1.点云分割的精度 在之前的两个章节里介绍了基于采样一致的点云分割和基于临近搜索的点云分割算法.基于采样一致的点云分割算法显然是意识流的,它只能割出大概的点云(可能是杯子的一部分,但杯把儿肯定没分割出来).基于欧式算法的点云分割面对有牵连的点云就无力了(比如风筝和人,在不用三维形态学去掉中间的线之前,是无法分割风筝和人的).基于法线等信息的区域生长算法则对平面更有效,没法靠它来分割桌上的碗和杯子.也就是说,上述算法更关注能不能分割,除此之外,我们还需要一个方法来解决分割的“好不好”这个问题.也就

CIFAR-10和CIFAR-100均是带有标签的数据集,都出自于规模更大的一个数据集,他有八千万张小图片.而本次实验采用CIFAR-10数据集,该数据集共有60000张彩色图像,这些图像是32*32,分为10个类,每类6000张图.这里面有50000张用于训练,构成了5个训练批,每一批10000张图:另外10000用于测试,单独构成一批.测试批的数据里,取自10类中的每一类,每一类随机取1000张.抽剩下的就随机排列组成了训练批.注意一个训练批中的各类图像并不一定数量相同,总的来看训练批,每一

最近在学习PCL,借助Cmake可省去繁琐的添加包含目录和依赖库操作. 一个典型的CMakeLists.txt内容通常为: cmake_minimum_required(VERSION 2.6 FATAL_ERROR) project(MY_GRAND_PROJECT) find_package(PCL 1.3 REQUIRED COMPONENTS common io) include_directories(${PCL_INCLUDE_DIRS}) link_directories(${PC

Tricks Device Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/65536 K (Java/Others) Total Submission(s): 1977    Accepted Submission(s): 509 Problem Description Innocent Wu follows Dumb Zhang into a ancient tomb. Innocent Wu’s at the en

1.点云分割的精度 在之前的两个章节里介绍了基于采样一致的点云分割和基于临近搜索的点云分割算法.基于采样一致的点云分割算法显然是意识流的,它只能割出大概的点云(可能是杯子的一部分,但杯把儿肯定没分割出来).基于欧式算法的点云分割面对有牵连的点云就无力了(比如风筝和人,在不用三维形态学去掉中间的线之前,是无法分割风筝和人的).基于法线等信息的区域生长算法则对平面更有效,没法靠它来分割桌上的碗和杯子.也就是说,上述算法更关注能不能分割,除此之外,我们还需要一个方法来解决分割的“好不好”这个问题.也就

转载请注明出处:http://blog.csdn.net/wangyaninglm/article/details/44151213, 来自:shiter编写程序的艺术 1.绪论 图切割算法是组合图论的经典算法之一.近年来,许多学者将其应用到图像和视频分割中,取得了很好的效果.本文简单介绍了图切算法和交互式图像分割技术,以及图切算法在交互式图像分割中的应用. 图像分割指图像分成各具特性的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程,它是由图像处理到图像分析的关键步骤,是一种基本的计算机视觉技术.只有在图像

无向连通网络,去掉一个边集可以使其变成两个连通分量则这个边集就是割集,最小割集当然就权和最小的割集. 使用最小切割最大流定理: 1.min=MAXINT,确定一个源点 2.枚举汇点 3.计算最大流,并确定当前源汇的最小割集,若比min小更新min 4.转到2直到枚举完毕 5.min即为所求输出min 复杂度很高:枚举汇点要O(n),最短增广路最大流算法求最大流是O((n^2)m)复杂度,在复杂网络中O(m)=O(n^2),算法总复杂度就是O(n^5):哪怕采用最高标号预进流算法求最大流O((n^

http://  blog.sina.com.cn/s/blog_700906660100v7vb.html 转载:http://www.cnblogs.com/ylfdrib/archive/2010/08/17/1801784.html [ZZ]最小割集Stoer-Wagner算法 一个无向连通网络,去掉一个边集可以使其变成两个连通分量则这个边集就是割集:最小割集当然就权和最小的割集. 可以用最小切割最大流定理: 1.min=MAXINT,确定一个源点 2.枚举汇点 3.计算最大流,并确定当

感谢:http://blog.csdn.net/mishifangxiangdefeng/article/details/7668486 声明:供自己学习之便而收集整理 题目:请给出一个时间为O(nlgk).用来将k个已排序链表合成一个排序链表算法.此处n为所有输入链表中元素的总数.(提示:用一个最小堆来做k路合并) 算法: step1:取每个链表的第一个元素,构造成一个含有k个元素的堆 step2:把根结点的值记入排序结果中. step3:判断根结点所在的链表,若该链表为空,则go to st

Unity3d surface Shaderswith DX11 Tessellation Unity3d surface shader 在DX11上的曲面细分 I write this article, according to the unity3d official document, and look up some data in the web, and add to some idea by myself. 根据官方文档,并查阅了一些资料加上我个人的理解写出此文. I write

题目:输入n个整数,找出其中最小的K个数.例如输入4,5,1,6,2,7,3,8这8个数字,则最小的4个数字是1,2,3,4,. *知识点:Java PriorityQueue 调整新插入元素 转自https://www.cnblogs.com/CarpenterLee/p/5488070.html //siftUp() private void siftUp(int k, E x) { while (k > 0) { int parent = (k - 1) >>> 1;//pa

