openMVS的框架可由：稠密重建、点云融合、网格生成、网格优化和纹理贴图五部分组成。稠密重建openMVS的输入是一组图像以及已经计算出的位姿，所以省去了SFM位姿估计的部分。在openMVS的稠密重建中，由以下部分组成：深度图计算、深度图融合、点云颜色计算和点云法线计算组成。其中点云颜色计算和点云法线计算一般不计算，因为浪费计算资源。深度图计算、深度图融合是稠密重建中的关键。深度图计算
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2024-01-08 18:28:55
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# 深度学习模型分析与可视化项目方案
在深度学习研究中，如何有效地了解和分析模型的性能至关重要。特别是在大型模型训练后，我们亟需找到一种有效的方式来表示模型的行为、预测的结果及其准确性。在本方案中，我们将构建一个系统，通过对深度学习模型的输出进行优化，生成可视化的热图（map），以此来分析模型性能。这个系统将使用Python和常用的深度学习库如TensorFlow和Matplotlib。
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在写Lab4的过程中，被map的深拷贝和浅拷贝困扰了一天，感觉被java的内存分配机制狠狠坑了一把。下面分享一下我的心酸心路历程。 首先看看代码，当时的想法很简单，用另一个map来记录未分配资源前的计划项集合，如果分配资源后存在资源冲突，则将存储改变前的计划项集合赋值给flightentries: （在这段代码执行之前是判断待分配计划项存在与否、是否已分派资源以及欲分配的飞机存在与否，本文主要针对
# 如何实现深度学习中 Ground truth box
## 概述
在深度学习中，Ground truth box 是指真实的目标边界框，用于训练目标检测模型。在本文中，我将向你介绍如何实现 Ground truth box 的生成过程。
### 步骤
以下是生成 Ground truth box 的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 获取真实标注框
---恢复内容开始---为什么会引用傅里叶变换思想：引入了频域这一概念，将时域分析转变为频域分析，计算过程简单高效。 傅里叶级数 傅里叶级数展开，中心思想是任何信号都可以通过正弦和余弦正交得到，这里讨论的都是针对周期信号的函数，这里需要对欧拉公式的理解，但是书上没有讲这个，还有复变函数，高数中积分与极限思想傅里叶变换 如果说傅里叶级数讨论的是周期信号的展开，但是自然界中许多信号都并不
Caffe： 依赖大量第三方库，为了读取图像，以及简单的图像处理，链接很重的opencv库 boost来实现一些C++ 11的特征 HD5/LMDB/LEVELDB用来做数据的IO 基于层（过程）的设计思路 blob模块：实现了tensor的功能，保存数据的梯度值 layer模块：根据输入(bottom)blob计算输出(top)blob，同时保存权重/梯度 Net模块：由多个layer组成，实现
多标签图像分类（Multi-label Image Classification）任务中图片的标签不止一个，因此评价不能用普通单标签图像分类的标准，即mean accuracy，该任务采用的是和信息检索中类似的方法—mAP（mean Average Precision）。mAP虽然字面意思和mean accuracy看起来差不多，但是计算方法要繁琐得多，以下是mAP的计算方法：首先用训练好的模型得
这是一个arXiv上2020年6月底上传的综述“A Survey on Deep Learning for Localization and Mapping: Towards the Age of Spatial Machine Intelligence“，作者来自英国牛津大学，文章覆盖了odometry、mapping和SLAM等。这是一个arXiv上2020年6月底上传的综述“A Survey
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2023-07-28 21:55:01
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作为一个MVC框架，有控制层，当我们在浏览器发出了一个请求，SpringMVC是怎么处理请求，而且通过请求找到对应的类的方法？我们今天带着这么问题来解析SpringMVC源代码处理过程。 我们在实现SpringMVC控制层时，标示了请求路径，并标示请求地址对应的哪个方法，源代码如下：
[java]
view plain
copy
VirtualBox是一款高效的开源虚拟机，但是其网络设置却不及VMWare方便，因此许多人只
能望而却步，本文基于Fedora9上的VirtualBox2.0讨论其多种虚拟机网络配置。
看过VirtualBox文档，觉得它讲得不是很清楚，现在我们先抛开它的文档，看看网络配置
到底有多神秘！
