例51:有4个圆塔,圆心分别为(2,2)、(-2,2)、(-2,-2)、(2,-2),圆半径为1,这4个塔的高度为10cm,塔外无建筑物。今输入任一点的坐标,C语言编程求该点的建筑高度(塔外的高度为0)。
1、通过简单的数据输入可以计算出摄像机和靶纸安装位置关系,进而为选择相机提供可靠的参考。
摘 要: 线结构光扫描是三维重建领域的关键技术。光条纹中心提取算法是决定线结构光三维重建精度以及光条纹轮廓定位准确性的重要因素。本文详细阐述了光条纹中心提取算法的理论基础及发展历程,将现有算法分为三类,传统光条纹中心提取算法、基于传统光条纹中心提取的改进算法、基于神经网络光条纹中心提取算法,并提出每一类算法的优势与不足。最后,对线结构光中心提取算法的发展提出展望,生产更高质量的线激光器,扩充基于神经网络的光条纹中心线检测模型的训练样本。
前面介绍了CornerNet和ExtremeNet,今天要介绍的是CVPR 2019一篇大名鼎鼎的Anchor-Free目标检测论文《CenterNet: Keypoint Triplets for Object Detection》,这篇论文由中科院,牛津大学以及华为诺亚方舟实验室联合提出。是One-Stage目标检测算法中精度最高的算法。值得注意的是CenterNet是在之前介绍的CornerNet上进行了改进,CornerNet我们已经介绍过了,可以去看往期文章。本论文的地址以及官方代码地址见附录。
近年来,随着卷积神经网络[1-2]的提出及其在计算机视觉[3]和自然语言处理[4]等领域的广泛应用,使得深度学习在二维的图像识别[5]、语义分割[6]以及目标检测[7]等领域有了重要的突破。目前,基于二维图像的目标检测算法已趋于成熟,并已经被广泛地应用到我们的生活中。
我们介绍一篇很好的 one-stage 目标检测论文:CenterNet: Keypoint Triplets for Object Detection,该论文是由 中科院,牛津大学以及华为诺亚方舟实验室联合提出。截至目前,据我们所知,CenterNet 应该是 one-stage 目标检测方法中性能最好的方法。
搞规划的对下面的这种指标框应该都不陌生,那么如何将下图中指标框的信息赋给它对应的面呢?
A 某和 B 某青梅竹马,A 某通过 B 某认识了 C 某,发现兴趣爱好出奇一致,这三人就搞到了一起,成为了一个形影不离的小团体。这个小团体的形成,是自下而上的迭代过程。
作者丨龙场悟道 来源丨知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/273646465 编辑丨AiCharm
均值滤波使用像素点周围一定区域的像素的均值替换当前像素点的值。均值滤波可以平滑图像,但是对噪声几乎没有效果,最多只能让噪点变得更模糊。
中值滤波使用当前像素点和它周围的8个像素点的中值来代替当前点额像素点,这个办法对去除椒盐噪声非常有效。
最近anchor free的目标检测方法很多,尤其是centernet,在我心中是真正的anchor free + nms free方法,这篇centernet对应的是"Objects as Points",不是另外一篇"CenterNet- Keypoint Triplets for Object Detection"。作者xinyi zhou也是之前ExtremeNet的作者。
论文: RepPoints: Point Set Representation for Object Detection
纹理图像在局部区域内呈现了不规则性,而在整体上表现出某种规律性。纹理基元的排列可能是随机的,也可能是相互之间互相依赖,这种依赖性可能是有结构的,也可能是按某种概率分布排列的,也可能是某种函数形式。图像
针对“附近的人”这一位置服务领域的应用场景,常见的可使用 PG、MySQL 和 MongoDB 等多种 DB 的空间索引进行实现。
如何判断数据是否适合聚类? k类是如何确定的? 遇到数据集小的时候,如何得到直观的聚类图? 遇到非凸集数据,聚类要如何实现?