PCL 基于多项式拟合的法线估计.点云平滑和数据重采样 在使用Window VS2010为开发平台,学习PCL点云库的时候,学到曲面重建(Surface).在测试下面的程序的时候,遇到了问题. #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/io/io.h> #include <pcl/io/ply_io.h> #include <pcl/kdtree/kdtr

前提条件是这样的:输入一个图(可以是有向图,也可以是无向图,允许平行边存在),我们要做的事情是将这个图切割成两个子图,(切割的定义:将图中的所有顶点分为两个集合A和B,要求这两个集合非空)假设这个图中的顶点数为n,边的条数为m,这样一来就总共有2的n次方减2种切割方案,(每个顶点有两种选择,要么选集合A,要么选集合B,同时保证两个集合非空),要找到一种切割方案,使得切割经过的边最少(仅仅指从左边的集合A到右边的集合B的边,忽略有向图中从右边到左边的边) 这就引入了一种算法,叫Rand Contr

先定义几个关键字: 任务:用户一次上传的数据集并发起的automl任务,比如一次ocr任务,一次图像分类任务. 模型:一次任务中,需要运行的多个模型,比如ocr任务,需要ctpn模型,需要crnn模型. 单模型:一个模型只需要单个节点即可(只适合小数据集): 分布式模型:一个模型需要多个节点才能运行(适合大数据集). 目前有2个角度的考虑,从而造成问题探讨方向的不同,这里主要有数据集角度和任务角度. 基于数据集角度 基于数据集角度考虑,希望数据集被所有的任务复用.任务之间,只要使用到同一个数据集

题目描述 输入n个整数,找出其中最小的K个数.例如输入4,5,1,6,2,7,3,8这8个数字,则最小的4个数字是1,2,3,4,.   思路: 解法1:对于小规模数据,可以采用类似前题的快速排序思路,pivot之前的点都是比它小的,之后的点都是比它大的.不管是找中位数还是找前k大,前k小,都可以使用这个方法,平均复杂度是O(N),但是最坏时间复杂度是O(N*N).这样得到最后k个数是没有进行排序的,所以降低了时间复杂度. 这里需要注意idx初值不该设为0,因为找最小的0个数的时候idx = l

生命组学 将密码子表重排后发现,嘌呤嘧啶含量不同,密码子的氨基酸种类由第一二位决定,同时第三位变化大却没有蛋白质层面上实质性的改变,这说明第三位氨基酸是用于维持氨基酸组成不发生变化同时保证蛋白质稳定性. 基于最小损伤原则,AU-rich半区为多样性半区,这里的氨基酸是必须的氨基酸且种类繁多.GC-rich半区是鲁棒性半区,通过可替代的氨基酸可以帮助稳定氨基酸组成,因此氨基酸变化对蛋白质影响小,这是对对多样性半区的补充.比如,四重兼并和假四重兼并(变为同类或相同氨基酸). 密码子演化假说 凝固事件

前面的几篇文章讲了webRTC中的语音降噪.最近又用到了基于MCRA-OMLSA的语音降噪,就学习了原理并且软件实现了它.MCRA主要用于噪声估计,OMLSA是基于估计出来的噪声去做降噪.类比于webRTC中的降噪方法,也有噪声估计(分位数噪声估计法)和基于估计出来的噪声降噪(维纳滤波),MCRA就相当于分位数噪声估计法,OMLSA就相当于维纳滤波.本文先讲讲怎么用MCRA和OMLSA来做语音降噪的原理,后续会讲怎么来做软件实现. 一, MCRA MCRA的全称是Minima Controlle

在前两章中我们已经聊过对抗学习FGM,一致性正则Temporal等方案,主要通过约束模型对细微的样本扰动给出一致性的预测,推动决策边界更加平滑.这一章我们主要针对低密度分离假设,聊聊如何使用未标注数据来推动决策边界向低密度区移动,相关代码实现详见ClassicSolution/enhancement 半监督领域有几个相互关联的基础假设 Smoothness平滑度假设:两个样本在高密度空间特征相近,则他们的label大概率相同,宏毅老师美其名曰近朱者赤近墨者黑.这里的高密度比较难理解,感觉可以近似

目录 摘要 1.引言: 2.背景 2.1 数据集 2.2评价指标 3.3D点云分割 3.1 3D语义分割 3.1.1 基于投影的方法 多视图表示 球形表示 3.1.2 基于离散的方法 稠密离散表示 稀疏的离散表示 3.1.3 混合方法 3.1.4 基于点的方法 逐点MLP方法 点卷积方法 基于RNN方法 基于图方法 3.2 实例分割 3.2.1 基于候选框的方法 3.2.2 不需要候选框的方法 3.3 部件分割 3.4 总结 4. 结论 3D点云深度学习:综述(3D点云分割部分) Deep Le

转载:http://duanple.blog.163.com/blog/static/70971767201281610126277/   作者:Grzegorz Malewicz, Matthew H. Austern .etc.Google Inc 2010-6 原文:http://people.apache.org/~edwardyoon/documents/pregel.pdf 译者:phylips@bmy 2012-09-14 译文:http://duanple.blog.163.co