分布式存储最大的好处是可以让数据在不同的工作节点上并 行存储， 以便在需要数据的时候并行运算，从而获得最迅捷的运行效率。...基于物品的推荐 “物以类聚” 相似度度量 基于欧几里得距离的相似度计算 欧几里得距离（Euclidean distance）是最常用计算距离的公式，它 表示三维空间中两个点的真实距离。...欧几里得相似度计算是一种基于用户之间直线距离的计算方式。 在 相似度计算中，不同的物品或者用户可以将其定义为不同的坐标点，而 特定目标定位为坐标原点。...使用欧几里得距离计算两个点之间的绝对距离，公式如下： 补充： 由于在欧几里得相似度计算中，最终数值的大小与相似 度成反比， 因此在实际应用中常常使用欧几里得距离的倒数作为相似度值，即1/d+1作为近似值...从公式可以看到，作为计算结果的欧式值显示的是两点之间的直线 距离， 该值的大小表示两个物品或者用户差异性的大小，即用户的相似 性如何。
摘要 点云数据的分割在遥感、移动机器人或自动驾驶汽车等许多应用中至关重要，然而，由3D距离传感器捕获的点云通常是稀疏和非结构化的，这给实现有效分割带来了挑战，本文提出了一种计算量很小且点云实例分割快速的解决方案...主要贡献 点云是包含大量3D点云的数据结构，通过使用激光雷达或2D图像获得，点云分割具有广泛的应用，从三维感知和遥感三维数据处理到虚拟现实中的三维重建，例如，机器人必须识别场景中的障碍物，以便能够在场景中进行交互和移动...主要内容 A.地面去除：地面上的点云构成了大部分输入数据，降低了计算速度，此外，地面数据影响分割质量，因为它改变了输入的连通性，因此，必须去除地面作为预处理，许多接地点提取方法，如基于网格的方法和平面拟合的方法...B.快速欧几里得聚类 与EC类似，我们使用欧几里得（L2）距离度量来测量无组织点云的接近度，并将相似性分组到同一聚类中，可以描述为： 算法1中描述伪代码步骤 用图2所示的示例进行演示，请注意，所提出的算法使用逐点方案...，例如分割或3D检测，即SGPN、VoxelNet和LiDARSeg，但需要注意的是，LiDARSeg处理单个激光扫描帧作为输入，所有这些帧都需要GPU进行训练和推理，而FEC仅使用CPU，为此，我们使用语义
VO和V-SLAM之间的选择取决于性能和一致性之间，以及实现的简单性的权衡。 VO利用一致性实现实时性能，而无需跟踪摄像机的所有历史信息。 3 VO工作原理 计算相对运动 ?...恢复两帧之间的运动轨迹 ? 对m个姿态进行优化，局部优化轨迹（使用姿态图或捆集调整BA） ? 4 如何估计相对运动？ ?...优点 可以利用图像中的所有信息（精度、鲁棒性） 增加摄像头帧速率可降低每帧的计算成本 缺点 帧到帧运动受限 密集结构和运动的联合优化成本太高 2D-to-2D 图像特征对应的运动 指定在二维图中两个特征点...3D-to-2D 三维结构运动与图像的对应 最少涉及3对关联点（+1对点用于消除歧义点） 最小化再投影误差找到解决方案： 流行算法：p3p ?...3D-to-3D 三维点对应运动（点云配准） 最少点解决方案涉及3对点。 最小化3D-3D欧几里得距离： 流行算法：用于全局配准，ICP用于局部优化或捆集调整（BA） ? ? 5 VO模块流程 ?
