个参数空间中通过计算累计结果的局部最大值得到一个符合该特定形状的集合作为hough变换结果。空间变换将一个空间中具有相同形状的曲线或直线映射到另一空间的一个点上形成峰值。
这篇文章有5篇论文速递信息，涉及活体检测、SFM、视差估计、Zero-short Learning和3D shape等方向（含一篇CVPR 2018）。
标题：ELSR: Efficient Line Segment Reconstruction with Planes and Points Guidance
2020年3月11日GM以色列研发中心在arXiv上传论文“Semi-Local 3D Lane Detection and Uncertainty Estimation”。
该博客实时更新于我的Github。 在机器人局部路径规划中，需要实时躲避运动或者静态的障碍物，这个过程涉及到碰撞检测这个问题，本文主要讨论这个问题。 碰撞检测问题也是游戏开发中经常遇到的问题，一个游戏场景中可能存在很多物体，它们之间大多属于较远位置或者相对无关的状态，那么一个物体的碰撞运算没必要遍历这些物体，我们可以使用一个包围一个或多个物体的多边形来讨论碰撞问题，这样子可以节省重要的计算量和时间。 在真实的物理系统中，一般需要在运算速度和精确性上做取舍。尽管非常精确的碰撞检测算法可以
标题：Stereo Plane SLAM Based on Intersecting Lines
在这一篇文章中我们将学习使用OpenCV中的 HoughLines 函数和 HoughLinesP 函数来检测图像中的直线.
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在当今世界，开发能够理解世界 3D 数据的系统至关重要。例如自动驾驶汽车需要 3D 理解才能移动并避免与物体碰撞。相比之下AR/VR 应用程序可以帮助人们进行日常活动，例如想象沙发是否适合客厅。
近几十年来，在运动生物力学和康复环境中对人体运动的研究取得了长足的进步。基于视觉的运动分析涉及从顺序图像中提取信息以描述运动，可以追溯到19世纪后期， Eadweard Muybridge首先开发了捕获屈步态图像序列的技术。此后，运动分析相关技术进步很快，与不断增长的需求相平行，这些技术可以捕获从临床步态评估到视频游戏动画在内的各种运动。在运动生物力学和康复应用中，人体运动学的定量分析是一种功能强大的工具，生物力学工具已经从使用图像的人工注释发展为基于标记的光学跟踪器，基于惯性传感器的系统以及使用复杂的人体模型，计算机视觉和机器学习算法的无标记系统，已经取得了长足的发展。
在MMORPG游戏中，针对一些范围伤害的计算，会涉及到碰撞/相交检测。在传统的2D或2.5D游戏中，或者要求不那么精确的3D游戏中，这种相交检测可以简化为平面上圆形与各种形状（如圆形、矩形、扇形等）是否相交的检测^1^，但是当考虑上飞行、跳跃等逻辑后，就必须进行3D空间的相交检测了，此时就需要借助物理引擎的功能。
简单说一下就是这个样子：对于路径中的任意给定区域，从该区域内部画一条足够长的线段，使此线段的终点完全露在路径范围之外。然后将计数器初始化为0，每当这条线段与路径上的直线或曲线相交时，就改变计数器的值。如果与路径顺时针部分相交的时候，则加1；如果与路径的逆时针部分相交的时候，则减1。如果最终值不是0，那么说明区域在路径的里面。
外观变化大的目标类别检测是计算机视觉领域的一个基本问题。由于类内部的可变性、视角和照明，目标类别的外观可能会发生变化。对于外观变化较大的目标类别，需要使用基于子类别的方法。本文提出了一种基于外观变化自动将一个目标类别划分成适当数量的子类别的子类别优化方法。我们没有使用基于领域知识或验证数据集的预定义的类内子分类，而是使用基于鉴别图像特征的非监督聚类来划分样本空间。然后利用子类别判别分析验证了聚类性能。基于无监督方法的聚类性能和子类别判别分析结果，确定了每个目标类别的最优子类别数。大量的实验结果显示使用两个标准和作者自己的数据库。比较结果表明，我们的方法优于最先进的方法。
环面及其变体 要玩转环面，先要构造出环面，然后才可以谈其它。本节将介绍如何从环面出发，用数学公式让它发生各种形变，以及如何变化参数，生成动画。 01 构造环面 我们都很熟悉圆的参数方程，比如对一个半径
