首先，我们从源域中提取补丁，使用它们的注释图来表示它们，并通过应用K-means聚类来发现主要模式，该聚类将补丁分组为K个聚类（图1中的步骤A）。现在可以将源域中的每个补丁分配给地面实况簇或模式索引。...此外，从源域中提取类别特定先验，例如对象大小和类分布，并将其作为约束转移到目标分布。[46]没有设计这样的约束，而是应用SVM分类器来捕捉超像素上的标签分布，作为训练自适应模型的属性。...为了实现这一点，我们对补丁使用标签直方图。我们首先从源图像中随机采样补丁，在补丁上使用2×2网格来提取空间标签直方图，并将它们连接起来以获得2×2×C维向量。...其次，我们在这些直方图上应用K-means聚类，从而为每个地面实况标签补丁分配唯一的聚类索引。我们将确定地面实况标签图Ys中每个补丁的聚类成员身份的过程定义为 。 ...为了在输出预测O上添加模块H，我们首先使用自适应平均池化层来生成空间图，其中地图上的每个数据点都有一个与提取的斑块大小相对应的期望感受场。
真实情况锚框 从“图 11.2.3”看来，给定一个对象边界框，有许多可以分配给对象的真实情况锚定框。 实际上，仅出于“图 11.2.3”中的说明，已经有 3 个锚定框。...在我们的示例中，每次从文件系统加载图像时，线程都会计算出地面真实值。 “图 11.6.1”显示了包含 SSD 的tf.keras实现的代码块的概述。...如果没有多线程数据生成器，则在训练期间图像的加载和排队以及地面真值的计算将非常缓慢。 有许多小的但重要的例程在后台运行。 这些都集中存储在工具块中。...字典存储图像文件名以及每个图像中每个对象的地面真实边界框坐标和类。 之后，构建骨干网和 SSD 网络模型。 模型创建的最重要产品是self.ssd – SSD 的网络模型。...Keras 中的使用连续随机变量的无监督聚类 在 MNIST 数字的无监督分类中，我们使用 IIC，因为可以使用离散的联合和边际分布来计算 MI 。 我们使用线性分配算法获得了良好的准确率。
使用包含从商业地图供应商处获得的地面真实限制点的高精地图，对提出的解决方案进行客观评估，该系统已被证明能够在复杂的城市道路场景中检测任何方向的路沿，包括直线道路、曲线道路和与交通岛的交叉口。...图1：顶部：数据采集车的路线，底部：使用提出的方法（蓝点）和商业地图供应商提供的地面真实路缘特征（绿点）检测路沿特征 本文的工作属于相机的语义信息与激光雷达深度的融合技术，在图1中展示了我们提出的方法的结果...，因此很难对提取的路沿点应用多项式拟合，为了克服这个问题，我们首先找到一组无监督聚类，并根据空间密度将新检测到的路沿点关联到相关聚类中。...图4显示了我们使用DBSCAN进行聚类的结果。...图4：使用DBSCAN随机颜色的迭代特征点聚类表示检测到的不同聚类结果 2） Delaunay滤波： Delaunay四面体的Voronoi子图是通过从计算的中心过滤大半径的外接球体来计算的，这将删除点体积外的四面体并删除异常值
，动态地将点云从全局坐标系转移到基于块的局部坐标系，根据块廓线和重采样点云估计边缘和中心点，基于半径滤波器提取道路标记。...将平滑度参数引入欧式聚类，通过改进的欧式聚类方法完成地物的聚类分割，考虑到路灯和行道树的实际高度，若某聚类最高点的离地距离小于6 m则将其滤除。...对剩余的聚类点云建立三维格网索引，并对每一层格网点云分别做平面投影，杆状地物在向XOY平面做投影后，是圆弧形状，采用RANSAC拟合算法对格网化后的点云数据从下向上计算每个格网内拟合圆的半径大小和圆心坐标...由于树木生长速度不同、树冠大小形状不同等各种原因，想要将每棵树都实施映射到道路模型中很难实现，因此，为了提高建模效率，对道路上行道树的种类进行统计，创建了相应的模型，根据树干的圆心坐标值，将不同种类的单棵树模型重复使用...从图 11中可以看出，数据1中所有的路灯和行道树均被准确地提取出来，由于行道树的整个树冠点云较为庞大和复杂，因此本节仅对路灯的提取效果做分析，根据表 5，可以发现路灯提取的精度没有道路边界线和标识线的提取精度高
