【论文阅读记录】Real-Time Correlative Scan Matching

这篇文章是谷歌的Cartograph中实现real_time_correlative_scan_matcher的论文 Real-Time Correlative Scan MatchingEdwin B. OlsonUniversity of MichiganDepartment of Electrical Engineering and Computer ScienceAnn Arbor, MI 48109Email: ebolson@umich.eduhttp://april.eecs.um…

real-Time Correlative Scan Matching

启发式算法(heuristic algorithm)是相对于最优化算法提出的.一个问题的最优算法求得该问题每个实例的最优解.启发式算法可以这样定义:一个基于直观或经验构造的算法,在可接受的花费(指计算时间和空间)下给出待解决组合优化问题每一个实例的一个可行解,该可行解与最优解的偏离程度一般不能被预计.现阶段,启发式算法以仿自然体算法为主,主要有蚁群算法.模拟退火法.神经网络等 Abstract-we advocate a probabilistically-motivated(概率激发的) sc…

cartographer 3D scan matching 理解

cartographer 3D scan matching没有论文和其它资料,因此尝试通过源码理解其处理方法,理解不当之处还请指正. 目录: 0.2D 匹配方法简介 1.real time correlative scan matcher; 2.fast correlative scan matcher; 3.ceres scan matcher; 论文<Real-Time Correlative Scan Matching>介绍了3种基于概率网格的2D scan matching的方法,分别…

《Deep Learning of Graph Matching》论文阅读

1. 论文概述论文首次将深度学习同图匹配(Graph matching)结合,设计了end-to-end网络去学习图匹配过程. 1.1 网络学习的目标(输出) 是两个图(Graph)之间的相似度矩阵. 1.2 网络的输入拿其中的 imageNet 的鸟举例如下图,使用的是另一篇论文使用的数据集.数据特点:①鸟的姿态几乎一致②每个鸟选取15个关键点.这样就默认不同二图中相对应的点(如下图不同颜色的点)是一一匹配的,即当作ground-truth.具体如何将image输入得到graph,下…

论文阅读笔记六：FCN：Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation(CVPR2015)

今天来看一看一个比较经典的语义分割网络,那就是FCN,全称如题,原英文论文网址:https://people.eecs.berkeley.edu/~jonlong/long_shelhamer_fcn.pdf 三位大佬:Jonathan Long Evan Shelhamer Trevor Darrell 这个网址是网上一个大佬记录的FCN的博客,同时深深感受到了自己与大佬的差距,但还是硬着头皮把论文阅读完成,贴出网址,和大家一起学习:https://blog.csdn.net/happyer8…

[置顶] 人工智能（深度学习）加速芯片论文阅读笔记（已添加ISSCC17，FPGA17...ISCA17...）

这是一个导读,可以快速找到我记录的关于人工智能(深度学习)加速芯片论文阅读笔记. ISSCC 2017 Session14 Deep Learning Processors: ISSCC 2017关于Deep Learning Processors的Slides笔记,主要参考了[1]中的笔记,自己根据paper和slides读一遍,这里记一下笔记,方便以后查阅. 14.1 A 2.9TOPS/W Deep Convolutional Neural Network SoC in FD-SOI 28…

论文阅读：Face Recognition: From Traditional to Deep Learning Methods 《人脸识别综述：从传统方法到深度学习》

论文阅读:Face Recognition: From Traditional to Deep Learning Methods <人脸识别综述:从传统方法到深度学习> 一.引言 1.探索人脸关于姿势.年龄.遮挡.光照.表情的不变性,通过特征工程人工构造feature,结合PCA.LDA.支持向量机等机器学习算法. 2.流程人脸检测,返回人脸的bounding box 人脸对齐,用2d或3d的参考点,去对标人脸人脸表达,embed 人脸匹配,匹配分数二.人脸识…

YOLO 论文阅读

YOLO(You Only Look Once)是一个流行的目标检测方法,和Faster RCNN等state of the art方法比起来,主打检测速度快.截止到目前为止(2017年2月初),YOLO已经发布了两个版本,在下文中分别称为YOLO V1和YOLO V2.YOLO V2的代码目前作为Darknet的一部分开源在GitHub.在这篇博客中,记录了阅读YOLO两个版本论文中的重点内容,并着重总结V2版本的改进. Update@2018/04: YOLO v3已经发布!可以参考我的博客…

[论文阅读]阿里DIN深度兴趣网络之总体解读

[论文阅读]阿里DIN深度兴趣网络之总体解读目录 [论文阅读]阿里DIN深度兴趣网络之总体解读 0x00 摘要 0x01 论文概要 1.1 概括 1.2 文章信息 1.3 核心观点 1.4 名词解释 0x02 解读思路 2.1 Memorization 和 Generalization 2.1.1 Memorization 2.1.2 Generalization 2.2 发展脉络 0x03 DNN 3.1 深度模型思路 3.2 DNN模型 3.3 工作机制 3.4 模型特点 0x04 DIN…

[论文阅读]阿里DIEN深度兴趣进化网络之总体解读

[论文阅读]阿里DIEN深度兴趣进化网络之总体解读目录 [论文阅读]阿里DIEN深度兴趣进化网络之总体解读 0x00 摘要 0x01论文概要 1.1 文章信息 1.2 基本观点 1.2.1 DIN的问题 1.2.2 DIEN创新 1.3 名词解释 0x02 总体概要 2.1 模型架构 0x03 兴趣抽取层 3.1 之前工作 3.2 GRU 3.3 辅助损失 3.3.1 辅助损失 3.3.2 全局损失 3.3.3 辅助损失作用 3.4 总结 0x04 兴趣进化层 4.1 演化规律 4.2 AUG…