在3D场景中常用的一个需求就是鼠标在屏幕上点击特定位置，选中一个物体模型，进行下一步的操作。比如说移动、旋转变形或者改变物体模型渲染外观等等。具体怎么实现呢？这涉及到把二维坐标转换到三维场景里，进行检测找到选种的模型。
三维物体通常表示为点云中的三维框。 这种表示模拟了经过充分研究的基于图像的2D边界框检测，但也带来了额外的挑战。 3D世界中的目标不遵循任何特定的方向，基于框的检测器很难枚举所有方向或将轴对齐的边界框匹配到旋转的目标。 在本文中，我们提出用点来表示、检测和跟踪三维物体。 我们的框架CenterPoint，首先使用关键点检测器检测目标的中心，然后回归到其他属性，包括3D尺寸、3D方向和速度。 在第二阶段，它使用目标上的额外点特征来改进这些估计。 在CenterPoint中，三维目标跟踪简化为贪婪最近点匹配。 由此产生的检测和跟踪算法简单、高效、有效。 CenterPoint在nuScenes基准测试中实现了最先进的3D检测和跟踪性能，单个模型的NDS和AMOTA分别为65.5和63.8。 在Waymo开放数据集上，Center-Point的表现远远超过了之前所有的单一模型方法，在所有仅使用激光雷达的提交中排名第一。
设计稿（UI视图）转代码是前端工程师日常不断重复的工作，这部分工作复杂度较低但工作占比较高，所以提升设计稿转代码的效率一直是前端工程师追求的方向之一。
在现代工业自动化生产过程中，计算机视觉正成为提高生产效率和检查产品质量的关键技术之一，例如机器零件的自动检测，智能机器人控制，生产线的自动监控等。
动物姿态的自动捕捉正在改变研究神经科学和社会行为的方式。运动携带着重要的社会线索，但是现有的方法不能很好地估计动物的姿态和形状，特别是鸟类，会受到环境中的物体遮挡。为了解决这个问题，作者首先引入了一种模型和多视图优化方法，来捕捉鸟类独特的形状和姿势空间。然后介绍了一种用于从单视图准确恢复鸟类姿势的方法，还包括鸟类的关键点、mask和外形。最后提供了一个包含大量多视图关键点和mask注释的鸟类数据集，可以从上面的项目链接中找到。
代码、项目、论文地址：在公众号「计算机视觉工坊」，后台回复「3D鸟类重建」，即可直接下载。
贝叶斯统计在机器学习中占有一个什么样的地位，它的原理以及实现过程又是如何的？本文对相关概念以及原理进行了介绍。 引言：在很多分析学者看来，贝叶斯统计仍然是难以理解的。受机器学习这股热潮的影响，我们中很多人都对统计学失去了信心。我们的关注焦点已经缩小到只探索机器学习了，难道不是吗？ 机器学习难道真的是解决真实问题的唯一方法？在很多情况下，它并不能帮助我们解决问题，即便在这些问题中存在着大量数据。从最起码来说，你应该要懂得一定的统计学知识。这将让你能够着手复杂的数据分析问题，不管数据的大小。 在18世界70年代
从一组图像中进行新视角合成和场景重建是计算机图形和视觉领域的基本问题。传统方法依赖于顺序重建和渲染管线，使用Structure From Motion获取紧凑的场景表示，例如点云或纹理网格，然后使用高效的直接或全局照明渲染来渲染新视角。这些管线还能学习分层场景表示，表示动态场景，以及高效地渲染新视角。然而，传统管线难以捕捉高度依赖视角的特征，在不连续性或场景对象的光照依赖反射方面存在不足。
可以这样理解，是将maskView每个point的alpha赋值给View的重叠部分相对应的point，这样view的重叠每个point都有个alpha值了，view重叠部分就可能显示多种透明色。
三维数据通常可以用不同的格式表示，包括深度图像、点云、网格和体积网格。点云表示作为一种常用的表示格式，在三维空间中保留了原始的几何信息，不需要任何离散化。因此，它是许多场景理解相关应用（如自动驾驶和机器人）的首选表示。近年来，深度学习技术已成为计算机视觉、语音识别、自然语言处理、生物信息学等领域的研究热点，然而，三维点云的深度学习仍然面临着数据集规模小、维数高、非结构化等诸多挑战三维点云。在此基础上，本文对基于点云数据下的深度学习方法最新进展做了详解，内容包括三维形状分类、三维目标检测与跟踪、三维点云分割三大任务。
