在做数字图像处理时,经常会碰到小数象素坐标的取值问题,这时就需要依据邻近象素的值来对该坐标进行插值。比如:做地图投影转换,对目标图像的一个象素进行坐标变换到源图像上对应的点时,变换出来的对应的坐标是一个小数,再比如做图像的几何校正,也会碰到同样的问题。以下是对常用的三种数字图像插值方法进行介绍。 1、最邻近元法 这是最简单的一种插值方法,不需要计算,在待求象素的四邻象素中,将距离待求象素最近的邻象素灰度赋给待求象素。设i+u, j+v(i, j为正整数, u, v为大于零小于1的小数,下同)为待求象素坐
首先注意一点,这里是region growing segmentation,不是color-based region growing segmentation.
生活当中,人们讨论中提到的曲率是哪一种曲率呢?我认为它并不是特指某类曲率,可能max(各类曲率)和它比较接近。比如一般认为圆柱也有非零曲率值,因为它的最大主曲率非零。
上两篇介绍了关于欧几里德分割,条件分割,最小分割法等等还有之前就有用RANSAC法的分割方法,这一篇是关于区域生成的分割法,
Hybird A*算法保证生成的路径是车辆可实际行驶的,但它仍然包含很多不必要的车辆转向操作,我们可以对其进行进一步的平滑和优化。
偏导数刻画了函数沿坐标轴方向的变化率,但有些时候还不能满足实际需求。为了研究函数沿着任意方向的变化率,就需要用到方向导数。
由于对三维激光SLAM比较感兴趣,并且最近也在找无人驾驶激光SLAM算法的岗位,所以花了一个多月把LOAM的论文和源码好好看了一遍。发现论文还是比较容易明白,但一看代码全是坑。看论文懂了,看代码似懂非懂。为了尽快把这坑填上,所以诚邀读者一起探讨。作者始终认为填坑最好的方法是拉别人和你一起填坑。由于三千多行的源码不是一篇博客能够讲明白的,所以这篇博客主要讲一下我对LOAM论文的理解,后续会有代码的介绍,希望对大家能有帮助。
问题描述 近些年来,三维结构组装的概念不知不觉间火了起来,通过卷曲、折叠、共形和屈曲组装方法,实现二维平面结构到三维立体结构的转换,清华大学张一慧课题组在相关领域中具有一定的影响力,每年发文数量惊人,并且部分成果成功实现了理论研究到功能器件的转化,例如:反侦察间谍天线、可调控集成电路、低频振动能量收集器等新型微器件,😅~ 上周末王博士表述他们老师发表了一篇很有意思的工作,特此分享一波,😄~,仔细阅读后,David J. Srolovitz这篇文献通过理论和数值模拟计算的手段,利用MoSeS原子薄膜实现更小尺
https://jingyan.baidu.com/article/cbf0e500eb95582eaa28932b.html
晓查 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 要挑战Adam地位的优化器又多了一个。 近日NeurIPS 2020收录论文提出的一个优化器,在深度学习社区成为焦点,引起广泛讨论。 这就是由耶鲁大学团队提出的AdaBelief。团队在论文中表示,该优化器兼具Adam的快速收敛特性和SGD的良好泛化性。 所谓AdaBelief,是指根据梯度方向上的“信念”(Belief)来调整训练的步长。它和Adam在算法上的差别并不大。 二者差别在下面的算法实现上可以轻易看出。 相比Adam,AdaBel
文章:LOAM: Lidar Odometry and Mapping in Real-time
自举元学习到深度学习的时间序列预测,外推与泛化之间的关系与 Ridge Rider 探索多样化最优
关键点是由DOG空间的局部极值点组成的,关键点的初步探查是通过同一组内各DoG相邻两层图像之间比较完成的。为了寻找DoG函数的极值点,每一个像素点要和它所有的相邻点比较,看其是否比它的图像域和尺度域的相邻点大或者小。如图下图所示,中间的检测点和它同尺度的8个相邻点和上下相邻尺度对应的9×2个点共26个点比较,以确保在尺度空间和二维图像空间都检测到极值点。
计算机视觉中的特征点提取算法比较多,但SIFT除了计算比较耗时以外,其他方面的优点让其成为特征点提取算法中的一颗璀璨的明珠。SIFT算法的介绍网上有很多比较好的博客和文章,我在学习这个算法的过程中也参看网上好些资料,即使评价比较高的文章,作者在文章中对有些比较重要的细节、公式来历没有提及,可能写博客的人自己明白,也觉得简单,因此就忽略了这些问题,但是对刚入门的人来说,看这些东西,想搞清楚这些是怎么来的还是比较费时费力的。比如SIFT算法中一个重要的操作:求取描述子的主方向。好多文章只是一提而过或忽略,然后直接给出一个公式,SIFT算法的原作者也提使用抛物线插值,但是具体怎么插的就不太详尽了,对于初学者来说更是不知所云。因此本文打算在参看的文章上对有关这些细节给出一些比较详细的说明,还有本文尽量对操作过程配备对应图片或示意图说明,同时附上robwhesss开源SIFT C代码对应程序块并给予注解,方便理解。
