作者:YJango 日本会津大学|人机交互实验室博士生 量子位 已获授权编辑发布 该文是对卷积神经网络的介绍,并假设你理解前馈神经网络。 如果不是,强烈建议读完《如何简单形象又有趣地讲解神经网络是什么?》这篇文章后后再来读该篇。 推荐文章链接: https://www.zhihu.com/question/22553761/answer/126474394 下面进入正题,开始我们的卷积神经网络之旅—— 目录 视觉感知 画面识别是什么 识别结果取决于什么 图像表达 画面识别的输入 画面不变形 前馈神经网络做画
AI科技评论按:本文来源 知乎,作者:YJango,AI科技评论授权转载。 PS:YJango是我的网名,意思是我写的教程,并不是一种网络结构。。 关于卷积神经网络的讲解,网上有很多精彩文章,且恐怕难以找到比斯坦福的CS231n(http://cs231n.github.io/convolutional-networks/ )还要全面的教程。 所以这里对卷积神经网络的讲解主要是以不同的思考侧重展开,通过对卷积神经网络的分析,进一步理解神经网络变体中“因素共享”这一概念。 注意:该文会跟其他的现有文章有很大的
作者 | YJango 整理 | AI科技大本营(rgznai100) 原文 - https://zhuanlan.zhihu.com/p/27642620 PS:YJango是我的网名,意思是我写的教程,并不是一种网络结构。 关于卷积神经网络的讲解,网上有很多精彩文章,且恐怕难以找到比斯坦福的CS231n(http://cs231n.github.io/convolutional-networks/)还要全面的教程。 所以这里对卷积神经网络的讲解主要是以不同的思考侧重展开,通过对卷积神经网络的分
关于卷积神经网络的讲解,网上有很多精彩文章,且恐怕难以找到比斯坦福的CS231n(http://t.cn/RyhpHjM)(CS231n 2017雷锋字幕组已制作中英字幕,视频连接:http://www.mooc.ai/course/268)还要全面的教程。 所以这里对卷积神经网络的讲解主要是以不同的思考侧重展开,通过对卷积神经网络的分析,进一步理解神经网络变体中“因素共享”这一概念。 注意:该文会跟其他的现有文章有很大的不同。读该文需要有本书前些章节作为预备知识,不然会有理解障碍。没看过前面内容的朋友建议
本文的目标是在自动驾驶环境下生成高质量的3D目标建议。我们的方法利用立体图像将提案以3D包围框的形式放置。我们将此问题表述为最小化一个能量函数,该函数编码目标大小先验、地平面以及几个与自由空间、点云密度和到地面距离有关的深度信息特征。我们的实验表明,在具有挑战性的KITTI基准测试上,与现有的RGB和RGB- d目标建议方法相比,性能有显著提高。结合卷积神经网络(CNN)评分,我们的方法在所有三个KITTI目标类上都优于所有现有的结果。
最近玩了玩用css来构建3D效果,写了几个demo,所以博客总结一下。 在阅读这篇博客之前,请先自行了解一下css 3D的属性,例如:transform-style,transform-origin,transform, perspective。
选自arXiv 作者:Chuhang Zou等 机器之心编译 参与:Geek Ai、路 近日,来自 UIUC 和 Zillow 的研究者在 arXiv 上发布论文,提出 LayoutNet——一种仅通过单张透视图或全景图就能估算室内场景 3D 布局的深度卷积神经网络(CNN)。该方法在全景图上的运行速度和预测精度比较好,在透视图上的性能是最好的方案之一。该方法也能够推广到非长方体的曼哈顿布局中。目前,该论文已经被 CVPR 2018 接收。 引言 对于机器人和虚拟现实、增强现实这样的应用来说,从图像中估
如果当前队伍数是 偶数 ,那么每支队伍都会与另一支队伍配对。总共进行 n / 2 场比赛,且产生 n / 2 支队伍进入下一轮。如果当前队伍数为 奇数 ,那么将会随机轮空并晋级一支队伍,其余的队伍配对。总共进行 (n - 1) / 2 场比赛,且产生 (n - 1) / 2 + 1 支队伍进入下一轮。返回在比赛中进行的配对次数,直到决出获胜队伍为止。
现在什么都是3D,看电影3D,打游戏3D,估计3D打车,很快就会面世。那么作为前端开发的标准语言,JS和3D能不能也搞出点大新闻呢?刚好最近在做一个活动时,就遇到了需要播放3D全景视频的需求,顺便就研
给定 n 个非负整数,用来表示柱状图中各个柱子的高度。每个柱子彼此相邻,且宽度为 1 。