生成式模型：生成式模型以Midjourney和Stable Diffusion为代表，通过使用了深度学习技术学习大量的图像数据这种模型可以生成非常逼真、高质量的图像，人眼很难分辨出是真实的还是生成的。...图像增强：图像增强是通过一定的手段向原图像中添加一些信息或变换数据，有选择地突出图像中感兴趣的特征或抑制图像中一些不需要的特征从而有目的地强调图像的整体或局部特征。...，同时将图像块表示为四元数并利用PCA提取噪声特征；然后将这2种特征组合作为最终特征向量，采用K-means聚类将特征向量分为2类，并将所含特征数较少的一类标记为篡改区域 ,实现彩色图像拼接篡改检测。...其步骤如下：对于真实数据集，选取5类图像，每类图像经Fisher编码后提取100张图像中的a、b颜色通道特征；对于假数据集，选取与真实图像相同的5类图像，每类图像经Fisher编码后提取100张图像中的...a、b颜色通道特征；之后随机选择5个类别作为真实和虚假数据集的训练和测试数据集，从分类图像中提取a和b颜色通道特征；对提取的颜色通道特征进行Fisher编码。
边可以采用二进制值或加权值，边可以是有向的，也可以是无向的，这取决于如何根据真实数据估计交互作用。选择合适的图论方法来建模和分析真实数据需要考虑边表示的性质。...底部的树图显示了所有分层聚类解决方案，上面的那个对应于图 (C) 中相同的三个模块。在这三个模块中，都可以检测到额外的模块化结构。 从复杂的网络中提取社区和模块的计算技术有很多。...另一个在社会科学中有着深厚历史渊源的有前途的途径是：块模型。块建模尝试将用于生成网络的统计模型与真实数据相匹配，以识别那些提供最佳匹配的模型参数。...中心性和通信 真实网络的架构与经典随机图模型有很大的不同——最重要的是，它们的节点和边在与网络其余部分的连接方式上并不相等。...每个图，甚至是一个完全随机过程生成的图，都会显示一些图属性，包括一些偶然级别的聚类和模块化。零模型是描述性图分析的重要辅助工具，因为它们允许区分哪些图属性是偶然的，哪些超过了零模型给出的期望值。
多核的并行 CPU 共享算法（Jetson 有一个 4 核的 ARM CPU）。 使用一台独立的机载计算机来控制相机并与地面工作站通信。这保证了 Jetson 仅用来处理图像任务。...图 3：ADLC 算法管道 : 蓝色方块由 CPU 处理，绿色方块由 GPU 处理。 ADLC 算法的结果被发送到地面基站并且在传统的 GUI 中显示给无人机操作者（图 4）。 ?...我们使用 k 均值聚类法来将碎片中的像素聚为三类：背景、形状和字符。我们使用前两个矩对簇进行分析，并将字符类的像素点转换成目标字符的二进制掩码。...图 6： 采用旋转字符方法确定方向的字符分割和分类阶段 神经网络训练 我们没有有竞赛目标的标准数据集，而且建立一个足够大的可用于训练的数据集是非常需要精力的并且需要创造数千个真实目标来覆盖所有可能的图形...图 7： 覆盖在真实图像上的合成目标。只有右上角的星星 C 才是真正的目标。 我们通过在全分辨率下生成形状目标，然后用与之前的分割算法相似的 k 均值聚类的方法提取目标字符创造了字符样本。