随后根据它们各自的语义类别，单独对点云进行降采样，从而确保在降采样的点云中包含不同的语义类别，接下来的步骤涉及将预处理的点云与局部地图进行对齐，此对齐使用自适应阈值进行数据关联，其中关联点的选择同时考虑了语义标签的关联性和点之间的欧几里得距离...首先将整个语义标签推理过程分为三个不同的阶段；其次合并了成对的连续帧以馈送到神经网络。首先通过圆柱分区栅格化原始点云的第一帧，并通过MLP提取点云特征。...然后使用非对称的3D卷积网络生成体素输出，同时认为同一体素中的所有点具有相同的标签（图2中的P2）。带有语义信息的两帧点云被顺序推送回队列2，同时过程3依次发布它们（图2中的P3）。...接着，通过语义欧几里得距离来度量每个点到源点的语义相关性，其中语义标签一致的点对具有较小的距离。通过设置阈值，将这些点对存储起来，最后通过鲁棒优化最小化残差，完成迭代过程。...同时，为了节省内存使用，我们会移除距离当前姿态过远的体素。 实验 实验设计及结果验证 我们设计了实验以证明我们的系统在大多数情况下优于最先进的里程计算法，并且对错误的语义分割结果具有鲁棒性。
聚类和距离矩阵聚类由它们的距离矩阵定义，例如点之间的距离。这个距离可以通过几种方式来测量。欧几里得聚类由点值的平均值定义，非欧式距离指的是“聚类中心”，即离其他点最近的点。...距离矩阵：距离矩阵是一个表格，记录了数据集中每对点之间的距离。行和列表示数据点，矩阵中的每个元素表示对应点之间的距离。...欧几里得距离：这是最常用的距离测量方法，适用于计算在二维或三维空间中点之间的直线距离。在聚类中，欧几里得聚类的“质心”是指所有点的平均位置。你可以想象质心是每个簇的“中心”。...非欧几里得距离：指不遵循欧几里得几何规则的距离计算方式。例如，曼哈顿距离、切比雪夫距离等。这些距离通常反映了不同的空间特性。...示例再说明，假设我们有以下数据点：点 P1: (1, 2)点 P2: (2, 3)点 P3: (5, 8)点 P4: (7, 9)欧几里得聚类：质心可能是计算出来的某个点，比如 (3.75, 5.5)，
图2.13显示了一个例子，其中X和Y是两个空间属性，而第三维用不同的形状表示。通过这种可视化，我们可以看出“+”和“×”类型的点趋向于一起出现。 ?...如果所有的二元都被看做具有相同的权重，则我们得到一个两行两列的列联表——表2.3，其中q是对象i和j都取1的属性数，r是在对象i中取1、在对象j中取0的属性数，s是在对象i中取0、在对象j中取1的属性数...图片.png 数值属性的相异性 计算数值属性刻画的对象的相异性的距离度量包括欧几里得距离、曼哈顿距离和闵可夫斯基距离。 最流行的距离度量是欧几里得距离（即，直线或“乌鸦飞行”距离）。...令i=（xi1，xi2，…，xip）和j=（xj1，xj2,…，xjp）是两个被p个数值属性描述的对象。对象i和j之间的欧几里得距离定义为： ?...图片.png 另一个著名的度量方法是曼哈顿（或城市块）距离，之所以如此命名，是因为它是城市两点之间的街区距离（如，向南2个街区，横过3个街区，共计5个街区）。其定义如下： ?
具体的过程包括两个步骤，首先利用激光投影仪向目标物体投射可编码的光束，生成特征点；然后根据投射模式与投射光的几何图案，通过三角测量原理计算摄像机光心与特征点之间的距离，由此便可获取生成特征点的深度信息，...深度图像又被称为距离图像，与灰度图像中像素点存储亮度值不同，其像素点存储的是该点到相机的距离，即深度值。下图表示深度图像与灰度图像之间的关系。 ? 深度值指的目标物体与测量器材之间的距离。...三位重建流程 使用Kinect采集景物的点云数据，经过深度图像增强、点云计算与配准、数据融合、表面生成等步骤，完成对景物的三维重建。 ? 对获取到的每一帧深度图像均进行前六步操作，直到处理完若干帧。...点云配准 对于多帧通过不同角度拍摄的景物图像，各帧之间包含一定的公共部分。为了利用深度图像进行三维重建，需要对图像进行分析，求解各帧之间的变换参数。...以经典的ICP（Iterative Closest Point，迭代最近点）算法为例，该算法首先计算初始点云上所有点与目标点云的距离，保证这些点和目标点云的最近点相互对应，同时构造残差平方和的目标函数。