我们介绍了Multi-Robot Connected Fermat Spiral(MCFS),这是一个新颖的算法框架,用于多机器人覆盖路径规划(MCPP),首次将来自计算机图形界的连通费马螺旋线(Connected Fermat Spiral,CFS)适应到多机器人协调中。
2.在ArcCatalog 目录树中,右键单击载入数据库的要素类或表,选择加载——加载数据,打开简单数据加载程序向导。
最近,我们参加了Capgemini的全球数据科学挑战赛。我与Acores鲸鱼研究中心合作,挑战抹香鲸的识别任务,用人工智能帮助拯救抹香鲸的生命。
LOAM[1]是Ji Zhang于2014年提出的使用激光雷达完成定位与三维建图的算法,即Lidar Odometry and Mapping。之后许多激光SLAM算法借鉴了LOAM中的一些思想,可以说学习LOAM对学习3D激光SLAM很有帮助。本文对LOAM算法,以及简化版的开源代码A-LOAM进行简单介绍。
轨迹跟踪模块主要负责控制车辆沿着规划的路径点行驶,即根据车辆当前的速度、位姿及路径点信息,计算出下一时刻车辆的控制参数(速度和转向),使车辆尽可能沿着规划的路径平稳行驶。
合理地选择进给路线不但可以提高切削效率,还可以提高零件的表面精度,在确定进给路线时,首先应遵循数控工艺所要求的原则。对于数控铣床,还应重点考虑几个方面:能保证零件的加工精度和表面粗糙度的要求;使走刀路线最短,既可简化程序段,又可减少刀具空行程时间,提高加工效率;应使数值计算简单,程序段数量少,以减少编程工作量。 1、铣削平面类零件的进给路线 铣削平面类零件外轮廓时,一般采用立铣刀侧刃进行切削。为减少接刀痕迹,保证零件表面质量,对刀具的切入和切出程序需要精心设计。
📷 6个超实用的AI小工具 BGM:鬼火の童・鬼切、虎徹にございます! 今天学习的AI实用小工具,分分钟帮我们提高666倍工作效率,让我们听着这首欢快魔性的小曲儿一起去认识它们吧! 01 矩形网格工
Sentinel-1卫星是欧洲空间局(ESA)开发和运营的一款C波段合成孔径雷达(SAR)卫星。SAR技术通过发射微波信号并接收其反射回来的信号,可以获取地表的高分辨率遥感影像。然而,由于SAR技术的特性,融合Sentinel-1 SAR影像可能会产生黑边。
算法步骤:利用二次曲面逼近方法求每点的方向矢量以及曲率;根据曲率确定特征点集;根据方向矢量调整对应关系,从而减少ICP算法的搜索量,提高效率。
https://proceedings.icml.cc/static/paper_files/icml/2020/1185-Paper.pdf
知乎专栏:https://zhuanlan.zhihu.com/p/260707853
如果你学习SIFI得目的是为了做检索,也许 OpenSSE 更适合你,欢迎使用。
本系列的上一篇文章介绍了随机梯度下降,以及如何应对陷入局部极小值或鞍点的问题。在这篇文章中,我们将查看另一个困扰神经网络训练的问题,病态曲率。
显然这是一个简单的数值积分问题,但是过冷水会给大家分享简单问题吗?其必有玄妙,且听我道来。
目前,前馈神经网络 (FFN) 已经得到了广泛的应用,尤其是在图像和语音识别上功能突出。尽管取得了这些经验上的成功,但对底层设计理论的理解仍然有限。在 FFN 中找到准确的层数和单元数需要反复试验,而不是一个非常明确的科学问题。同样的道理也适用于设计新颖的架构或对现有的架构进行优化。理解 FFN 的工作原理以及何时使用 FFN 是一个明确的任务,近期这项任务得到了科学界的广泛关注。
「优化」通常是指将函数最大化或最小化,而函数的集合通常表示遵循约束条件的可选择范围。我们可以通过对比集合内不同的函数选择来确定哪个函数是「最优」的。
虽然局部极小值和鞍点会阻碍我们的训练,但病态曲率会减慢训练的速度,以至于从事机器学习的人可能会认为搜索已经收敛到一个次优的极小值。让我们深入了解什么是病态曲率。
这篇文章是看中国农大的图形学公开课的笔记, 简单介绍了贝塞尔Bezier曲线曲面和B样条B-Spline曲线曲面, 希望能够带来一个大概视角和总览. 本文同步存于我的Github仓库, 字数长度3.2k(https://github.com/ZFhuang/Study-Notes/tree/main/Content/%E4%B8%93%E9%A1%B9%E7%AC%94%E8%AE%B0/%E6%A0%B7%E6%9D%A1%E6%9B%B2%E7%BA%BF%E6%9B%B2%E9%9D%A2).