• 网络结构：1）Lidar-flow net；2）lidar-detector net • 解决问题：给定连续两次从行驶的车辆中获取的激光雷达扫描，检测场景中其他车辆相对于“地面”固定参考系有实际运动的运动车辆...给定连续两次从行驶中的车辆获取的激光雷达扫描，我们的方法能够检测场景中其他车辆相对于“地面”固定参考系有实际运动的运动（见图1）。 ?...解决汽车运动细分问题的基于激光雷达的方法已经被基于运动或基于模型的聚类方法所主导。前者[12]通过RANSAC或类似方法估计点运动特征，然后将其聚类以帮助在对象级别进行推理。...基于模型的方法，例如[13]，最初聚类车辆点，然后通过匹配它们通过框架检索那些正在移动。 两种方法思路不同，一个是先估计点的运动，然后聚类这些点；另一种思路是先聚类车辆点，然后再估计运动。...因此，中分辨率输出可能无法说明仅通过少量点检测到的远距离车辆。此外，我们消除了FlowNet内部的最后卷积和第一个反卷积块，对于这些块，生成的特征图在初始输入大小上达到1/64的分辨率。
SSD使用VGGNet作为基础Backbone，然后为了提取更高语义的特征，在VGGNet后又增加了多个卷积层，最后利用多个特征图进行边框的特征提取。...2.2 改进MobileNet-SSD算法的匹配策略 默认框的长宽比对默认框和真实框的IOU有很大影响，并且对于训练检测模型也是非常重要的参数。...原始纵横比非常适用于PASCAL VOC2017数据集，但不适用于油漆缺陷的检测。因此，采用K-均值聚类算法对油漆数据库中缺陷区域的长宽比进行聚类，以获得合适的长宽比来检测车身油漆缺陷。...长宽比的筛选规则如下： a.油漆图像中所有缺陷区域的输入K值和纵横比 b.随机生成K个纵横比聚类中心 c.计算设置到每个聚类中心的油漆样本图像中每个缺陷区域的长宽比之间的差异，并使用差异对缺陷区域进行分类...根据聚类结果分析，原始SSD算法使用的纵横比αε{1,2,3,1 / 2,1 / 3}不适用于检测汽车油漆缺陷。汽车中几乎没有缺陷油漆缺陷数据库，其长宽比大于3，大多数为1、2和2.55。
标准的基于前5000个MVGs的聚类分析无法区分包含在聚类0中的两个表型聚类（图1i）。...对于两个条件，作者首先从前2000个最有价值的基因中预先选择了一部分用于聚类，并选择了两个聚类作为地面真实表型亚群（图2a）。...由于用于生成聚类的基因只是总基因的一个子集，使用前2000个最有价值的基因进行标准scRNA-seq分析流程将无法捕捉到正确的细胞相似性，导致细胞标签信息的模糊聚合模式（图2d、e），因此基于前2000...事实上，PENCIL中的特征选择有助于提高该过程的性能，正如由PENCIL选择的基因生成的UMAP所示，它捕捉到了设计好的地面真实亚群的适当的细胞间相似性结构（图2j、k）。...与之前的基于回归的实验类似，作者基于聚类为真实表型亚群指定了基因集，但这次聚类是从预先选择的基因集中生成的，以确保进行特征选择。
图像拼图 形式： 通过随机交换图像块生成训练对 ? 即使只有9个小块，也是个有362880个可能的谜题。为了克服这个问题，只使用了可能排列的一个子集，例如具有最高汉明距离的64个排列。 ?...我们通过两个siamese卷积神经网络传递图像块来提取特征，连接特征并对8个类进行分类，表示8个可能的邻居位置。 ?...几何变换识别 形式： 我们通过随机的旋转图像来生成有标注的图像（旋转图像，旋转角度）。 ?...图像聚类 形式: 把聚类的结果作为图像的标签生成训练图像样本和标注。 ? 为了解决这个预备任务，Caron et al.提出了一种称为深度聚类的架构。...在这里，首先对图像进行聚类，把聚类出的类别用作分类的类别。卷积神经网络的任务是预测输入图像的聚类标签。 ?