三维空间中的 std::hypot在三维空间中，std::hypot 的功能扩展为计算点 (x, y, z) 到原点 (0, 0, 0) 的欧几里得距离。...其数学公式为：distance = √(x² + y² + z²) 这种计算在许多实际应用中非常常见，例如：计算机图形学：计算三维空间中两点之间的距离，用于碰撞检测、光照计算等。...物理模拟：计算物体之间的距离，用于引力计算或碰撞检测。数据分析：计算多维数据点之间的距离，用于聚类分析或机器学习中的距离度量。...，std::hypot 可以用于计算多维数据点之间的距离。...例如，在 K-Means 聚类算法中，可以通过计算数据点之间的欧几里得距离来判断它们是否属于同一个簇：double distance(const Point3D& a, const Point3D& b
它涉及在一系列图像（或点云）中检测物体，然后预测物体在随后的帧中的位置。 其目标是在存在遮挡、相机运动和光照条件变化的情况下持续估计物体的位置和方向。...匈牙利算法成本图的示例，来自两个连续帧 3.3 3D IOU（交并比）简介 交并比（IOU）是指在时间（t-1）的框与时间（t）的框之间有多少重叠部分。...如果我们想要从二维转向三维，我们必须理解如何计算三维IOU（交并比），因此我们不再比较面积，而是比较体积： 这是一张很酷的图片，用于展示2D和3D IOU之间的差异。...2D vs 3D IOU 今天，有很多一行代码的实现可以用于计算3D IOU，实际上就是将交集除以并集。 虽然3D IOU是一个很酷的指标，但远非我们唯一可以使用的指标，而且对于远离的物体可能会失败。...另一方面，我们也可以使用其他指标，如点云距离（Chamfer Loss）、方向差异甚至质心的欧几里得距离。
它涉及在一系列图像（或点云）中检测物体，然后预测物体在随后的帧中的位置。其目标是在存在遮挡、相机运动和光照条件变化的情况下持续估计物体的位置和方向。...以下是来自KITTI数据集的一个示例，我们可以看到这张图片，注意我添加的方向：在二维中，你不需要预测这些方向，而且你的边界框要简单得多。但是如果你正在进行三维目标跟踪，你将需要处理三维边界框。...如果我们想要从二维转向三维，我们必须理解如何计算三维IOU（交并比），因此我们不再比较面积，而是比较体积：这是一张很酷的图片，用于展示2D和3D IOU之间的差异。...今天，有很多一行代码的实现可以用于计算3D IOU，实际上就是将交集除以并集。虽然3D IOU是一个很酷的指标，但远非我们唯一可以使用的指标，而且对于远离的物体可能会失败。...另一方面，我们也可以使用其他指标，如点云距离（Chamfer Loss）、方向差异甚至质心的欧几里得距离。
例如，利用跟踪和预测信息可以减少处理遮挡或远处对象时的假阴性检测。假阳性也可以通过积累证据来减少。此外，我们的方法非常有效，因为它在所有这些任务之间共享计算。...我们利用空间和时间上的三维卷积来产生快速准确的预测。由于点云数据在三维空间中固有的稀疏性，与在三维空间和时间上进行4D卷积相比，我们的方法节省了大量计算。...为了达到这个目标，我们从过去的n帧中获取所有的3D点，然后在当前的车辆坐标系中执行坐标变换来表示。这对于消除安装传感器的车辆的自我运动是重要的。执行此转换后，我们计算每个帧的体素表示。...请注意，由于在该距离处缺少3D点，所有方法在100米处表现不佳。 ? 图8：远距离mAP 消融研究：我们在我们的框架内进行了消融实验，以显示每个组件的重要性。我们修复了所有实验的培训设置。...表3：跟踪性能 运动预测：我们通过计算车辆中心位置的平均L1和L2距离来评估模型的预测能力。如图9所示，我们能够预测未来10帧，L2距离仅小于0.33米。
