赵晏浠 论文题目 Avoiding Biases due to Similarity Assumptions in Node Embeddings 论文摘要 节点嵌入是向量，每个节点一个，用于捕获图形的结构...基本结构是图形的邻接矩阵。最近的方法还对未链接节点的相似性做出了假设。然而，这种假设可能导致对节点组的无意但系统的偏见。在隐私约束和动态图中，计算远距离节点之间的相似性也很困难。...本文提议的嵌入称为NEWS，不做出相似性假设，避免了隐私和公平性的潜在风险。NEWS是无参数的，可实现快速链路预测，并具有线性复杂性。...正如本文通过与“21 real-world”上的几种现有方法进行比较所表明的那样，避免假设的这些收益不会显着影响准确性。
龙文韬 编辑 | 龙文韬 论文题目 Avoiding Biases due to Similarity Assumptions in Node Embeddings 论文摘要 节点嵌入是每个节点一个的向量...，用于捕获图形的结构。...基本结构是图形的邻接矩阵。最近的方法还对未链接节点的相似性做出了假设。然而，这种假设可能导致对节点组的偏见。在隐私约束条件下和在动态图中，计算远距离节点之间的相似性也很困难。...本文提议的嵌入称为NEWS，不做出相似性假设，避免了隐私和公平性的潜在风险。NEWS是无参数的，可实现快速链路预测，并具有线性复杂性。...正如本文通过与“21 real-world”网站上的几种现有方法进行比较所表明的那样，避免假设不会明显影响模型准确性。
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由于 GICP 需要匹配重叠区域的特征，因此重叠区域的多少对标定至关重要。...然而，在多个 LiDAR 标定至一个目标 LiDAR 时，由于目标 LiDAR 视场（FOV）有限，某些 LiDAR 可能无法直接与目标 LiDAR 形成足够的重叠区域，但它们可能与其他 LiDAR 有重叠...然而，由于地面点云缺乏明显特征，无法计算 x、y 方向和偏航角（yaw）的变换，但可以求得 z 方向偏移量、俯仰角（pitch）和横滚角（roll）。...由于EDGAR LiDAR的方向性，强大的初始粗略估计尤其重要。CROON在这一点上明显表现不佳，导致高偏差和错误对准。...原因可能是小的重叠FOV、缺少一个主LiDAR与所有源点云重叠以及点云之间的方向差异。CROON的计算时间也非常长。第一样本的位姿估计花费了超过1300秒，而Multi-LiCa平均仅花费了3秒。
本文介绍了基于强化学习的无人机控制策略零样本泛化到真实世界的关键因素。作者来自于清华大学高能效计算实验室，通讯作者为清华大学汪玉教授和于超博士后，研究方向为强化学习和具身智能。...随机多项式轨迹由多个随机生成的五次多项式段组成，每个段的持续时间在 1.00s 和 4.00s 之间随机选择。 不可行轨迹：包括五角星和随机之字形轨迹。...五角星轨迹要求无人机以恒定速度依次访问五角星的五个顶点。研究人员测试了两种速度：慢速 (0.5m/s) 和快速 (1.0m/s)。...值得注意的是，由于策略在不同随机种子下表现稳定，研究人员在 3 个随机种子中随机挑选了一个策略而没有选择表现最好的那个。...而现实中的无人机由于硬件特性和动态响应的限制，比仿真环境更容易受到这些不稳定动作的影响。
例如，比如图像通常在近距离拍摄以获得详细的纹理才能更好的重建场景细节，这将导致图像之间的重叠较少，从而降低估计运动的精度。...首先，大多数可用的全局或增量SfM方案都是基于单个摄像机的，因此不能直接恢复比例。更重要的是，由于视场的限制，相邻图像之间的重叠区域被缩小，从而导致姿态图只能局部连通，从而影响运动估计的精度。...忽略这些点可能会丢失估计相机运动的重要信息，特别是在图像重叠有限的情况下。因此，这里选择显式地处理两个位姿点之间共享视图的不同情况。具体来说，我们考虑至少3个视图共享的特征点，以确保尺度的重建。...虽然只有2个视图的点可以帮助估计旋转和平移方向，但是由于这些点通常来自于下图所示的小重叠区域，所以这里忽略它们。另一方面，两个位姿点之间也可能存在多种类型的共享特性。...（1）在第一步中，检查所有图像帧对的激光雷达点云的重叠，并剔除不一致的点云。 （2）第二步中检查回环的一致性。（具体方法可在论文中有详细说明） ? 由于视觉模糊导致的无效相对运动的例子。