K-means聚类算法思路非常易懂 算法描述: 1、假定我们要对N个样本观测做聚类,要求聚为K类,首先选择K个点作为初始中心点; 2、接下来,按照距离初始中心点最小的原则,把所有观测分到各中心点所在的类中; 3、每类中有若干个观测,计算K个类中所有样本点的均值,作为第二次迭代的K个中心点; 4、然后根据这个中心重复第2、3步,直到收敛(中心点不再改变或达到指定的迭代次数),聚类过程结束。
来源:juejin.im/post/5da40462f265da5baf410a11
前言:针对“附近的人”这一位置服务领域的应用场景,常见的可使用PG、MySQL和MongoDB等多种DB的空间索引进行实现。而Redis另辟蹊径,结合其有序队列zset以及geohash编码,实现了空间搜索功能,且拥有极高的运行效率。本文将从源码角度对其算法原理进行解析,并推算查询时间复杂度。
针对“附近的人”这一位置服务领域的应用场景,互联网应用几乎每天都会用到,比如搜附近的美食,周边游等等;常见的可使用PG、MySQL和MongoDB等多种DB的空间索引进行实现。而Redis另辟蹊径,结合其有序队列 zset 以及 geohash 编码,实现了空间搜索功能,且拥有极高的运行效率。本文将从源码角度对其算法原理进行解析,并推算查询时间复杂度。
作者简介:万汨,饿了么资深开发工程师。iOS,Go,Java均有涉猎。目前主攻大数据开发。喜欢骑行、爬山。
针对“附近的人”这一位置服务领域的应用场景,常见的可使用PG、MySQL和MongoDB等多种DB的空间索引进行实现。
前言:针对“附近的人”这一位置服务领域的应用场景,常见的可使用PG、MySQL和MongoDB等多种DB的空间索引进行实现。而Redis另辟蹊径,结合其有序队列zset以及geohash编码,实现了空间搜索功能,且拥有极高的运行效率。
针对“附近的人”这一位置服务领域的应用场景,常见的可使用PG、MySQL和MongoDB等多种DB的空间索引进行实现。而Redis另辟蹊径,结合其有序队列zset以及geohash编码,实现了空间搜索功能,且拥有极高的运行效率。本文将从源码角度对其算法原理进行解析,并推算查询时间复杂度。
https://juejin.im/post/5da40462f265da5baf410a11
要提供完整的“附近的人”服务,最基本的是要实现“增”、“删”、“查”的功能。以下将分别进行介绍,其中会重点对查询功能进行解析。
来源:juejin.cn/post/6844903966061363207 作者简介:万汨,饿了么资深开发工程师。iOS,Go,Java均有涉猎。目前主攻大数据开发。喜欢骑行、爬山。 前言:针对“附近的人”这一位置服务领域的应用场景,常见的可使用PG、MySQL和MongoDB等多种DB的空间索引进行实现。而Redis另辟蹊径,结合其有序队列zset以及geohash编码,实现了空间搜索功能,且拥有极高的运行效率。 本文将从源码角度对其算法原理进行解析,并推算查询时间复杂度。 要提供完整的“附近的人”服务,
论文地址:https://arxiv.org/pdf/2005.09973.pdf
论文: SaccadeNet: A Fast and Accurate Object Detector
论文: Center and Scale Prediction: A Box-free Approachfor Pedestrian and Face Detection(High-level Semantic Feature Detection: A New Perspective for Pedestrian Detection)
本文首先阐明了聚类算法的基本概念,介绍了几种比较典型的聚类算法,然后重点阐述了K-均值算法的基本思想,对K-均值算法的优缺点做了分析,回顾了对K-均值改进方法的文献,最后在Matlab中应用了改进的K-均值算法对数据进行了分析。
WACV2021的一篇文章,将CenterNet的方案用到了旋转物体的检测中,设计了一种精巧的旋转框表达方式,免去了设计anchor麻烦,效果也非常好,而且代码也开源了。