【论文阅读】Motion Planning through policy search

想着CSDN还是不适合做论文类的笔记,那里就当做技术/系统笔记区,博客园就专心搞看论文的笔记和一些想法好了,[]以后中框号中间的都算作是自己的内心OS 有时候可能是问题,有时候可能是自问自答,毕竟是笔记嘛心路历程记录:然后可能有很多时候都是中英文夹杂,是因为我觉得有些方法并没有很好地中文翻译的意思(比如configuration space),再加上英文能更好的搜索.希望大家能接受这种夹杂写法,或者接受不了的话直接关掉这个看原文前言:这是一篇02年的关于Motion Planning - P…

AlphaTensor论文阅读分析

AlphaTensor论文阅读分析目前只是大概了解了AlphaTensor的思路和效果,完善ing deepmind博客在 https://www.deepmind.com/blog/discovering-novel-algorithms-with-alphatensor 论文是 https://www.nature.com/articles/s41586-022-05172-4 解决"如何快速计算矩阵乘法"的问题问题建模变成single-player game \[\tau_…

EventBus源码解析源码阅读记录

EventBus源码阅读记录 repo地址: greenrobot/EventBus EventBus的构造双重加锁的单例. static volatile EventBus defaultInstance; public static EventBus getDefault() { if (defaultInstance == null) { synchronized (EventBus.class) { if (defaultInstance == null) { defaultInsta…

论文阅读（Xiang Bai——【PAMI2017】An End-to-End Trainable Neural Network for Image-based Sequence Recognition and Its Application to Scene Text Recognition）

白翔的CRNN论文阅读 1. 论文题目 Xiang Bai--[PAMI2017]An End-to-End Trainable Neural Network for Image-based Sequence Recognition and Its Application to Scene Text Recognition 2. 论文思路和方法 1) 问题范围: 单词识别 2) CNN层:使用标准CNN提取图像特征,利用Map-to-Sequence表示成特征向量: 3) RNN层:使…

BITED数学建模七日谈之三：怎样进行论文阅读

前两天,我和大家谈了如何阅读教材和备战数模比赛应该积累的内容,本文进入到数学建模七日谈第三天:怎样进行论文阅读. 大家也许看过大量的数学模型的书籍,学过很多相关的课程,但是若没有真刀真枪地看过论文,进行过模拟比赛,恐怕还是会捉襟见肘,不能够游刃有余地应对真正比赛中可能会遇到的一些困难.笔者就自己的经验稍稍给大家谈谈,在看了很多数学模型的书籍之后,如何通过论文阅读,将我们的水平上升一个新的台阶,达到一个质的飞跃! 首先,大家要搞清楚教材和论文的区别.教材的主要目的是介绍方法,前人总结出来的最经典的…

论文阅读笔记 - YARN : Architecture of Next Generation Apache Hadoop MapReduceFramework

作者:刘旭晖 Raymond 转载请注明出处 Email:colorant at 163.com BLOG:http://blog.csdn.net/colorant/ 更多论文阅读笔记 http://blog.csdn.net/colorant/article/details/8256145 == 目标问题 == 下一代的Hadoop框架,支持10,000+节点规模的Hadoop集群,支持更灵活的编程模型 == 核心思想 == 固定的编程模型,单点的资源调度和任务管理方式,使得Hadoop 1…

论文阅读笔记 - Mesos: A Platform for Fine-Grained ResourceSharing in the Data Center

作者:刘旭晖 Raymond 转载请注明出处 Email:colorant at 163.com BLOG:http://blog.csdn.net/colorant/ 更多论文阅读笔记 http://blog.csdn.net/colorant/article/details/8256145 == 目标问题 == 为了提高资源的利用率以及满足不同应用的需求,在同一集群内会部署各种不同的分布式运算框架(cluster computing framework),他们有着各自的调度逻辑. Mesos…

Deep Reinforcement Learning for Dialogue Generation 论文阅读

本文来自李纪为博士的论文 Deep Reinforcement Learning for Dialogue Generation. 1,概述当前在闲聊机器人中的主要技术框架都是seq2seq模型.但传统的seq2seq存在很多问题.本文就提出了两个问题: 1)传统的seq2seq模型倾向于生成安全,普适的回答,例如“I don’t know what you are talking about”.为了解决这个问题,作者在更早的一篇文章中提出了用互信息作为模型的目标函数.具体见A Diversi…

Elasticsearch6.3.2启动过程源码阅读记录

Elasticsearch6.3.2启动过程源码阅读记录网上有很多关于es的源码分析,觉得自己技术深度还不够,所以这些文章只是看源码过程中的一个笔记,谈不上分析. 整个启动过程以类名.方法名,按顺序依次描述如下: Elasticsearch.main启动入口类,注册JVM关闭钩子用来清理资源. Command.mainwithoutErrorHandling 在es正式启动之前,加载一些命令:比如 ./elasticsearch -help命令 starts elasticsearch Opt…

论文阅读笔记 Word Embeddings A Survey

论文阅读笔记 Word Embeddings A Survey 收获 Word Embedding 的定义 dense, distributed, fixed-length word vectors, built using word co-occurrence statistics as per the distributional hypothesis. 分布式假说(distributional hypothesis) word with similar contexts have the…

x264阅读记录-2

x264阅读记录-2 7. x264_encoder_encode函数-1 查看该函数代码(Encoder.c文件)可以发现,该函数中注释很详细,对编码的整个步骤展示的也相对比较清晰. 在查看具体的代码之前,我们需要了解牵扯到x264帧管理过程中的三个数组: x264_frame_t *current[X264_BFRAME_MAX*4+3];/*已确定帧类型,待编码帧,每一个GOP在编码前,每一帧的类型在编码前已经确定.当进行编码时,从这里取出一帧数据.*/ x264_frame_t *nex…