快乐虾 http://blog.csdn.net/lights_joy/ 欢迎转载,但请保留作者信息 图像金字塔是图像中多尺度表达的一种,最初用于机器视觉和图像压缩.一幅图像的金字塔是一系列以金字塔形状排列的分辨率逐步减少.且来源于同一张原始图的图像集合.其通过梯次向下採样获得.直到达到某个终止条件才停止採样. 金字塔的底部是待处理图像的高分辨率表示,而顶部是低分辨率的近似.层级越高,则图像越小.分辨率越低. 普通情况下有两种类型的图像金字塔经常出如今文献和以及实际运用中. 他们各自是: 高斯金

/*文章中用到的代码只是一部分,需要源码的可通过邮箱联系我 1978702969@qq.com*/ 在上篇博客中提到了JAVA图形界面开发时的两种布局,流式布局和边框布局. 在实际使用中可能会发现,往容器中添加组件往往并不能得到想要的结果.比如想上下对齐两个组件,而流式布局是从左到右的,此时就很难实现上下对齐,此篇文章将介绍两个方法. 1.直接使用坐标贴图 如下面这个计算器的制作 package Graphic; import java.awt.BorderLayout; import java

SIFT(Scale-Invariant Feature Transform,尺度不变特征转换)在目标识别.图像配准领域具有广泛的应用,下面按照SIFT特征的算法流程对其进行简要介绍对SIFT特征做简要介绍. 高斯金字塔是SIFT特征提取的第一步,之后特征空间中极值点的确定,都是基于高斯金字塔,因此SIFT特征学习的第一步是如何建立的高斯金字塔. 明白几个定义: 高斯金字塔 对于高斯金字塔,很容易直观地理解为对同一尺寸的图像,然后进行不同程度的高斯平滑,这些图像构成高斯金字塔,这种是不对的,这描

//输出图形 * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * //每行5个* void test1(){ //    外层负责行,外层执行一次,内层跑一遍 for (int i=1; i<=5; i++) { //        内层负责列j<=5 for (int j=1; j<=5; j++) { printf(" * "); } printf("\n"); } } //输出图形 * * *

SVO使用稀疏直接法计算两帧之间的初始相机位姿,即使用两帧之间稀疏的4*4 patch的光度误差为损失函数,使用G-N优化算法获得两帧之间的位姿变换,由于没有特征匹配过程效率较高.相比自己实现的稀疏直接法的代码,总是难以达到理想的效率,因此分析SVO代码如下: 首先是入口函数: //输入的是参考帧和当前帧,即连续的两帧 size_t SparseAlign::run(FramePtr ref_frame, FramePtr cur_frame) { reset(); if(ref_frame->

作者:乔不思 来源:微信公众号|3D视觉工坊(系投稿) 3D视觉精品文章汇总:https://github.com/qxiaofan/awesome-3D-Vision-Papers/ 点击上方"3D视觉工坊",选择"星标" 干货第一时间送达 学习ORB-SLAM3单目视觉SLAM中,发现有很多知识点需要展开和深入,同时又需要对系统有整体的认知,为了强化记忆,记录该系列笔记,为自己图方便,也希望对大家有所启发. 因为知识有限,因此先记录初始化过程中的重要节点,并非全

SIFT特征提取分析 sift 关键点,关键点检测 读'D. G. Lowe. Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints[J],IJCV,2004' 笔记 关键点是指图像中或者视觉领域中明显区别于其周围区域的地方,这些关键点对于光照,视角相对鲁棒,所以对图像关键点提取特征的好坏直接影响后续分类.识别的精度. 特征描述子就是对关键点提取特征的过程,应该具备可重复性.可区分性.准确性.有效性和鲁棒性. SIFT(Scale-I

R绘图命令分为三种类型: 高级绘图命令在图形设备上产生一个新的图区,它可能包括坐标轴,标签,标题等等. 低级画图命令会在一个已经存在的图上加上更多的图形元素,例如额外的点,线和标签. 交互式图形命令允许你交互式的用定点设备(如鼠标)在一个已经存在的图上添加图形信息或者提取图形信息. 基本图库graphics包: 高级绘图函数: plot函数: 这个函数主要用来画散点图. 因为plot() 函数默认启动一个新的页面,所以你需要禁止该操作,因此设定选项newpage = FALSE. plot(x,

微小目标检测的FPN有效融合因子 摘要:基于FPN的检测器在一般物体检测方面取得了显著的进步,例如MS COCO和PASCAL VOC.然而,这些检测器在某些应用场景中会失败,例如微小物体检测.在本文中,我们认为FPN相邻层之间的自上而下的连接对微小物体的检测带来了双重影响,不仅是正面的.我们提出了一个新的概念,融合因子,来控制深层传递给浅层的信息,使FPN适应微小物体的检测.经过一系列的实验和分析,我们探索了如何通过统计方法来估计特定数据集的融合因子的有效值.估计值取决于分布在每个层中的目标数

论文摘取 (这部分看的是泡泡机器人的翻译) 基于特征点.单目.完全自动初始化,基于PTAM框架. 相关工作 A.位置识别(大概是用于回环检测) bags of words FAB-map DBOW2 covisibility 信息返回多个假设 B.地图初始化 单目SLAM需要初始化,两种方法:Mono-slam和LSD-slam(逆深度参数) 本文采用基于模型的初始化方法 平面场景:单应性矩阵 非平面场景:基础矩阵 C.单目SLAM 最初:每一帧采用滤波器联合地图特征和相机位姿:处理连续帧图像上