作者戴金艳，公众号：计算机视觉life， 编辑部成员.首发原文链接计算机视觉方向简介 | 图像拼接 简介 图像拼接是将同一场景的多个重叠图像拼接成较大的图像的一种方法，在医学成像、计算机视觉、卫星数据、...当我们考虑到fig3和fig4时，这里的patch并不匹配，因为fig4中有很多类似的patch，它们看起来与fig3中的patch很相似。由于像素强度很相近，所以无法进行精确的特征匹配， ?...通过在不同的方向上移动少量窗口，可以确定强度的平均变化。我们可以通过观察小窗口内的强度值很容易地识别角点。在移动窗口时，平坦区域在所有方向上均不会显示强度的变化。边缘区域在沿边缘方向强度不会发生变化。...对于角点，则在各个方向上产生显著强度变化。Harris角点探测器给出了一种检测平坦区域、边缘和角点的数学方法。Harris检测的特征较多，具有旋转不变性和尺度变异性。...计算单应矩阵 单应矩阵估计是图像拼接的第三步。在单应矩阵估计中，不属于重叠区域的不需要的角被删除。采用RANSAC算法进行单应。
image.png 但是等一下，如果我把所有这些四面体加起来得到不是一堆指向原点的重叠的体积？是的，但关键是这些体积是有符号的，因此它们可能是负的，具体取决于顶点缠绕。...面向远离原点方向的的三角形对应的四面体的体积将添加到总体积中，而面向原点方向的三角形对应的四面体的体积将从总体积中减去，剩下的就是Mesh网格对象的体积。...事实证明，由于术语以正对和负对的方式组织，除了一个方向示例之外，每个术语都会取消。因此，我们的一般体积成为每个轴的术语的累加的向量。...最终的体积计算结果为： 这太棒了，不仅因为它允许我们计算体积，而无需通过每个三角形，但我们甚至不需要知道形状的方向！...这导致一些奇怪的事实，比如如果随机旋转每个形状，但把它们放在同一个地方，它有相同的体积。 image.png ---- 原文链接：Mesh体积计算原理及代码 — BimAnt
然而，单通道 RV 不可避免地缺乏足够的空间信息，无法确保最终生成的序列不会丢失场景信息。这种错误是由于单维处理而导致的噪声放大。因此，在主干网络设计中引入了序列金字塔池化。...在本文中，主干网络中的卷积滤波器仅沿垂直维度压缩距离图像，而不压缩宽度维度。这导致特征序列的最大输出大小为 1\times w\times c 。采用双向方法进行序列建模。...因此，作者认为由于距离图像包含全局场景信息，不同朝向角下同一场景的标记序列是从循环序列生成的，如图3所示。 算法1 OverlapMamba block 过程。...因此，在重叠主干网络中，作者使用算法1中的Shift(·)函数随机处理标准化的标记序列，并生成随机翻转朝向角的序列。...图4.SPP块的结构。 在处理距离图像时，由于滤波器仅沿垂直方向压缩图像，因此图像沿水平方向被分成H个长度为W的序列进行处理。
汇聚线其实就是指一些线条元素向画面相同的方向汇聚延伸，最终汇聚到画面中的某一位置。通常，线条数量在两条以上才可以产生这种汇聚效果，可以使画面表现出强烈的空间纵深感。...而上下对称式可以利用玻璃反光或水面倒影来呈现出对称式的效果，在风光摄影中表现水面倒影与水岸景物时常会用到，一般以这种方式拍得的画面会给人一种宁静、安逸的视觉感受。...有时，由于边框和主体的距离原因，主体在边框中会显得很小，这样可能带给人一种很突兀的感觉。...由于主体都是些相似或者重复的元素，所以尝试变换不同的角度拍摄，可以使主体的特征更为全面地展现在画面中，产生的视觉效果也会有不同的变化。 ?...正三角形会给人沉稳、不可动摇的稳定感，斜三角形会使画面显得灵活生动，而倒三角形则会打破画面的平衡，让画面更加立体。 ? 三角形构图