动作捕捉：演员在被一圈高速红外相机围绕的动捕场景内按照剧本表演出规定的动作，所有相机同步进行拍摄，然后动捕软件利用多视角几何和目标跟踪算法，计算出每一个时刻演员身上每个marker点在三维空间中的坐标；...6、动作重定向：将解算得到的骨骼动画数据重定向到不同体型的三维虚拟角色上，变成对应角色的动画资源。...为了处理离群marker，网易互娱 AI Lab 首先提取序列中每一帧所有marker之间的距离矩阵（如上图），该矩阵记录了所有marker两两之间的欧式距离，然后选择距离矩阵最接近所有帧的距离矩阵平均值的那一帧作为序列的参考帧...之后，将每一帧与参考帧的距离矩阵进行对比，所有导致该帧的距离矩阵与参考帧的距离矩阵存在30厘米以上差异的marker点都被标记为离群marker点。...其中的motion 就是需要解算的骨骼动画，通过蒙皮（skinning）运算，可以从这三个数据中计算出对应的清洗后的clean markers，从而完成对光学动补数据raw markers的清洗和解算任务
在图像中识别出人物并在人物上标注矩形边界框，同时计算出矩形的中心坐标（质心），并标注其唯一ID。 构建一个简单的跟踪算法：计算上一帧图片质心和本帧质心之间的欧氏距离。...上图：三个人物的质心出现在这幅简单的图像中，我们需要计算每一对质心之间的欧几里得距离，颜色区分：上一帧（红色的）和本帧（黄色的）;当上一帧和本帧质心之间距离小于最小安全距离，我们将构建人物跟踪，将人物ID...上一帧质心更新为本帧质心。...在上图中，可以看到我们的质心跟踪算法如何选择了关联质心，使它们各自的欧几里得距离最小化。但左下角的那个孤独点和什么都没有联系，我们就将它注册一个新的人物ID。...对于人物在图像中丢失、消失或者离开视野等情况，当人物ID在N（本项目设置为50）个后续帧中无法与任何现有对象匹配时，我们将注销此ID。
深度图像又被称为距离图像，与灰度图像中像素点存储亮度值不同，其像素点存储的是该点到相机的距离，即深度值。图2-1表示深度图像与灰度图像之间的关系。...本文研究的点云数据为非结构化的散乱点云，属于三维重建特有的点云特点。 （4）坐标系 在三维空间中，所有的点必须以坐标的形式来表示，并且可以在不同的坐标系之间进行转换。...---- 2.三维重建流程 ---- 本文使用Kinect采集景物的点云数据，经过深度图像增强、点云计算与配准、数据融合、表面生成等步骤，完成对景物的三维重建。...2.3 点云计算 经过预处理后的深度图像具有二维信息，像素点的值是深度信息，表示物体表面到Kinect传感器之间的直线距离，以毫米为单位。...为了利用深度图像进行三维重建，需要对图像进行分析，求解各帧之间的变换参数。深度图像的配准是以场景的公共部分为基准，把不同时间、角度、照度获取的多帧图像叠加匹配到统一的坐标系中。
深度图像又被称为距离图像，与灰度图像中像素点存储亮度值不同，其像素点存储的是该点到相机的距离，即深度值。图2-1表示深度图像与灰度图像之间的关系。...本文研究的点云数据为非结构化的散乱点云，属于三维重建特有的点云特点。 （4）坐标系 在三维空间中，所有的点必须以坐标的形式来表示，并且可以在不同的坐标系之间进行转换。...---- 2.三维重建流程 本文使用Kinect采集景物的点云数据，经过深度图像增强、点云计算与配准、数据融合、表面生成等步骤，完成对景物的三维重建。...2.3 点云计算 经过预处理后的深度图像具有二维信息，像素点的值是深度信息，表示物体表面到Kinect传感器之间的直线距离，以毫米为单位。...为了利用深度图像进行三维重建，需要对图像进行分析，求解各帧之间的变换参数。深度图像的配准是以场景的公共部分为基准，把不同时间、角度、照度获取的多帧图像叠加匹配到统一的坐标系中。
在点云配准领域，尽管已经有很多方法被提出来，但是无论是传统方法，还是近年来蓬勃发展的基于深度学习的三维点云配置方法，其实在真正应用到真实的LiDAR扫描点云帧时都会出现一些问题。...我们的网络通过消除Sim(3)变换的尺度因子s和使用相对距离来解决这个问题，如： 在上式中，我们搜索点p的k=20个最近点 ，并计算尺度不变的局部特征f（p与其近邻点之间的曼哈顿距离与欧几里得距离之比...然后，我们使用经过训练的模型来预测扰动数据上的标签，聚合来自所有扰动帧的结果，并将超过80%预测属于线的点作为候选点。为了将点聚类成线，我们使用区域增长算法。...不同于只需要线段两个端点的几何定义，每条线的描述符应通过其所有所属点传达局部外观，因为观察到的端点可能由于可能的遮挡而在帧之间变化。因此，我们将描述符定义为其所有所属点的平均值。...此外，对于点云对，我们计算匹配损失 和非匹配线之间的损失 。每一个损失项都可以写成如下形式： 其中N是检测到的线数， 代表两条线的所有对。i和j是两个迭代器，分别用于直线和直线上的点。