要给15级软件工程上机了.开个系列记录软件工程开发过程中所会用到的一些工具的学习. 第一篇---软件分析与设计工具 Microsoft Visio Visio 介绍 1.Visio是一款矢量图形与图标绘制软件 2.当前Visio用于IT与商务专业人员就复杂信息.系统和流程进行可视化处理.分析和交流. 3.常用版本为2010.2013.2016,本文就2010为例进行说明讲解 4.Visio生成文件主要分为三类:图形模型(*.vsd).模具模型(*.vss).模板模型(*.vst)  [2016版

anchor在计算机视觉中有锚点或锚框,目标检测中常出现的anchor box是锚框,表示固定的参考框. 目标检测的任务: 在哪里有东西 难点: 目标的类别不确定.数量不确定.位置不确定.尺度不确定 传统算法的解决方式: 都要金字塔多尺度+遍历滑窗的方式,逐尺度逐位置判断"这个尺度的这个位置处有没有认识的目标",非常笨重耗时,并不能很好的推广适用. 现状: 近期顶尖(SOTA)的目标检测方法几乎都用了anchor技术 作用: 首先预设一组不同尺度不同位置的固定参考框,覆盖几乎所有位置和

该文来自<SSH: Single Stage Headless Face Detector>,本文时间线2017年8月. 不同于face rcnn那种两阶段的方法,SSH和ssd一样是一阶段的方法.其从一个分类网络的前面卷积层直接检测人脸.这里所谓的Headless是移除潜在的分类网络的"头",而且SSH本身就是基于尺度不变设计的,所以不需要做图像金字塔.通过不同层上同时检测不同尺度的人脸.这些属性使得SSH即快而且轻量.而且实测发现,在WIDER数据集上采用headles

论文源址:https://arxiv.org/abs/1612.03144 代码:https://github.com/jwyang/fpn.pytorch 摘要 特征金字塔是用于不同尺寸目标检测中的基本组件.但由于金字塔表征的特征需要消耗较多的内存及计算资源,因此,深度学习尽量避免使用金字塔特征.本文利用深度卷积网络中自带的多尺寸信息构建特征金字塔.本文搭建了具有横向连接的自上而下的结构FPN,从而在所有尺寸上构建高层次的语义特征.本文在Faster R-CNN的基础结构上增加了FPN结构,并

postgresql支持的几何类型如下表: 名字 存储空间 描述 表现形式 point 16字节 平面上的点 (x,y) line 32字节 直线 {A,B,C} lseg 32字节 线段 ((x1,y1),(x2,y2)) box 32字节 矩形 ((x1,y1),(x2,y2)) path 16+16n字节 闭合路径 ((x1,y1),...) path 16+16n字节 开放路径 [(x1,y1),...] polygon 40+16n字节 多边形 ((x1,y1),...) circle

本文主要介绍Dropout及延伸下来的一些方法,以便更深入的理解. 想要提高CNN的表达或分类能力,最直接的方法就是采用更深的网络和更多的神经元,即deeper and wider.但是,复杂的网络也意味着更加容易过拟合.于是就有了Dropout,大部分实验表明其具有一定的防止过拟合的能力. 1- Dropout 最早的Dropout可以看Hinton的这篇文章 <Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature D

SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)是一种具有尺度不变性和光照不变性的特征描述子,也同时是一套特征提取的理论,首次由D. G. Lowe于2004年以<Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints[J]>发表于IJCV中.开源算法库OpenCV中进行了实现.扩展和使用. 本文主要依据原始论文和网络上相关专业分析,对SIFT特征提取的算法流程进行简单分析.由于涉及到的知识概念较多,本人

VINS-mono详细解读 极品巧克力 前言 Vins-mono是香港科技大学开源的一个VIO算法,https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/VINS-Mono,是用紧耦合方法实现的,通过单目+IMU恢复出尺度,效果非常棒. 感谢他们开源,我从中学到了非常多的知识.源码总共有15000多行,我在通读完程序之后,结合参考文献,把程序背后的算法理论都推导了一遍,总结成了本文,与各位分享. 本文目标读者:对vins-mono有一定了解的SLAM算法工程师.由于程

论文地址:https://arxiv.org/pdf/1612.01105.pdf源码地址:https://github.com/hszhao/PSPNet 来自:Semantic Segmentation--Pyramid Scene Parsing Network(PSPNet)论文解读 <Pyramid Scene Parsing Network>论文笔记 What:PsPNet主要是通过金字塔池化提取多尺度信息.按论文的描述:更好的提取全局上下文信息,同时利用局部和全局信息,使得场景识

地图点可以通过关键帧来构造,也可以通过普通帧构造,但是最终,必须是和关键帧对应的,通过普通帧构造的地图点只是临时被Tracking用来追踪用的. 构造函数(地图点3D坐标及其参考帧): // 参考帧是关键帧,该地图点将于许多帧关键帧对应,建立关键帧之间的共视关系 MapPoint::MapPoint(const cv::Mat &Pos, KeyFrame *pRefKF, Map* pMap) // 参考帧是普通帧,该地图点只与当前普通帧的特征点对应 MapPoint::MapPoint(co

此篇博客写作思路是一边翻译英文原文一边总结博主在阅读过程中遇到的问题及一些思考,因为博主本人阅读英文论文水平不高,所以还请大家在看此篇博客的过程中带着批判的眼神阅读!小墨镜带好,有什么不对的地方请在留言指出,大家一起讨论,快乐的搞事情! Fast R-CNN Ross Girshick Microsoft Research 摘要: 本文提出了一种可用于目标检测的基于区域的快速卷积神经网络方法,Fast-RCNN 是对以前使用深度卷积网络进行目标检测工作的一种有效增强!Fast-RCNN有几处牛逼