ADC（Analog-Digital Converter） 模拟-数字转换器 ADC可以将引脚上连续变化的模拟电压转换为内存中存储的数字变量，建立模拟电路到数字电路的桥梁 数字电路没有几V电压的概念，只有1、0高低电平 ...
”减少采样不准“ 的搜索结果
本文主要研究内容是轻量化神经网络的目标检测算法，所有研究工作都是基于关键点的目标检测框架和神经网络轻量化方法完成。为了后续更好的阐述本文所提出的方法和对实验的分析，在详细介绍本文的工作内容之前，本章节...
它包含了一组来自50个城市的街景的不同的立体视频序列，有5k帧的高质量像素级标注，还有一组20k的弱标注帧。FPN的每一层后都接上述两个并行的分支，进行类别和位置的预测，每个分支的网格数目也相应不同，小的实例...
逻辑回归、混淆矩阵、分类评估指标、ROC曲线、AUC指标、类别不均衡问题、PR曲线、AP、mAP
原文 1 图像的高频和低频成分 形象一点说：亮度或灰度变化激烈的地方对应高频成分，如边缘；变化不大的地方对于低频成分，如大片色块区画个直方图，大块区域是低频，小块或离散的是高频把图像看成二维函数，变化...
一、基本概念1. 什么是目标检测目标检测（Object Detection）的任务是找出图像中所有感兴趣的目标（物体），确定它们的类别和位置，是计算机视觉领域的核心问题之一。由于各类物体有不同的外观、形状和姿态，加上...
深度学习（二十四）【目标检测3】
一、引子在开发系统的时候，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多，这...
申明：本文内容大多是网上资料的总结，作者有亲自试过的思路：输入捕获法、FPGA+STM32(F103ZET6)。文章只是总结一下思路。 1、STM32测频率方案： 思路1：使用外部时钟计数器 这种方法推荐。...
Informer简介
Boosting思想：Adaboost(分类)更改x权重 | GBDT(分类/回归)算法更改y值
先验位姿的权重调大，平移和旋转的权重调小，而如果调参没作用的时候，（如果没有使用暴力匹配，测试的结果不准的时候，可以把ceres_scan_match_2d.cc的line 105，把计算残差的功能去掉，前端的先验位姿不准，后面...
在TIM6中1ms进入一次中断，中断记录编码器值（相当于总的计数值），然后进行电机速度计算（用到冒泡排序和一阶低通滤波算法）后传值给g_motor_data.speed，单位转/分（RPM）。假设让TIM1_CH1输出PWM波，TIM1_CH1N...
经典的目标检测方法 one-stage 单阶段法：YOLO系列 one-stage方法：仅使用一个CNN，直接在特征图上预测每个物体的类别和边界框 输入图像之后，使用CNN网络提取特征图，不加入任何补充（锚点、锚框），直接输出预测...
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多，这条语句...
[论文笔记]ENet
标签： 深度学习
阅读CXL相关论文，整理其目标、挑战、创新点、局限性
注：STM32在计算时，运用了一些整形变换，使得上述运算不用到浮点指令，减少MCU的工作量。VBAT_ADC直接接MCU引脚进行ADC转换形成12bit ADC数据，供后续算法处理。上述任何一个位置和路径都可能发生问题，导致电压...
记轨迹中的采样点个数为n、路网中路段个数为m，每个采样点最多有k个候选点。结合了观测概率【几何信息】和传递概率【拓扑信息】每一个点找到这样的一个候选点集合，得到候选点图。绿色+蓝色是GPS轨迹，红色是用户的...
在低速大功率和高速领域，受限于开关损耗、 散热能力以及系统效率，驱动器开关频率与电机基频的比值（即载波比）往往较低。（有的文献里也叫做基频比） 当载波比低于 15 时，认为电机工作在低载波比工况。...
MVSNet(CVPR-2018)，RMVSNet(CVPR2019)，PointMVSNet(ICCV2019),P-MVSNet(ICCV2019)，MVSCRF(ICCV2019)，Cascade(CVPR2020),CVP-MVSNet(CVPR2020)，Fast-MVSNet(CVPR2020)，UCSNet(CVPR2020),CIDER(AAAI2020)，...
最强的地方就在于，即使在那些看起来没有我们要找的物体的方格中，它也能把这些方格中的信息提取出来，然后和其他方格中的信息一起，形成一个更“全面”的图片。YOLO v1假设物体的位置的中心就在某一个格子的中心点...
故障诊断 | 基于1DCNN和2DCNN的智能诊断模型—用于机械设备故障诊断
对ImageManip: Image-based Robotic Manipulation with Affordance-guided Next View Selection的简单理解
terrain：画笔就是一个二维图像，terrain邻接仍然是独立的，运行时候不会变成一个mesh，合并为一个mesh，合并材质性能是最好的，如果是新分一个相邻瓦片，利用原有瓦片的镜像生成，但是如果是一个老的相邻瓦片，已经...
CMU-TARE 探索算法官方社区问答汇总
电线杆上的鸟也想学ML
flink的分界线对齐和水印对齐是两个不同的概念，需要加以区分。 另外还会介绍下flink 1.14提出的缓冲区消胀功能
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