-|V|用n或n表示 -|E|用m、m或L表示 有向图与无向图: 在无向图中 -E是一个对称关系 在有向图中，也称为"有向图" -E不是对称关系 我们将使用的示例图: 网络 |V| |E| Zachary...-只有一个连通分量的图称为连通图 连通图: 一个不连通图有一个邻接矩阵，它可以按对角形式块排列. a、断开 b、连接 距离: 如果两个节点i,j位于同一连接组件中: -i和j之间的距离,用dij表示...总结: 要记住的东西: 局部和全局聚类系数 练习: 计算图中每个节点的局部聚类系数 (7)ER随机网络 内容: ER模型 ER模型下的度分布 参考资料: Albert László Barabási...研究复杂网络的一种方法是运行网络创建的随机模型，然后观察它们是否生成看起来像真实网络的网络 “随机网络”模型是一种特定的随机模型，其中每个连接都是随机独立创建的 在聚会上认识人： 你随便挑一个人 和那个人聊一会儿...总结: 要记住的东西: ER模型 ER模型中的度分布 ER模型中的距离分布 ER模型中的连通集团 练习: 利用现有网络 -从滑动中"以实验(或经验)为依据的平均值和最大距离" -假设它是一个ER
作者提出了一种避免这些缺点的多模态对比学习简单 Mask 策略。 在训练期间，作者随机 Mask 图像块的_簇_（图1）。对于这种聚类，作者使用图像块的原始RGB值作为特征表示。...作者从 Mask 区域分类中获得灵感，这是一种在视觉-语言模型中广泛使用的预训练任务[9, 56, 57]。这些模型提取物体特征，然后为随机 Mask 的区域预测物体标签。...虽然可以选择使用现成的聚类方法，如K-Means [40]，但作者选择使用一种简单且高效的方法，该方法在每个训练迭代中产生随机的聚类（图2）。...RGB模型基于原始图像块进行聚类，而嵌入模型则将块嵌入特征与RGB集成在一起进行聚类。在模型的K-Means变体中，作者随机 Mask 掉一半的簇。模型构建12个簇，最多运行10次迭代。...在第一阶段，从所有图像块中随机选择一部分块（5%）作为 Anchor 定块，用红色框标注。 在第二阶段，作者可视化基于相似性矩阵计算的 Mask 聚类，每个聚类用不同的颜色表示。 零样本检索结果。
流形假设不仅在降维算法中有用，在半监督学习、聚类算法中同样有使用。 聚类算法可以分为层次距离，基于质心的聚类，基于概率分布的距离，基于密度的聚类，基于图的聚类这几种类型。...生成模型用于学习真实数据的概率分布，并生成符合这种分布的数据；判别模型的任务是判断一个输入数据是来自于真实数据集还是由生成模型生成的。...训练的目标是让判别模型能够最大程度的正确区分真实样本和生成模型生成的样本；同时要让生成模型使生成的样本尽可能的和真实样本相似。...即：判别模型要尽可能将真实样本判定为真实样本，将生成模型产生的样本判定为生成样本；生成模型要尽量让判别模型将自己生成的样本判定为真实样本。...基于图的算法把样本数据看成图的顶点，通过数据点之间的距离构造边，形成带权图。通过图的切割实现聚类，即将图切分成多个子图，这些子图就是对应的簇。基于图的聚类算法典型的代表是谱聚类算法。
首先利用改进的渐进三角化不规则网络致密化滤波算法将点云划分为地面点和非地面点，然后针对非地面点分别提取局部和全局特征，再聚合局部特征和全局特征并获得点标记结果，最后基于图优化模型进行语义标签优化。...02 研究方法本文方法主要由4个模块构成(图1)：①地面点提取，通过改进的渐进三角化不规则网络致密化滤波算法将点云划分为地面点和非地面点；②局部特征提取；③全局特征提取；④标签细化。...执行图结构优化算法，通过构造加权间接图并利用图切割解决优化问题来实现初始语义标记结果的空间平滑。2.1 地面点提取由于机载激光雷达系统的扫描方式和激光脉冲重复率高，地面点占据了整个场景的很大一部分。...与在训练期间根据更新的特征动态聚类点的神经网络不同，该网络采用固定的图结构，且所有段标签都继承自初始分割。这种固定结构的计算效率更高，因为它不会为每次训练迭代在高维特征空间中搜索KNN邻居。...为验证地面点提取对语义分割结果的影响，本文设计了另一个消融实验，即分别将分离了地面点的点云场景和未分离地面点的点云场景投入到语义分割网络中。