而 ARSessionConfiguration 的 worldAlignment 属性决定了三个坐标轴的方向，该属性有三个枚举值： ARWorldAlignmentCamera ARWorldAlignmentGravity...在这种模式下 ARKit 内部会根据设备偏航角的朝向与地磁真北（非地磁北）方向的夹角不断地做出调整，以确保 ARKit 坐标系中 -Z 方向与我们真实世界的正北方向吻合。...，那么卡片会出现互相重叠的现象，这会导致用户只能看到离自己近的卡片。...由于这些商家的位置大体相同，可以采用一个带有数字的卡片来代表几个商家的位置： ? 图12 聚合卡片 闪烁问题 实测中发现，距离较近的卡片在重叠区域会发生闪烁的现象： ?...图16 深度冲突 如果这两个像素点交替“胜出”，就会出现我们视觉上的闪烁效果。由于每个卡片都被设置了 SCNBillboardConstraint 约束，始终朝向摄像头方向。
然而，float无法等同于display:inline-block，其中原因之一就是浮动的方向性，display:inline-block仅仅一个水平排列方向，就是从左往右，而float可以从右往左排列...无反应），inline boxes的高度直接受line-height控制（改变line-height文字拉开或重叠就是这个原因），而真正的高度表现则是由每行众多的inline boxes组成的line...我们现在假设浮动没有破坏inline boxes，那么虽然图片会靠左显示，但是其会与文字形成新的高度包络线（同类聚合），且只能与一行文字形成line box，无法实现文字环绕效果，所以浮动破坏inline...我觉得最主要的差别在于：绝对定位的元素脱离了文档流，而浮动元素依旧在文档流中；而这造成的显示上的差异就是：同处于文档流中的文字实体不会与浮动元素重叠，而会与绝对定位元素重叠。...这就是文字环绕显示的重要原因之一：虽然图片实际占据的高度为0，但是由于其宽度实体存在（包裹性），同样是content area 实体的文字不会与之重叠（外部的容器盒子containing box(p,
然而，当出现目标遮挡和聚类时，由于目标之间的高度重叠，空间和外观信息同时变得模糊不清。 在本文中，作者证明MOT中这个长期以来的挑战可以通过引入弱线索来有效地解决，以补偿强线索的不足。...这是因为检测无遮挡的目标往往会得到较高的置信度分数，而遮挡的目标对检测提出更大的挑战，导致较低的置信度分数。...其次，作者使用目标的4个角而不是中心点来计算速度方向。 如图6所示，对于一个轨迹和它正确匹配的检测来说，由于姿态突然变化，轨迹和轨迹到检测中心的速度方向可能完全相反，导致错误匹配。...引入BYTE对推理速度几乎没有影响（-0.2 FPS），而Robust OCM导致了1.5 FPS的降低。...5、Robust OCM的形式 表7展示了不论是否使用BYTE关联，无论是使用1-3帧间隔获取的堆叠速度方向还是使用4个角点而不是中心点，都能够在DanceTrack验证集上提高HOTA。
事实证明，它确实是一个非常好用的工具，可以用于缩放或支持有大量重叠实例的场景。...栅格化的三角形 光线步进卡 (高度场) 体素圆锥追踪 光线步进卡继续与体素锥跟踪 而这种方法的主要缺点是，由于场景几何体的过度融合而导致泄漏，这种现象在跟踪粗低映射时尤其明显。...其他的实验包括跟踪稀疏体素位块和每面透明通道的体素。这两个实验的目的都是为了解决射线方向体素插值问题，即对于不垂直于壁面的射线，轴对齐的实心壁将变得透明。...为了遮蔽生命点，从卡片上插入生命点的光线，因为距离场没有顶点属性，这样，未覆盖的区域只会导致能源损失，而不是泄漏。 出于同样的考虑，将体素锥形追踪改为全局距离场射线追踪。...和软件追踪类似，开始是我们主要的追踪方法，主要是圆锥体追踪，但最后成为一种缩小规模和支持具有大量重叠实例的、复杂重度场景的方法。
由于这三个图表使用同一个Y轴，因此比较他们之间的数据差异更加容易。 ? 允许。 使用条形图表示随时间变化的趋势或各个类别之间的差异（这个图X轴为数据数值，Y轴为日期）。 ? 禁止。...，而重叠面积图是互相重叠的 不建议将重叠的面积图用于显示两个以上的数据类别，因为这样做会使数据模糊。...不要使用重叠的面积图，因为它们会互相遮挡数据并降低可读性。3个类别相互重叠导致数据不可见降低可读性 样式 数据可视化使用自定义样式和形状，使数据一目了然，易于理解，适合用户的需求和内容。...基准数值不从零开始可能会导致错误地读取数据。 ? 允许。 从零开始的条形图 ? 禁止。 该基线起始于20％，容易引起误解。...平移 平移允许用户浏览到屏幕之外的UI。应该以对显示的数据有意义的方式进行约束。例如，如果图表的一个维度比另一个维度更重要，则可以将平移方向限制为仅该方向。 平移动作通常与缩放配对。