来源:雷锋网、AI研习社本文约3100字,建议阅读9分钟本文为你介绍如何将数据转换成正态分布来建立模型。 在这篇文章中,我们讨论另外一个困扰神经网络训练的问题,病态曲率。 虽然局部极小值和鞍点会阻碍我们的训练,但病态曲率会减慢训练的速度,以至于从事机器学习的人可能会认为搜索已经收敛到一个次优的极小值。让我们深入了解什么是病态曲率。 病态曲率 考虑以下损失曲线图。 **病态曲率** 如你所知,我们在进入一个以蓝色为标志的像沟一样的区域之前是随机的。这些颜色实际上代表了在特定点上的损失函数的值,红色代表
主要可以分为两类,一类是线性图像插值方法,另一类是非线性图像插值方法,如上图所示。
在另一篇文章中,我们讨论了随机梯度下降的具体细节,以及如何解决诸如卡在局部极小值或鞍点上的问题。在这篇文章中,我们讨论另外一个困扰神经网络训练的问题,病态曲率。
本论文作者赵博是加州大学圣地亚哥分校的三年级在读博士,其导师为 Rose Yu。她的主要研究方向为神经网络参数空间中的对称性,及其对优化、泛化和损失函数地貌的影响。她曾获 DeepMind 奖学金,并且是高通创新奖学金的决赛入围者。邮箱:bozhao@ucsd.edu
从有限元分析(FEA)获得可靠的结果可能非常耗时。 结构分析通常涉及可以使用壳单元进行模拟的薄壁结构。
模型合并是近年来兴起的一种新技术。它允许将多个模型合并成一个模型。这样做不仅可以保持质量,还可以获得额外的好处。
众多神经网络模型中都会有一个有趣的现象:不同的参数值可以得到相同的损失值。这种现象可以通过参数空间对称性来解释,即某些参数的变换不会影响损失函数的结果。基于这一发现,传送算法(teleportation)被设计出来,它利用这些对称变换来加速寻找最优参数的过程。尽管传送算法在实践中表现出了加速优化的潜力,但其背后的确切机制尚不清楚。
样条梁单元是样条函数与有限元法相结合的产物。有限元法将结构分割成若干单元,位移场采用分段插值或者分区插值。常用的插值方法有Lagrange插值,Hermite插值和样条插值等形式。将梁的曲率(横向位移的二阶导数)作为节点自由度,构造三次样条梁单元,其精度较二次样条梁单元更高。下面来推导采用二次样条函数作为位移插值函数的梁单元刚度矩阵。 参照二次样条梁单元刚度矩阵推导方法,同样使用自然坐标系和物理坐标系。由于有6个位移节点条件,可假设梁单元的位移场挠度为具有12个待定系数的函数模式,其中 C1, C2, C3
快来试试 Lookahead 最优化方法啊,调参少、收敛好、速度还快,大牛用了都说好。
最优化方法一直主导着模型的学习过程,没有最优化器模型也就没了灵魂。好的最优化方法一直是 ML 社区在积极探索的,它几乎对任何机器学习任务都会有极大的帮助。
https://www.cnblogs.com/armysheng/p/3422923.html
1985年,Powell提出了多变量插值的径向基函数(Radical Basis Function,RBF)方法。1988年,Moody和Darken提出了一种神经网络结构,即RBF神经网络,属于前向神经网络类型,它能够以任意精度逼近任意连续函数,特别适合于解决分类问题。 RBF网络的结构与多层前向网络类似,它是一种三层前向网络。输入层由信号源节点组成;第二层为隐含层,隐单元数视所描述问题的需要而定,隐单元的变换函数RBF是对中心点径向对称且衰减的非负非线性函数;第三层为输出层,它对输入模式的作用做出响应
paper:《Lidar Odometry and Mapping in Real-time》 LOAM的参考代码链接: A-LOAM A-LOAM-Notes LOAM-notes
在机器学习中,许多策略被显式的设计来减少测试误差(可能会以增大训练误差为代价)。这些策略统称为正则化。
Joshua Chou 毕业于多伦多大学,目前从事信息论与编码论的相关研究,主要研究内容为格码 (Lattice Codes) 与低密度奇偶检查码 (Low Density Parity Check Codes) 的演算法,以及它们在通讯系统中的应用。其他感兴趣的研究领域包括凸优化 (Convex Optimization) 以及随机规划 (Stochastic Programming)。
本文是阅读Alink源码期间在网上查找资料做的笔记整理,把找到的算法实现加了一些注解。
基于 Frenet 坐标系的动作规划方法由于是由 BMW 的 Moritz Werling 提出的,为了简便,我们在后文中也会使用 Werling 方法简称。在讨论基于Frenet 坐标系的动作规划方法之前,我们首先得定义什么是最优的动作序列:对于横向控制而言,假定由于车辆因为之前躲避障碍物或者变道或者其他制动原因而偏离了期望的车道线,那么此时最优的动作序列(或者说轨迹)是在车辆制动能力的限制下,相对最安全,舒适,简单和高效的轨迹。
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