常规的SLAM算法首先假设环境中所有物体均处于静止的状态。而一些能够在动态环境中运行的SLAM系统,只是将环境中的动态物体视为异常值并将他们从环境中剔除,再使用常规的SLAM算法进行处理。这严重影响SLAM在自动驾驶中的应用。
回顾数学的发展史,每次数形结合都能够诞生出新的数学思想,将整个数学向前推进一大步:
找了半天也忘了这个加载动画哪里容易截图了,后来在小米穿戴中迁移小米运动数据找到了,嘿嘿,题外话:新版小米穿戴比小米运动好看多了。
这个专栏本不计划继续更新,掌握零基础必看之数学建模索引中的所有内容,美赛M奖应该唾手可得。但是,再往上,进阶到<1%的F奖和O奖,除了模型与运气,更大程度上依赖于插图的美观程度。有人戏称,美赛是作图大赛。确有其道理,精致、良好的图像不仅能够更清晰准确地表达思想,而且能极大提高审阅人的印象分。 因此,我开设此专栏的番外篇,主要针对论文的画图问题,记录分享相关的经验、技巧,后期会挑一些优秀论文的部分图片来进行复现。
实际上,前面提到的使用 了MNIST数据集的例子中,输入图像就是1通道、高28像素、长28像素 的(1, 28, 28)形状,但却被排成1列,以784个数据的形式输入到最开始的Affine层。
先来上两张图看看那种猫是暹罗?那种猫是英短? 第一张暹罗 第二张英短 你以后是不是可以识别了暹罗和英短了?大概能,好像又不能。这是因为素材太少了,我们看这两张图能分别提取出来短特征太少了。那如果我们
一、介绍 学习目标:熟练使用“标准基本体”和“扩展基本体”内的按钮来创建对象。 软件环境:3ds Max2015 二、实验步骤 1,启动3ds Max,使用“长方体”工具在场景中创建一个长方体作为空间
这次我们学习构建神经网络的另一个问题,定位分类问题。这意味着我们不仅需要判断图片中是不是一辆车,还要在图片中将他标记出来。“定位”的意思是判断汽车在图片中的具体位置。 分类定位问题通常只有一个较大对象位于图片中间位置,我们要对它进行识别和定位。而在对象检测问题中,图片中可以含有多个对象。甚至单张图片中会有多个不同分类的对象。因此,图片分类的思路可以帮助学习分类定位,而对象定位的思路有助于学习对象检测。 图片分类问题:例如,输入一张图片到多层卷积神经网络,它会输出一个特征向量,并反馈给softmax单元来预测图片类型。
1×1卷积,又称为Network in Network 如果卷积的输出输入都只是一个平面,那么1x1卷积核并没有什么意义,它是完全不考虑像素与周边其他像素关系。 但卷积的输出输入是长方体,所以1x
杯子底部好像没搞好?唉我这杯劣质的水。。 官方视频教程(国内访问需要梯子) 官方效果:
很多网友反应“这也太可爱了吧”,连摩纳哥亲王也想带回去两个给自己的龙凤胎,请求工作人员再为自己制作一个冰墩墩,不然回去也就“不好交代”了。
这就是论文的目的,将一张黑白图片着色为一张彩色图片 再看这篇文章前,最好是对神经网络有了初步的了解。文章第三部分,很大篇幅在介绍神经网络的一些基础知识。演示demo 在这篇论文中,他把上述过程描述为:使用现有大量图片数据来训练我们提出的模型,目的是使用 CIE lab颜色空间来预测灰度图像的chrominance(任意一种颜色与亮度相同的一个指定的参考色之间的差异)。 理解一下这个过程,就是我们在L(亮度)相同的点上来预测目标a*b*的值,使得目标a*b*的值与参考a*b*值之间的差异最小,得到我们的模
前有《我的世界》举办毕业典礼,后有《动物森友会》举办AI会议。最近《我的世界》又被大神带来了硬核玩法:
当前我们实现小球弹射时,会先用鼠标点击小球,然后移动鼠标,当松开鼠标时,小球会弹射向鼠标松开的位置。我们按住小球的时间越长,小球弹射的力度就越大,但有一个问题是,玩家并不知道,当前施加在小球上的推力有多大,这节我们就增加一个动画功能,当玩家在小球上点击鼠标时,小球前方会出现一个变动着的箭头,箭头的红色部分越多,表明小球被施加的推力就越大,我们实现功能后,效果如下:
要说吧,4道题也都做出来了,耗时老实说也没有特别长,不算错误惩罚的话其实也就56分钟,不到1个小时,整体虽然没有挤进国内前100,好歹也有前4%(116/3682),世界排名也是311/9290,也属于前4%,照说应该是一次不错的发挥了。
给你 n 个长方体 cuboids ,其中第 i 个长方体的长宽高表示为 cuboids[i] = [widthi, lengthi, heighti](下标从 0 开始)。请你从 cuboids 选出一个 子集 ,并将它们堆叠起来。
最近断断续续地写出了这么个东西:http://ucren.com/demos/d3d/index.html。
1.获取所有可能和投影框相交的mesh,一般游戏引擎都会有Octree或BVH保存mesh的aabb,这一步简单获取aabb相交的mesh即可.
