下图是我们要修改后的效果图: 一.深度检测 1.模型Z轴显示有问题: 上一次试验中,如果认真留意,会发现一个问题.当控制锥体在左右或上下旋转时,你会发现锥体看起来是在+-180度之间来回摆动,而不是360度的旋转.锥体的底面总是朝向观察者.这个我们可以通过修改锥体底面的颜色方便观察.如下图: 正如上面的两幅图,在不同的角度看,底面永远都是在最上面.其实这是跟我们前面代码上的画图有关.前面我们的代码是,先画锥体的侧面,再画底面.类似于我们小学画画时一样,最后画的都是把前面画的给覆盖了. 那应该怎样

原文地址:http://ghx0x0.github.io/2014/12/30/NDT-match/ By GH 发表于 12月 30 2014 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,NDT配准.这个配准算法耗时稳定,跟初值相关不大,初值误差大时,也能很好的纠正过来. 绪论: 采样: 3d点云数据在离相机近处点云密度大,远处密度小,所以在下采样时采用统一的采样方法还是会保留密度不

原文:ArcGIS中的坐标系定义与转换 (转载) 1.基准面概念:  GIS中的坐标系定义由基准面和地图投影两组参数确定,而基准面的定义则由特定椭球体及其对应的转换参数确定,因此欲正确定义GIS系统坐标系,首先必须弄清地球椭球体(Ellipsoid).大地基准面(Datum)及地图投影(Projection)三者的基本概念及它们之间的关系.   基准面是利用特定椭球体对特定地区地球表面的逼近,因此每个国家或地区均有各自的基准面,我们通常称谓的北京54坐标系.西安80坐标系实际上指的是我国的两个大

坐标是GIS数据的骨骼框架,能够将我们的数据定位到相应的位置,为地图中的每一点提供准确的坐标. ArcGIS自带了多种坐标系统,在${ArcGISHome}Coordinate Systems目录下可以看到三个文件夹,分别是Geographic Coordinate Systems.Projected Coordinate Systems.Vertical Coordinate Systems,中文翻译为地理坐标系.投影坐标系.垂直坐标系. 关于地理坐标系和投影坐标系的区别,网络上有相关的文章介

视觉SLAM中,通常是指使用相机来解决定位和建图问题. SLAM中使用的相机往往更加简单,不携带昂贵的镜头,以一定的速率拍摄周围的环境,形成一个连续的视频流. 相机分类: 单目相机:只是用一个摄像头进行SLAM的做法成为单目SLAM. 单目相机的数据就是照片,照片就是拍照时的场景在相机的成像平面上留下的一个投影,它以二维的形式反映了三维的世界,在这个过程中丢掉了一个维度即深度(距离).我们无法通过单张照片计算场景中的物体与我们之间的距离.(照片:近小远大原理) 如果想要通过单目相机拍摄的照片恢复

原文链接:http://ghx0x0.github.io/2014/12/30/NDT-match/ 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,NDT配准.这个配准算法耗时稳定,跟初值相关不大,初值误差大时,也能很好的纠正过来. 绪论: 采样: 3d点云数据在离相机近处点云密度大,远处密度小,所以在下采样时采用统一的采样方法还是会保留密度不均匀: 一种方法是将空间划分格子,在每个格子

SVO详细解读 极品巧克力 前言 接上一篇文章<深度滤波器详细解读>. SVO(Semi-Direct Monocular Visual Odometry)是苏黎世大学Scaramuzza教授的实验室,在2014年发表的一种视觉里程计算法,它的名称是半直接法视觉里程计,通俗点说,就是结合了特征点法和直接法的视觉里程计.目前该算法已经在github上面开源(https://github.com/uzh-rpg/rpg_svo).贺一家在它的开源版本上面进行改进,形成了SVO_Edgelet(ht

Audio Bit Depth Super-Resolution with Neural Networks 作者:Thomas Liu.Taylor Lundy.William Qi 摘要 Audio Bit Depth Super-Resolution是一个尚未通过深度学习的视角来研究的问题,目前使用的有效方法很少.在本文中,我们提出了一种基于WavaNet结构来实现低分辨率8位音频输入的升级,从而产生高保真16位输出,(将语音从8kHz音频,转化为16kHz音频).消除了过程中的噪声和art

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 纯视觉的三维重建(不考虑用结构光的那一类)常用的有两大类方法:一类是SfM,缺点是计算量比较大,做不到实时运行:另一类是KinectFusion为代表的用深度相机做实时重建,缺点是一般只能在室内小范围运行.REMODE(REgularized MOnocular Depth Estimation)[1]是用单目RGB相机实现三维重建的不错的工作,可以像SfM一样实现大范围的三维重建(比如配合无人机),又可以像KinectFusion一样实时运

本节书摘来异步社区<OSPF和IS-IS详解>一书中的第1章,第1.5节,作者: [美]Jeff Doyle 译者: 孙余强 责编: 傅道坤,更多章节内容可以访问云栖社区"异步社区"公众号查看. 1.5 ARPANET内的路由选择 OSPF和IS-IS详解1983年,在ARPANET内,人们展开了把网络协议从NCP切换成TCP/IP的割接工作.当时,有两拨研究人员同时都在使用ARPANET,分别来自军方和非军方(大学或企业).就人数而论,第二拨人要多得多,有很多大学生也在学

