【RANSAC　剔除错误匹配　估计模型】的更多相关文章

RANSAC　剔除错误匹配　估计模型

随机抽样一致,这个算法,我以前一直都没有理解透彻.只知道可以用来直线拟合,网上大多数中文博客也都是写直线拟合的,但是用来匹配二维特征的时候,总还是没弄明白. 基本概念参考 http://www.cnblogs.com/xrwang/archive/2011/03/09/ransac-1.html 写得已经够清楚了. 现在我来说说它在匹配特征时候的应用. -------------------------------------------- 假如我有两组数据,M和T,其中T是由M经过一个旋转和一…

文献名：Repeat-Preserving Decoy Database for False Discovery Rate Estimation in Peptide Identication （用于肽段鉴定中错误发生率估计的能体现重复性的诱饵数据库）

文献名:Repeat-Preserving Decoy Database for False Discovery Rate Estimation in Peptide Identication (用于肽段鉴定中错误发生率估计的能体现重复性的诱饵数据库) 期刊名:Journal of Proteome Research 发表时间:(2020年3月) IF:3.78 单位: 滑铁卢大学计算机科学学院 多伦多细胞生物学和SPARC生物项目中心 多伦多大学分子遗传学系 技术:肽段鉴定,诱饵数据库构建 一…

错误之thinkphp模型使用发生的错误

刚接触thinkphp模型的创建,在创建model类时在这里边声明了类的对象.唉,这是不理解的错误啊.什么叫做实例化模型对象,在控制器里边使用才创建. 模型这里写各种用到的函数. 这里我也体会到了查询语句的使用,在使用getByXXX的时候,是根据这个字段来查这个字段的所有信息. 在控制器中得创建模型的实例才能调用使用模型里的方法.…

webpack配置别名alias出现的错误匹配

@(webpack) webpack是一款功能强大的前端构建工具,不仅仅是针对js,它也可通过各种loader来构建相关的less,html,image等各种资源,将webpack配合流程制定工具gulp结合起来,则更为方便的自定义工作流程. [TOC] webpack的alias匹配问题初现 在webpack.config.js中,通过设置resolve属性可以配置查找"commonJS/AMD模块"的基路径,也可以设置搜索的模块后缀名,当然,最后一个就是我们要讲的别名alias设置…

使用经验风险最小化ERM方法来估计模型误差 开坑

虽然已经学习了许多机器学习的方法,可只有我们必须知道何时何处使用哪种方法,才能将他们正确运用起来. 那不妨使用经验最小化ERM方法来估计 . 首先: 其中, δ代表训练出错的概率 k代表假设类的个数 m代表样本(数据集)个数 γ代表误差阈值 于是我们可以得到: 但我们的假设都是建立在k有限的条件上,那么如果Η为无限类,又该如何估计呢? 先说一个粗略结论:其实根据有限字长效应,我们知道,每个数最多有64字节,例如如果有d个特征,则: 也就是说: 这个粗略结论已经比较实用了,不是吗. 其实,在现实情…

EF(Entity Framework)发生错误”正在创建模型，此时不可使用上下文“的解决办法。 正在创建模型，此时不可使用上下文。如果在 OnModelCreating 方法内使用上下文或如果多个线程同时访问同一上下文实例，可能引发此异常。请注意不保证 DbContext 的实例成员和相关类是线程安全的。 临时解决了这个问题，在Context的构造函数中，禁用了自动初始化：

解决方案: 禁止上下创建. 修改.删除,默认为true public DataDbContext() : base("name=DataDbContext") {  this.Database.Initialize(false); }…

SALM入门笔记(1)：特征点的匹配

SLAM 主要分为两个部分:前端和后端,前端也就是视觉里程计(VO),它根据相邻图像的信息粗略的估计出相机的运动,给后端提供较好的初始值.VO的实现方法可以根据是否需要提取特征分为两类:基于特征点的方法,不使用特征点的直接方法. 基于特征点的VO运行稳定,对光照.动态物体不敏感. 图像特征点的提取和匹配是计算机视觉中的一个基本问题,在视觉SLAM中就需要首先找到相邻图像对应点的组合,根据这些匹配的点对计算出相机的位姿(相对初始位置,相机的旋转和平移). 本文对这段时间对特征点的学习做一个总结,主…

SLAM入门之视觉里程计(1)：特征点的匹配

SLAM 主要分为两个部分:前端和后端,前端也就是视觉里程计(VO),它根据相邻图像的信息粗略的估计出相机的运动,给后端提供较好的初始值.VO的实现方法可以根据是否需要提取特征分为两类:基于特征点的方法,不使用特征点的直接方法. 基于特征点的VO运行稳定,对光照.动态物体不敏感. 图像特征点的提取和匹配是计算机视觉中的一个基本问题,在视觉SLAM中就需要首先找到相邻图像对应点的组合,根据这些匹配的点对计算出相机的位姿(相对初始位置,相机的旋转和平移). 本文对这段时间对特征点的学习做一个总结,主…

(转) SLAM系统的研究点介绍 与 Kinect视觉SLAM技术介绍

      首页 视界智尚 算法技术 每日技术 来打我呀 注册     SLAM系统的研究点介绍 本文主要谈谈SLAM中的各个研究点,为研究生们(应该是博客的多数读者吧)作一个提纲挈领的摘要.然后,我们再就各个小问题,讲讲经典的算法与分类. 1. 前言 在<SLAM for Dummy>中,有一句话说的好:”SLAM并不是一种算法,而是一个概念.(SLAM is more like a concept than a single algorithm.)”所以,你可以和导师.师兄弟(以及师妹,如…

视觉SLAM漫淡

视觉SLAM漫谈 1.    前言 开始做SLAM(机器人同时定位与建图)研究已经近一年了.从一年级开始对这个方向产生兴趣,到现在为止,也算是对这个领域有了大致的了解.然而越了解,越觉得这个方向难度很大.总体来讲有以下几个原因: 入门资料很少.虽然国内也有不少人在做,但这方面现在没有太好的入门教程.<SLAM for dummies>可以算是一篇.中文资料几乎没有. SLAM研究已进行了三十多年,从上世纪的九十年代开始.其中又有若干历史分枝和争论,要把握它的走向就很费工夫. 难以实现.SLAM…