Linux从它诞生就有着优良的网络性能，而VirtualBox其实并不需要额外的工具就可以完
美地实现和宿
# 在Android中使用Mapbox的完整指南
Mapbox是一款强大的地图服务，它为Android应用程序开发者提供了丰富的功能。在这篇文章中，我们将向你展示如何在Android项目中集成Mapbox，并实现基本的地图功能。以下是整个流程的概述。
## 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 创建一个新的Android项目 |
| 2 |
作者： 大树先生 神经网络和深度学习—浅层神经网络1. 神经网络表示 简单神经网络示意图：
神经网络基本的结构和符号可以从上面的图中看出，这里不再复述。 主要需要注意的一点，是层与层之间参数矩阵的规格大小：输入层和隐藏层之间 w[1]−>(4,3)：前面的4是隐层神经元的个数，后面的3是输入层神经元的个数；b[1]−>(4,1)：和隐藏层的神
3D激光SLAM:ALOAM---后端lasermapping地图栅格化处理与提取前言代码解析总结 前言栅格点云地图处理原因 不同于前端的scan-to-scan的过程,ALOAM的后端是scan-to-map的算法,具体来说就是把当前帧和地图进行匹配,得到更准确的位姿同时也可以构建更好的地图.由于是scan-to-map的算法,因此计算量会明显高于scan-to-scan的前端,所以后端通常处
Bit-Map算法简介：
1：Bit-Map算法又名位图算法，其原理是，使用下标代替数值或特定的意义，使用这个位为0或者1代表特性是否存在。
2：Bit-Map算法具有效率高，节省空间的特点，适用于对大量数据进行去重，查询等。
应用举例：
例如，我们存储了一些整形数据：2，8，4，6，9，我们需要查询是否存储了3，那么，按普通的思路，我们需要将
# mAP在深度学习中的应用
在深度学习的领域，尤其是计算机视觉任务中，准确评估模型的性能是至关重要的。常见的指标包括准确率、召回率等，但当我们面对多类检测问题时，均值平均准确率（mAP）则成为了一种更为合适的评价标准。本文将介绍mAP的概念、计算方法，并提供一个代码示例。
## 什么是mAP？
mAP（mean Average Precision）是用于评估目标检测模型性能的指标。它综合了
这是微软方面的最新研究成果， 在第六届ImageNet年度图像识别测试中，微软研究院的计算机图像识别系统在几个类别的测试中获得第一名。本文是解决超深度CNN网络训练问题，152层及尝试了1000层。随着CNN网络的发展，尤其的VGG网络的提出，大家发现网络的层数是一个关键因素，貌似越深的网络效果越好。但是随着网络层数的增加，问题也随之而来。首先一个问题是 vanishing/exploding g
Chap 4 ：Graph Embedding1.图嵌入的整个框架 框架包含四个部分： (1)mapping function：将节点从graph domain映射到embedding domain。 (2)information extractor：从graph domain中提取出想要的key information 。 (3) reconstructor：从embedding domain中
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2023-10-27 05:19:49
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Games202高质量实时渲染_lecture3_shadow maping1 shadow mapping1 原理2问题1：自遮挡；3 走样2 shadow maping背后的数学3 percentage closer soft shadows1 PCF 1 shadow mapping图像空间中的 坏处：遮挡，走样1 原理获取深度图：越近深度图越浅！ 偏黑值比较小， 经过透视投影后的z并不是
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2024-01-10 14:53:44
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阴影映射阴影映射(Shadow Mapping)背后的思路非常简单：我们以光的位置为视角进行渲染，我们能看到的东西都将被点亮，看不见的一定是在阴影之中了。如果我们从光源的透视图来渲染场景，并把深度值的结果储存到纹理中会怎样？通过这种方式，我们就能对光源的透视图所见的最近的深度值进行采样。最终，深度值就会显示从光源的透视图下见到的第一个片元了。我们管储存在纹理中的所有这些深度值，叫做深度贴图（dep
同上，这也是同一个面试的时候别人问的，我只是记得看过，在concurrenthashmap中会统计多次，当时就说会统计两次进行比较，人家接着问为啥。。。我傻了一下，这不是明摆着两次统计的中间有新的变化了，会导致统计不准确吗？当时也不知道说啥好，以为他有新的点，就说不知道。面试时很多问题其实冷静下来想一下，可以更进一步的，有时候其实也是怕他更进一步后下面的挖坑挖大了。下面具体说一下这个size方法：