() 两个向量间的谷本距离 向量 向量 dist_jaccard() 两个字符向量集之间的杰卡德距离 向量 向量 get_row() 返回矩阵的行 二维数组行下标 二维数组的一行 get_col...一维、二维、三维或高维空间中两个点x和y之间的欧几里得距离（Euclideandistance）d由如下公式定义： ? 其中，n是维数，而 ? 和 ? 分别是x和y的第k个属性值（分量）。...欧几里得距离、曼哈顿距离和上确界距离是对n的所有值（1,2,3…）定义的，并且指定了将每个维（属性）上的差的组合成总距离的不同方法。...如果d(x,y)是两个点x和y之间的距离，则如下性质成立： 非负性。（a）对于所有x和y，d(x,y)≥0，（b）仅当x=y时d(x,y)=0。 对称性。对于所有x和y，d(x,y)=d(y,x)。...对于长度为1的向量，余弦度量可以通过简单地取点积计算。从而，在需要大量对象之间的余弦相似度时，将对象规范化，使之具有单位长度可以减少计算时间。
相邻点的核权重因此依赖于到这些点的距离。KPConv [28] 引入了点卷积，其中核表示为欧几里得空间中一组点的集合，并带有核权重。...另一方面，Liu等人[62]使用最远距离采样和K最近邻来分组点。然后它使用组抽象和基于半径的特征抽象来获得组特征。然后， Transformer 用于组内以及所有点组之间。...另一方面，李等人[129]采用了一个简单的 Transformer 来利用长距离信息，并设计了一个跨步 Transformer 逐步将不同帧的长距离信息聚合到一个单一的三维表示中。...与这些方法不同，张等人[131]提出了MixSTE用于三维姿态序列估计，它对视频中的所有帧进行三维姿态估计（称为seq2seq）。...在评估时，每个类别的交并比（IoU）计算为该类别所有目标的平均IoU。此外，实例mIoU表示所有目标实例的平均IoU。 在ShapeNet数据集上的定量评估如表9所示。
动态时间扭曲（DTW）是基于距离的方法的一个示例。 图 — 基于距离的方法 距离指标 在时间序列分类中，我们需要计算两个序列之间的距离，同时牢记每个序列内样本之间的时间关系和依赖性。...选择正确的指标是这种方法的基础。 欧几里得距离 让我们开始考虑常见的欧几里得距离。 鉴于时间序列分类，欧几里得距离是不合适的，因为即使它保留了时间顺序，它也以逐点的方式测量距离。...实际上，与两个时间序列的欧几里得距离的相似性是通过考虑它们的振幅来计算的，而与相移、时移和失真无关。 以图中的示例为例。我们有树时间序列：ts1、ts2 和 ts3。...成本矩阵 C 定义为所有时间序列点的成对距离： 图 — 当地成本矩阵 C 目的是通过遵循成本最低的路线，在局部成本矩阵上找到对齐时间序列的翘曲路径。...这意味着您可以计算时间序列到训练数据集中所有其他时间序列的 DTW 距离。
欧几里得距离 欧几里得度量（euclidean metric）（也称欧氏距离）是一个通常采用的距离定义，指在m维空间中两个点之间的真实距离，或者向量的自然长度（即该点到原点的距离）。...在二维和三维空间中的欧氏距离就是两点之间的实际距离。...b.欧几里得距离是数据上的直观体现，看似简单，但在处理一些受主观影响很大的评分数据时，效果则不太明显；比如，U1对Item1,Item2 分别给出了2分，4分的评价;U2 则给出了4分，8分的评分。...《数据挖掘导论》中给了一个很形象的图来说明相关度大小与相关系数之间的联系： 由上图可以总结，当相关系数为1时，成为完全正相关；当相关系数为-1时，成为完全负相关；相关系数的绝对值越大，相关性越强；...又叫作谷本系数 关系：如果我们的x,y都是二值向量，那么Tanimoto系数就等同Jaccard距离 应用场景：比较文本相似度，用于文本查重与去重；计算对象间距离，用于数据聚类等。
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