摘要 卷积网络在特征分层领域是非常强大的视觉模型.我们证明了经过端到端.像素到像素训练的卷积网络超过语义分割中最先进的技术.我们的核心观点是建立"全卷积"网络,输入任意尺寸,经过有效的推理和学习产生相应尺寸的输出.我们定义并指定全卷积网络的空间,解释它们在空间范围内dense prediction任务(预测每个像素所属的类别)和获取与先验模型联系的应用.我们改编当前的分类网络(AlexNet [22] ,the VGG net [34] , and GoogLeNet [35] )到完

始终无法有效把word排版好的粘贴过来,排版更佳版本请见知乎文章: https://zhuanlan.zhihu.com/p/24309547 实在搞不定博客园的排版,排版更佳的版本在: 给深度学习入门者的Python快速教程 - numpy和Matplotlib篇 5.3 Python的科学计算包 - Numpy numpy(Numerical Python extensions)是一个第三方的Python包,用于科学计算.这个库的前身是1995年就开始开发的一个用于数组运算的库.经过了长时间

申明:本文非笔者原创,原文转载自:http://www.sigvc.org/bbs/thread-2187-1-3.html 4.2.初级(浅层)特征表示 既然像素级的特征表示方法没有作用,那怎样的表示才有用呢? 1995 年前后,Bruno Olshausen和 David Field 两位学者任职 Cornell University,他们试图同时用生理学和计算机的手段,双管齐下,研究视觉问题. 他们收集了很多黑白风景照片,从这些照片中,提取出400个小碎片,每个照片碎片的尺寸均为 16x1

转载: 如何精确地测量java对象的大小-底层instrument API 关于java对象的大小测量,网上有很多例子,大多数是申请一个对象后开始做GC,后对比前后的大小,不过这样,虽然说这样测量对象的大小是可行的,不过未必是完全准确的,因为过程中包含对象本身的开销,也许你运气好,正好能碰上,差不多,不过这种测试往往显得十分的笨重,因为要写一堆代码才能测试一点点东西,而且只能在本地测试玩玩,要真正测试实际的系统的对象大小这样可就不行了,本文说说java一些比较偏底层的知识,如何测量对象大小,ja

对着书上敲得,从中体会kinect骨骼识别与深度识别的原理.大体原理是懂了,但有些细节还没有完全弄明白. using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Windows; using System.Windows.Controls; using System.Windows.Data; using System.Windows.Documents;

http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8775360 一.概述 Artificial Intelligence,也就是人工智能,就像长生不老和星际漫游一样,是人类最美好的梦想之一.虽然计算机技术已经取得了长足的进步,但是到目前为止,还没有一台电脑能产生“自我”的意识.是的,在人类和大量现成数据的帮助下,电脑可以表现的十分强大,但是离开了这两者,它甚至都不能分辨一个喵星人和一个汪星人. 图灵(图灵,大家都知道吧.计算机和人工智能的鼻祖,分别对应于

Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 作者:Zouxy version 1.0 2013-04-08 声明: 1)该Deep Learning的学习系列是整理自网上很大牛和机器学习专家所无私奉献的资料的.具体引用的资料请看参考文献.具体的版本声明也参考原文献. 2)本文仅供学术交流,非商用.所以每一部分具体的参考资料并没有详细对应.如果某部分不小心侵犯了大家的利益,还望海涵,并联系博主删除.

Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 作者:Zouxy version 1.0  2013-04-08   声明: 1)该Deep Learning的学习系列是整理自网上很大牛和机器学习专家所无私奉献的资料的.具体引用的资料请看参考文献.具体的版本声明也参考原文献. 2)本文仅供学术交流,非商用.所以每一部分具体的参考资料并没有详细对应.如果某部分不小心侵犯了大家的利益,还望海涵,并联系博主

catalogue . 引言 . 感知器及激活函数 . 代价函数(loss function) . 用梯度下降法来学习-Learning with gradient descent . 用反向传播调整神经网络中逐层所有神经元的超参数 . 过拟合问题 . IMPLEMENTING A NEURAL NETWORK FROM SCRATCH IN PYTHON – AN INTRODUCTION 0. 引言 0x1: 神经网络的分层神经元意味着什么 为了解释这个问题,我们先从一个我们熟悉的场景开始说

欢迎大家持续关注葡萄城控件技术团队博客,更多更好的原创文章尽在这里~~​ 在Web应用开发领域,Angular被认为是最好的开源JavaScript框架之一. Google的Angular团队已于3月23日发布了Angular4,而期待已久的Angular2版本则是之前版本的完全重构. 对于成熟的开发人员来说,有以上两种选择是一件很棒的事情:但是,对于处于学习阶段的新晋开发人员来说,可能有点不知如何选择. 那么,本文将会对Angular2和Angular4进行深度对比,以便帮助大家更好的了解这两

catalogue . 引言 . 一些基本概念 . Sequential模型 . 泛型模型 . 常用层 . 卷积层 . 池化层 . 递归层Recurrent . 嵌入层 Embedding 1. 引言 Keras是一个高层神经网络库,Keras由纯Python编写而成并基Tensorflow或Theano 简易和快速的原型设计(keras具有高度模块化,极简,和可扩充特性) 支持CNN和RNN,或二者的结合 支持任意的链接方案(包括多输入和多输出训练) 无缝CPU和GPU切换 0x1: Kera