标签: 简历
收集未融合前轮速计的定位数据和实际位置数据。收集融合后的定位数据和相应的实际位置数据。位置精度通过均方根误差(RMSE)来评估。对于每个时间点,计算轮速计数据的定位误差(预测位置与实际位置之间的差异)。...
编辑推荐:本文来自于arleyzhang博客,本文主要介绍目标检测中两步检测算法的总结对比,提出了一种新的两步检测模型,Light-Head RCNN ,希望会对您的学习有所帮助。R-CNNRbg提出的R-CNN的方法1....
Pseudo-LiDAR采样可以遵循随机性的方法,对全部点云进行采样,然而该方式很可能会抹去小物体的点云,对相隔较远处的物体检测衰减也能够预期,如图。功能,因此本文将掩码乘到对应的原始点云特征上,再与原始以残差...
计等任务扩展到三维运动场景中便是场景流估计任务。点云数据感知距离的准确性是图像数据不可比拟的,因此在对距离、运动感知有需求的。虽然相对于图像邻域的深度学习技术的发展,点云数据上的深度学习方法尚未成。...
标签: stm32
7、ADC数模转换器 8、DMA直接存储器存取 9、USART串口 9-2 串口发送+接受 9-3 串口收发HEX数据包 I2C SPI协议 10.1 SPI简介 W25Q64简介 10.3 SPI软件读写W25Q64 10.4 SPI硬件读写W25Q64 BKP、RTC ...13.
on-policy、off-policy和offline的区别。
数学建模中对线性回归分析的介绍,主要用于研究相关关系,处理分析变量与评价量之间的关系、研究各变量对评价量的影响权重等问题
从问题出发 在开发系统的时候,你可能经常需要计算一个表的行数,比如一个交易系统的所有变更记录总数。这时候你可能会想,一条 select count(*) from t 语句不就解决了吗? 但是,你会发现随着系统中记录数越来越...
随着计算机硬件(GPU)的发展和大规模图像数据集的出现,视觉原理得到广泛的应用,利用计算机图像处理技术实现人类视觉任务成为研究的焦点,目标检 测作为视觉任务中的基础部分,随深度学习的发展,致使目标检测算法...
点赋予一个注意力分数,一般来说,与对应输入点关系越密切的临近点会得到越高的分。为此,提出了基于多重空间信息与双重自适应模块的点云语义分。和局部聚合特征注意力模块,通过这些模块的共同作用,该网络可以充分...
目标检测是在给定的图片中精确找到物体所在位置,并标注出物体的类别。物体的尺寸变化范围很大,摆放物体的角度,姿态不定,而且可以出现在图片的任何地方,并且物体还可以是多个类别。最常见的可视化结果就是,“锚...
在此我们简要总结一下ADC的各种指标如何理解,以及从硬件到软件都有哪些可以采用的手段来提高ADC的转换精度。 1.ADC指标 除了分辨率,速度,输入范围这些基本指标外,衡量一个ADC好坏通常会用到以下这些指标:失调...
YOLOv2中在每个卷积层后加Batch Normalization(BN)层,去掉Dropout,BN层可以起到一定的正则化效果,能提升模型的收敛速度,防止模型过拟合。YOLOv2通过使用BN层使得mAP提高了2%。
previous part of this series, inaccurate statistics can degrade SQL Server performance. We described how to work with SQL Server statistics using SQL Server Management Studio options and T-SQL....
基于Python设计,OpenCV,SSD,CNN,机器学习,CNN,SVM,BP神经网络,数字识别,贝叶斯,逻辑回归,卷积神经网络等算法的中文文本分类.车牌识别,知识图谱,数字图像处理,手势识别,边缘检测,图像增强,图像分类,图像分割,色彩...
目前三维配准中用的较多的是ICP迭代算法,需要提供一个较好的初值,同时由于算法本身缺陷,最终迭代结果可能会陷入局部最优。本文介绍的是另一种比较好的配准算法...采样: 3d点云数据在离相机近处点云密度大,远...
分布式系统里的Shuffle 阶段往往是非常复杂的,而且分支条件也多,我只能按着我关注的线去描述。肯定会有不少谬误之处,我会根据自己理解的深入,不断更新这篇文章。 前言 借用和董神的一段对话说下背景: ...
标签: 笔记
CT原理与技术 主编 余晓锷 龚剑 第六章 图像伪影 仅用于复习参考
基于深度学习的目标检测算法在各个领域得到了广泛应用,取得了不错的效果。本文 聚焦于水下群体目标检测,将基于深度学习的目标检测算法与渔业相结合,针对真实养殖 环境中存在的目标模糊、遮挡问题进行研究。...
索引的意义:在大量数据中,加速访问少量特定数据;使用索引的前提条件:1)索引块数量小于数据块数量;2)索引键有序,故可以使用二分...(减少磁盘IO)注:当查询数据量超过一定比例时,全表扫描可能比走索引更高效。
标签: 人工智能
在进行回归操作的时候,预测框和gt的IoU同回归后预测框和gt的IOU相比,一般会有较大的变化,但是NMS使用的时候用的是回归前的置信度,这样就会导致一些回归后高IoU的预测框被删除。所以,不一样样本的选择是相互竞争...
弱分类器(weak learner)指那些分类准确率只稍微好于随机猜测的分类器(error rate ),常见的弱学习器包括决策树、朴素贝叶斯分类器、支持向量机等**预测准确率较低:**弱学习器的预测结果可能比随机猜测稍好一些,但...