前天发了一个推文【目标检测Anchor-Free】CVPR 2019 CenterNet,讲解的是CenterNet: Keypoint Triplets for Object Detection这篇论文,今天要讲的这篇论文全名是Object as Points。这篇论文提出的网络也被叫作CenterNet,和前面介绍的CenterNet重名了,注意加以区别。论文原文见附录。
论文: CentripetalNet: Pursuing High-quality Keypoint Pairs for Object Detection
【深度学习 | 核心概念】那些深度学习路上必经的核心概念,确定不来看看? (一) 作者: 计算机魔术师 版本: 1.0 ( 2023.8.27 )
🙋♂️声明:本人目前大学就读于大二,研究兴趣方向人工智能&硬件(虽然硬件还没开始玩,但一直很感兴趣!希望大佬带带)
CornerNet作为anchor-free对象检测网络,克服了one-stage对象检测依赖anchor boxes的缺点,但是CornerNet本身在对象检测方面的精度仍然有限,本文作者认真分析了CornerNet网络的缺陷,提出了新的改进方法。CornerNet网络依赖关键点对来定位对象的bounding box然而这种方法常常会导致错误定位,CenterNet提出了基于三联关键点定位改进,通过自定义两个关键模块-级联Corner Pooling 与 Center Pooling从而提升位置信息识别能力,在MS-COCO数据集上AP达到了47%超过所有其它的one-stage对象检测模型,同时拥有更快的推理速度。
论文: RelationNet++: Bridging Visual Representations for Object Detection via Transformer Decoder
聚类分析,也称为聚类,是一种无监督的机器学习任务。与监督学习不同,聚类算法仅依赖输入数据,并致力于在特征空间中找到自然的组或群集。这些群集通常是特征空间中的密度区域,其中同一群集的数据点比其他群集更紧密地聚集在一起。
观察仔细的小伙伴可能发现,在上面这张图里面有三个点比其他点要大一些,其实这三个点是三个组的中心点。那么我们怎么去除各组的中心点呢?其实只需要修改mean.poin这个参数就可以了
本文引用了饿了么资深开发工程师万汨“Redis 到底是怎么实现“附近的人”这个功能的呢?”一文的内容,感谢原作者的分享,为了提升文章品质,即时通讯收录时有内容补充和修订。
不同于图像数据在计算机中的表示通常编码了像素点之间的空间关系,点云数据由无序的数据点构成一个集合来表示。因此,在使用图像识别任务的深度学习模型处理点云数据之前,需要对点云数据进行一些处理。目前采用的方式主要有两种:
机器之心发布 机器之心编辑部 来自中科大、快手的研究者针对人脸伪造,提出了基于单中心损失监督的频率感知鉴别特征学习框架,将度量学习和自适应频率特征学习应用于人脸伪造检测,实现SOTA性能。 一:背景和动机 随着基于自编码器和生成对抗网络的图像生成技术的快速发展,以deepfake为代表的人脸伪造技术在娱乐大众的同时,也带来巨大的安全隐患。与之对应的,人脸伪造检测也逐渐成为计算机视觉领域研究的热点。 目前的检测方法大多数将伪造检测任务转化为二分类任务来处理,使用softmax loss[1] 监督网络在自然
如果想从事数据挖掘或者机器学习的工作,掌握常用的机器学习算法是非常有必要的,常见的机器学习算法:
聚类算法是机器学习中的一种无监督学习算法,它在数据科学领域应用场景很广泛,比如基于用户购买行为、兴趣等来构建推荐系统。
12月28日,微信发布了V6.6.1新版本,新增了一系列小程序游戏,主推游戏“跳一跳”的每周更新排行榜也激也了一些玩家的刷分热情,现在很多大牛在github上发布了程序代玩的各种语言的实现源代码,那么我们就来讲讲代码的实现原理。
Anchor-free 的检测算法可分为anchor-point的算法和key-point的算法。Anchor-point 检测器通过预测目标中心点,边框距中心点的距离或目标宽高来检测目标,本质上和anchor-based算法相似,此类算法有FCOS,CenterNet等;而key-point方法是通过检测目标的边界点(如:角点),再将边界点组合成目标的检测框,典型的此类算法包括CornerNet, RepPoints等。
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