然后对unitSquare内部均匀采样（下图左内部的米字形表示采样点），利用上面得到的矩阵H进行映射就得到了右边quad中的真实采样点。...接下来就是对code的验证了，由于实际拍摄时棋盘旋转方向未知，所以我们不知道哪个点对应标记的左上角正方向，所以需要对提取的code进行旋转4次，每个方向的code都检测一遍，如果最终四个方向里只有一个方向的...5、 恢复丢失的角点 由于我们事先知道棋盘中每个标记的ID、位置排列等信息（我们称之为标记信息表），所以在上述检测角点验证ID结束之后，我们查找标记信息表就能发现哪些标记没有检测到，从而尝试去找到这些丢失的...是什么原因导致这些角点被忽视了？ 请看下图的一个例子，图中深红色圆圈内的角点是经过上述步骤（验证CODE，识别ID）检测到的角点。品红色圆圈内的角点就是利用标记信息表恢复出来的角点。...同样的，这种方法也需要阈值T，下图中我们看到点2中黑白面积比例基本相等，但点3中黑色像素比例明显高于白色，而点4中反过来了，白色像素比例明显高于黑色，这一反一正参数就差开了不少。
检测框内存在过多的背景区域，不仅增加了分类任务的难度，而且会导致目标范围表示不准确的问题。其次，水平边界框会导致检测框之间出现强烈重叠，如上图（b）所示，降低检测精度。...最后，由于飞机、船舶、车辆等图像中的物体包含运动方向信息，如果使用水平边界框，则无法获得目标运动方向的信息。 上述三个问题可以通过使用带有角度信息的旋转检测框有效解决，如上图所示。...二、前言 任意方向的目标检测是一项具有挑战性的任务。由于遥感图像中的物体方向是任意的，使用水平边界框会导致检测精度低。现有的基于回归的旋转检测器会导致边界不连续的问题。...这种方法减少了背景影响，使得检测框之间几乎没有重叠。根据检测框的角度，我们可以推断出目标的运动方向信息，进一步确定目标的运动轨迹。...其中，x和y为旋转坐标系的中心坐标，θ为旋转坐标系与x轴的锐角，逆时针方向指定为负角，因此角度范围为[−90° , 0); 旋转框的宽度w为旋转框所在的边角，旋转框的高度h为另一边。
看到这个我们就会认为它是按钮 用户无法识别其他形状的按钮，比如三角形，原型，或者不规则形状。所以，在使用这些形状作为按钮的时候请务必小心，仅仅在产品整体风格需要时再去使用它们。 ?...仔细检查按钮表情是否在水平和垂直方向上居中。如果确实需要，可以在设计规范中设定此类的规则。 ? 除了用基于网格的方式外，我们还可以使用大写字母W来选择按钮安全距离的方法。...如果你有一组按钮，那么它们之间的安全空间如下图表示，务必不要重叠。 ? 合适的按钮大小 网页或者移动端设计中的按钮都应具有正确的最小尺寸。如果你的按钮太小，用户会很难点击或者使用它们。...然后，将图标放置在较小的形状中。 如果是人字形图标，那么最高使其与文本高度相同，并且您还可以根据字体的宽度检查线宽。匹配越紧密，最终结果越好。...最后的总结 当你开始设计主按钮，辅助按钮和三级按钮时，请记住每次都要针对上面这些因素进行检查。即使是很小的不一致或者对齐不良也会导致用户转化率降低。
法线进刀的路线较切线进刀短，因而切削时间也就相应较短。在一些表面质量要求较高的轮廓加工中，通常采用加一条进刀引线再圆弧切入的方式，使圆弧与加工的第一条轮廓线相切，能有效地避免因法线进刀而产生刀痕。...需要说明的是:在手工编写轮廓铣削程序时为了编程的方便，或者为了弥补刀具的磨损，常常采用刀补方式进行编程，即在编程时可以不考虑刀具的半径，直接按图样尺寸编程，再在加工时输入刀具的半径（或补偿量）至指定的地址进行加工...1.2 非典型轮廓加工中的进刀方式 在对于一些非典型轮廓的加工，采用切线进退刀的同时，还应沿轮廓走多一个重叠量L，可以有效避免因进刀点和退刀点在同一位置而产生的刀痕。...螺旋升角选取得太小，螺旋圈数增多，切削路程加长；升角太大，又会产生过大的端刃切削，一般取3°~10°之间为宜。...2.3 斜线下刀 斜线下刀时刀具快速下至加工表面上方一个距离后，改为以一个与工件表面成一角度的方向，以斜线的方式切入工件来达到Z向进刀的目的。
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