首先利用改进的渐进三角化不规则网络致密化滤波算法将点云划分为地面点和非地面点，然后针对非地面点分别提取局部和全局特征，再聚合局部特征和全局特征并获得点标记结果，最后基于图优化模型进行语义标签优化。...02 研究方法 本文方法主要由4个模块构成(图1)：①地面点提取，通过改进的渐进三角化不规则网络致密化滤波算法将点云划分为地面点和非地面点；②局部特征提取；③全局特征提取；④标签细化。...为减少待处理的数据量并考虑大场景中的地形波动，本文采用了一种改进的渐进不规则三角网致密滤波算法。该算法可快速有效地从各种点中去除地面点云场景，特别是结构复杂的区域。...首先，通过无监督算法在训练前基于预定义的几何特征和强度将点云分割成块。与在训练期间根据更新的特征动态聚类点的神经网络不同，该网络采用固定的图结构，且所有段标签都继承自初始分割。...为验证地面点提取对语义分割结果的影响，本文设计了另一个消融实验，即分别将分离了地面点的点云场景和未分离地面点的点云场景投入到语义分割网络中。
一个典型的2D车道线检测流程由三个部分组成：语义分割组件，为图像中的每个像素分配一个类标签，以指示其是否属于车道；空间变换组件，将图像分割输出投射到一个平坦的地面平面上；第三部分是提取车道线，通常涉及车道现模型的拟合...该方法基于半局部BEV（鸟瞰视角）的网格表示形式，其将车道线分解为简单车道线段。该方法结合了线段学习的参数化模型和聚类线段成为全车道线的深度特征嵌入。...为了生成完整的车道曲线，文中学习了每个网格的嵌入，其沿着车道满足全局一致性。这样，可以将小车道线段聚类成一个完整的曲线。 此外，通过网络输出建模为高斯分布并估计其均值和方差值，可以实现不确定性估计。...图像视图编码器由ResNet块组成。BEV主干由投影图像视图的特征图组成，并与来自前一个块的卷积投影特征图拼接。...最终BEV特征图是生成局部车道线段的车道线预测头输入、将这些线段聚类到整个车道的全局嵌入、以及依赖于局部网格和整个车道曲线的车道点位置不确定性。 ? ? 网络的输入是单目图像。
通过分析基于年份的文本，历史学家可以使用LDA辨别重要的历史事件。在线图书馆根据你以往的阅读记录，能够使用LDA向你推荐书籍。新闻出版商可以应用主题建模快速理解文章或将相似的文章聚类到一起。...另一个有趣的应用是无监督图像聚类，其将每张图像类似文档看待。 这篇文章有什么独特之处？不就是另一个豆腐块而已吗？ 简短的回答是一个大写的“NO”。...为了提供更多的背景信息,LDA假设任何你看到的文档背后都有以下生成过程.简单起见,我们假设我们生成一个包含五个词的文档.但是同样的生成过程适用于包含N个词的M个文档中的每个文档.图注里已经说得很详细了，...文档是如何生成的.首先,α(alpha)组织了地面θ(theta),然后你从中挑出一个球.根据你的选择,你被送到了地面β(beta),β由η(Eta)组织.现在你从β中选择一个词,并将其放入文档.你迭代这个过程...总结 在这篇文章中，我们讨论了隐狄利克雷分配模型（LDA）。LDA是一个可以识别文档的话题和把文档映射到这些话题的很强大的工具。LDA有很多的应用，比如向用户推荐书籍等等。
3.2.2 小世界模型（Small World Model） 小世界模型源于我们真实的社交网络 假如每个人有100个朋友，那么从自己出发 Step 1: reach 100 people Step 2:...，由此引入小世界模型，其主要包含两个组成部分 1）从低维的有规律的网络开始（如下图，我们使用一个环作为我们的低维有规律网络）。...此时网络具有很高的聚类系数，类似于每个人有100个朋友。 此时需要再对网络进行随机的剪切和重组。 2）Rewire：随机给两个距离较远的节点添加或删除边。...image.png image.png 随机Kronecker图模型 我们已经知晓通过自循环，可以生成Kronecker图模型，那么什么是随机Kronecker图模型呢？...再基于 中的概率去做类似于抛硬币的操作，命中则元素为1，没有命中则元素为0，最终随机Kronecker图模型中的元素全为0或1。
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