我们本节要实现的是,当用户把小球投入篮框,如果小球能从篮框中间漏下去,那么就可以算得分。这就需要我们进行碰撞检测,Box2D给我们提供良好机制能实现这点功能。我们在篮框的两个小方块之间构造一个物体,当小球击中这个物体时,就相当于穿越了篮框。
行列式是由一些数据排列成的方阵经过规定的计算方法而得到的一个数。当然,如果行列式中含有未知数,那么行列式就是一个多项式。它本质上代表一个数值,这点请与矩阵区别开来。矩阵只是一个数表,行列式还要对这个数表按照规则进一步计算,最终得到一个实数、复数或者多项式。
https://leetcode-cn.com/contest/weekly-contest-219/
给定一个 N 叉树,返回其节点值的层序遍历。(即从左到右,逐层遍历)。 例如,给定一个 3叉树 :
行列式的定义: 行列式是由一些数据排列成的方阵经过规定的计算方法而得到的一个数。当然,如果行列式中含有未知数,那么行列式就是一个多项式。它本质上代表一个数值,这点请与矩阵区别开来。矩阵只是一个数表,
参考链接: 了解Java中“ public static void main”中的“ static”
大致了解了一下缺省函数,接下来让我们实践一下,比方说我要计算一批长方体的体积,但它们大部分长宽均为5,高度全都不同。这时使用缺省函数便可以很好地解决问题
多面体的体积和表面积:有立方体计算公式、长方体∧棱柱∨计算公式、三棱柱计算公式、棱锥计算公式、棱台计算公式、圆柱和空心圆柱∧管∨计算公式、斜线直圆柱计算公式、直圆锥计算公式、圆台计算公式、球计算公式、球扇形∧球楔∨计算公式、球缺计算公式、圆环体∧胎∨计算公式、球带体计算公式、桶形计算公式、椭球体计算公式、交叉圆柱体计算公式、梯形体计算公式等。
如个体i支配个体j,就说明个体i在所有目标函数的表现上都不差于个体j,并且至少在一个目标上优于个体j;
单目 3D 目标检测使用 RGB 图像来预测目标 3D 边界框。由于 RGB 图像中缺少关键的深度信息,因此该任务从根本上说是不适定的。然而在自动驾驶中,汽车是具有(大部分)已知形状和大小的刚体。那么一个关键的问题是如何有效地利用汽车的强大先验,在传统 2D 对象检测之上来推断其对应的 3D 边界框。
本文接上一期《用word2vec解读延禧攻略人物关系》,从另外一个角度(色彩),对延禧的剧照及海报的颜色在数据上进行技术解读。通过从网上收集的剧照、海报图片等,经MCCQ算法及word2vec的训练,构建配色图谱,最后通过可视化的方式进行展示。
# 创建argparse对象,并将产品简要说明加入 show = '程序说明' ===>程序简要说明(字符串),输出help时会显示 p = argparse.ArgumentParser(description=show)
研究人员使用两种基本的,浅的和深的卷积网络结构来解码从脑电图中任务相关的信息。在脑电图病理解码中,两种卷积神经网络的准确率都比该数据集公布的唯一结果高了很多(大约提高了6%,≈85% vs≈79%),而且在每次记录中仅使用1分钟进行训练和每次记录只用6秒进行测试时,准确率更高。
传统cnn网络中的卷积层其实就是用线性滤波器对图像进行内积运算,在每个局部输出后面跟着一个非线性的激活函数,最终得到的叫作特征图。而这种卷积滤波器是一种广义线性模型。所以用CNN进行特征提取时,其实就隐含地假设了特征是线性可分的,可实际问题往往是难以线性可分的。
图层相当于图纸绘图中使用的重叠图纸,创建和命令图层,并为这些图层指定通用特性。通过将对象分类放到各自的图层中,可以快速有效地控制对象的显示以及其进行更改。(例如墙体或标注)
https://github.com/lvtraveler/threejsStart
自动驾驶汽车的发展已经见证了硬件传感器记录感官数据的容量和准确度的发展。传感器的数量增加了,新一代传感器正在记录更高的分辨率和更准确的测量结果。在本文中,我们将探讨传感器融合如何在涉及环环相扣的数据标记过程中实现更高程度的自动化。
自动驾驶感知视觉有 2 个流派,分别是摄像头视觉和激光雷达视觉,本文分析激光雷达视觉当中经典的算法模型 VoxelNet。
1、定义长方形类,含: 属性:宽、高(整型); 方法:求周长、面积; 构造方法3个:(1)无参——宽、高默认值为1;(2)1个参数——宽、高均为参数值;(3)2个参数——宽、高各为参数值。 要求:进行测试。 代码如下: 长方形的类: package Test1; public class Rectangle { //定义长宽属性 private int iWidth; private int iHeight; //构造器1 public Recta
实现 float, int, double 类型的 max, min, abs 函数。
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激光雷达在自动驾驶系统中起着关键作用。利用它,可以准确地对车辆所处环境做3D建模,如高精度地图;也可以准确知道某个3D目标在激光雷达坐标系中的位置、大小及姿态,即:3D目标检测。
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