代码:github.com/huangshiyu13/ViZDoomDepth 图片被分成3x6的区域,利用模型预测每个区域的平均深度,效果如下图:…

作为3D世界里最重要的窗口,摄像机的应用就显得很重要,毕竟在屏幕上看到的一切都得用摄像机矩阵变换得来的嘛.论坛上看到了一篇帖子讲非天空盒的背景做法,让我想起其实很多界面合成画面可以用摄像机之间的交互来实现(避开用GUI,效率问题我没尝试过,但是貌似用深度相机比gui好?以后试验下). 首先说下深度相机,就是用2个或者2个以上的相机,设置好参数后自动到屏幕视觉合成的效果,应用上两个方面:1,背景图 2,用户界面. 步骤:1.建立第二个相机,设置 Clear Flags 属性为 Depth Only…

Given a binary tree, find its minimum depth. The minimum depth is the number of nodes along the shortest path from the root node down to the nearest leaf node. Note: A leaf is a node with no children. Example: Given binary tree [3,9,20,null,null,15,7…

问题 给出一棵二叉树,找出它的最小深度. 最小深度是指从根节点沿着最短路径下降到最近的叶子节点所经过的节点数. 初始思路 不难看出又是一个需要层次遍历二叉树的题目,只要在112基础上作出简单修改即可得出答案. class Solution { public: int minDepth(TreeNode *root) { if(!root) { ; } treeLevel_[].clear(); treeLevel_[].clear(); depth_ = ; bool flag = false;…

上二年级的大儿子一直在喝无乳糖牛奶,最近让他尝试喝正常牛奶,看看反应如何.三天过后,儿子说,好像没反应,我可不可以说我不对乳糖敏感了. 我说,呃,这个问题不简单啊.你知道吗,这在统计学上叫推断. 儿子很好学,居然叫我解释什么叫推断.   好吧,那我就来卖弄一下.   老早之前,听机器学习的一个podcast,是总结前一年机器学习领域发生什么事情,最后一段P主说: 我们已经总结了这一年,那我们来预测(predict)一下明年吧,不过我觉得说predict不是那么准确,应该是做一下inference…

对于一个大的版本库来说,本地工作目录签出整个目录树是即费时又占地儿的.虽然可以只签出某个子目录树,但有时候还是需要从根目录签出.那么,怎么才能只把自己感兴趣的子目录签出来呢? 从svn1.5版开始,提供了稀疏目录(Sparse Directories)功能,允许对目录设置深度(depth),这个设置可以保存在工作目录上,以后svn update等命令都在这个设置下工作. 有以下几种depth可以选择: --depth empty:只包含目录自身,不包含目录下的任何文件和子目录.--depth f…

博客转载自:https://blog.csdn.net/u010821666/article/details/78793225 原文标题:深度学习结合SLAM的研究思路/成果整理之 1. 深度学习跟SLAM的结合点 深度学习和slam的结合是近几年比较热的一个研究方向,具体的研究方向,我简单分为三块,如下. 1.1 深度学习结合SLAM的三个方向 用深度学习方法替换传统SLAM中的一个/几个模块 特征提取,特征匹配,提高特征点稳定性,提取点线面等不同层级的特征点. 深度估计 位姿估计 重定位 其…

一.研究背景 视觉SLAM需要获取世界坐标系中点的深度. 世界坐标系到像素坐标系的转换为(深度即Z): 深度的获取一共分两种方式: a)主动式 RGB-D相机按照原理又分为结构光测距.ToF相机 ToF相机原理 b)被动 被动式无法精确得到点的深度值,因此存在深度的估计问题,按照主流相机的种类可以分为双目相机估计以及单目相机估计. 接下来详细介绍双目系统以及单目SLAM系统的深度估计问题 二.双目系统 双目相机模型如下图所示: (图源<视觉SLAM十四讲>) 要计算深度z,需要已知世界坐标系中…

原文链接:https://yq.aliyun.com/topic/111 本文是对原文内容中部分概念的摘取记录,可能有轻微改动,但不影响原文表达. 08 - BP算法双向传,链式求导最缠绵 反向传播(Back Propagation,简称BP) 算法 在神经网络(甚至深度学习)参数训练中,BP算法占据举足轻重的地位. 实际上BP算法是一个典型的双向算法,但通常强调的是反向传播. 工作流程分两大步: 正向传播输入信号,输出分类信息(对于有监督学习而言,基本上都可归属于分类算法).简单说来,就是把信…

BERT:Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding 谷歌AI语言组论文<BERT:语言理解的深度双向变换器预训练>,介绍一种新的语言表征模型BERT——来自变换器的双向编码器表征量.异于最新语言表征模型,BERT基于所有层的左.右语境来预训练深度双向表征量.BERT是首个大批句子层面和词块层面任务中取得当前最优性能的表征模型,性能超越许多使用任务特定架构的系统,刷新11项NLP任务当前最…