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。
的所有的节点 和 边 画在 平面上 , 使 任何 两条边 除了端点外 没有 其他 的交点 ;
反事实推理是可解释性的一般范式。它是关于确定我们需要对输入数据应用哪些最小更改，以便分类模型将其分类到另一个类中。
论文题目： Rethinking IoU-based Optimization for Single-stage 3D Object Detection
论文标题：An Accurate and Robust Range Image Registration Algorithm for 3D Object Modeling
零度层亮带（0℃层亮带，融化带，melting layer，bright band）是大范围降水的雷达回波特征之一，层状云降水中出现在零度层之下（几百米）的一个高强度回波带（厚度<1km）图1。它在天气雷达的PPI（中高仰角）上表现为一明显的中强度色标圆环或圆弧，其强度常达30-40dbz，较附近的回波要强10-20dbZ，它就像一个漂亮的戒指戴在雷达上。在RHI上（或剖面）表现为一条回波强度较其上下均大的一条厚度较细的回波亮带。因为天气雷达早期用荧光屏幕显示，在零度层的回波会显得比其上下都异常明亮，所以称为“零度层亮带”。
r_\theta=x_0\cdot\cos \theta+y_0\cdot\sin \thetarθ=x0⋅cosθ+y0⋅sinθ
ARKit的渲染能力是由其他框架实现的，除了苹果的SceneKit, Unity3D、UE, 或者其他自定义的OpenGL、Metal渲染引擎都可以与ARKit相结合。本文所介绍的技术都是基于SceneKit。
这是有关渲染的系列教程的第20部分。上一部分介绍了GPU实例化。在这一部分中，我们将添加到目前为止尚不支持的标准着色器的最后一部分，即视差贴图。
之前我的笔记都是在OneNote上记录的，苦于OneNote羸弱的跨平台性，我决定抛弃OneNote，今后的笔记都用Markdown记录，方便迁移也方便调整格式。文章一开始编辑后会保存在我的Github仓库中(https://github.com/ZFhuang/Study-Notes)，整理完后会发到公众号上，并延时同步到我的腾讯云。
拓扑（Topology）是研究几何图形或空间在连续改变形状后还能保持不变的一些性质的一个学科。它只考虑物体间的位置关系而不考虑它们的形状和大小。
文章：Monocular Object and Plane SLAM in Structured Environments
HD Map，高清地图，在自动驾驶领域被看得很重，因为它能提供prior知识，让感知难度降低，同时让规划有的放矢。
hough变换最早Paul Hough提出，用来提取图像中的直线，后来Richard Duda和Peter Hart推广到提取图像中任意形状，多为圆和椭圆。本文学习经典hough变换。
在我们开始对图像应用霍夫变换之前，我们需要了解霍夫空间是什么，我们将通过一个例子来进行了解。
Tech 导读 “埋点”（数据采集）是数据分析的重要手段；对于前端埋点来说最复杂的是各种事件的监听，本文以曝光埋点为例，介绍几种滑动列表曝光事件监听方案及在原生、Taro框架下的最佳实践，希望对前端同学有所帮助。
本文提出了一种新的深度卷积网络结构，该结构通过引入新的丢失量，利用抓取质量评价来改进抓取回归。除此之外发布了Jacquard+，它是Jacquard数据集的一个扩展，允许在一个可变装饰上放置多个对象的模拟场景中评估抓取检测模型。Jacquard+通过物理模拟创建的，允许在完全可复制的条件下进行测试。实验结果表明，所提出的抓取检测方法无论在Jacquard数据集还是Jacquard+上都明显优于现有的抓取检测方法；
前言 在前面一文使用交叉点观察器延迟加载图像以提高性能中,已经知晓了使用该方式可以提高页面的访问速度,那在此基础上,我们还可以做得更好?,答案显而易见,如果你爬梯子访问过一些国外的图片类的网站,国内若
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