每个点 的图像坐标 如下： 法线向量可以通过在范围图像的水平方向 和垂直方向 对深度值 进行微分来计算： 其中 表示极角， 表示方位角， 是一个缩放变量，使法向量成为一个单位向量。...在每个像素的方位角和俯仰角的基础上，将用球坐标表示的法向量 转换为笛卡尔坐标 ， ，其中 是转换矩阵。公式如下： 由于所有像素的转换矩阵保持恒定，通过预先计算并存储所有像素的转换矩阵来减少计算时间。...利用这些信息，我们将目标帧转换为查询帧的坐标系，并继续进行匹配过程。之后，为了加快匹配速度，我们使用体素栅格滤波器对当前法线云 和子地图 进行下采样。...每个对的残差成本函数计算为点到平面距离，目标帧相对于查询帧的相对位姿可以通过解决以下优化问题来计算： 得到相对位姿然后转换为相对位姿因子添加到因子图中。...法向量云配准的距离阈值设置为0.5米，根据场景的不同，降采样体素大小设置为0.4米或0.2米。对于关键帧，如果与前一关键帧姿态的角度差超过30度，或者距离差异大于某个阈值，则会增加新的关键帧。
但是对于为对象渲染的所有片段，淡入度因子都是相同的，因此仅将其用作剪切的阈值仍会产生突然的过渡。因此，我们必须为每个片段的裁切阈值添加变化。...那不会产生高质量的动画，但足以满足我们的目的。 如果速度为正，则填充16个ST向量的数组，这将产生足够的唯一帧。 我们将通过每隔两帧水平翻转图案和每两帧垂直翻转图案来创建唯一的帧。...然后，我们每4帧水平偏移一次模式，每8帧垂直偏移一次模式。 ? 尽管这产生了16种独特的配置，但调整是有规律的，并且有很多对称性。我们可以通过使用每帧随机偏移量将其分解。...同样，我们不在乎动画的定时精确性，只是在不同的图案帧以大致固定的频率出现。如果一帧花费的时间很长，那么我们只需要转到下一个模式，就无需跳过任何帧来使动画与时间保持同步。...现在，我们可以遍历OnProcessShader中的所有数据集，并删除应删除的数据集。在增加着色器变量数之后执行此操作，以便我们跟踪原始计数。 ?
packed 存储模式中，因为所有分量的像素是交织存放的，所以 packed 存储模式只有一个 plane。...有对齐要求，计算公式如下： stride 值 = 图像宽度 * 分量数 * 单样本位宽度 / 水平子采样因子 / 8 其中，图像宽度表示图像宽度是多少个像素，分量数指当前 plane 包含多少个分量(如...)，水平子采样因子指在水平方向上每多少个像素采样出一个色度样本(亮度样本不进行下采样，所以采样因子总是 1)。...对 yuv420p 格式而言，Y 分量是完全采样，因此一行 Y 样本数等于图像宽度，U 分量和 V 分量水平采样因子是 2(每两个像素采样出一个U样本和V样本)，因此一行 U 样本数和一行 V 样本数都等于图像宽度的一半...U 分量和 V 分量垂直采样因子也是 2，因此 U 分量和 V 分量的行数少了，只有图像高度的一半，但垂直方向的采样率并不影响一个 plane 的 stride 值，因为 stride 的定义决定了其值只取决于水平方向的采样率
为了抑制这种偏移，我们通过在端点噪声之间进行插值来关联帧间隐变量，而非独立重采样。...先前工作[6]表明，线性插值通常会产生在单位高斯分布下极不可能出现的中间隐变量范数，而球面线性插值（SLERP）能保持欧几里得范数并使样本保持在分布内。...因此，我们利用两个输入帧和的隐变量噪声进行SLERP，公式如下： 其中，表示隐变量插值的参数。如下图2所示，将与和沿帧维度拼接，并将其作为DDIM采样的初始隐变量噪声注入。...将时序自注意力图水平和垂直旋转180度，如图3所示实现注意力关系的反转。...设为中间扩散潜特征的投影表示，表示MLP的可训练参数。正则化项通过聚合所有视频帧的分块相似度来计算： 在推理阶段，外部编码器与MLP投影器将被丢弃。
图1：使用Morlet小波与RID方法产生的时频表征1.2 脑电图TF表征的数据缩减方法一种分析思路是将TF表征中的所有点（和/或所有电极位置）进行统计分析，并以某种方式纠正大量的多重比较（例如，通过LIMO...一般统计原则，每个变量至少需要5个观测值，为确定数据量的下限，TF特征数据似乎更稀疏可以放低一点要求，但是仍然需要明确变量数和观察数分别代表什么。...对于EEG数据，变量数和用于提取特征根的TF特征中的采样点数量一致，而观察数是被试数、条件以及通道数（参与者x条件x通道=总观测数），如果有trial水平，再乘以试次数，一般一个数据集就有固定的观察数，...而变化的主要是受采样率影响的变量数。...一般500Hz的采样率的数据只关注9Hz以下的频段，那么研究者就可以将采样率降低到32Hz（4倍以上）。也可以保持原采样率而调整时间窗。
由于呈几何衰减，总条件代价 始终保持在单帧成本之上的一个恒定因子。因此，GoldenMem以固定的较小开销保留了帧的历史记录，如上图3和下图4所示。...为此，采用动态步长采样策略来采样交错数据，其提供的有效数据序列数量（重叠率为25%）比简单连续采样高出数千倍。 自下而上的关键帧条件视频生成 本文的框架融合了两种互补的视角。...关键帧按最大面积裁剪为400×800分辨率（保持宽高比），而视频生成数据处理将所有视频调整为总像素约230,040的近似区域。自下而上和自上而下的关键帧及视频生成模型的更多训练细节见附录A。...动态步长数据采样 由于本文的电影数据集规模相对于基础模型预训练使用的数据较小，简单采样会导致快速过拟合和泛化能力弱，尤其是在稀疏关键帧条件和有限交错样本的情况下。...本文通过引入动态步长采样方案来缓解这一问题，该方案在训练周期中系统地偏移采样步长。当从32帧中采样16帧序列（25%关键帧重叠阈值）时，这一策略产生了100倍以上的有效数据。
该模型有效地利用了四阶项来显著降低噪声，而二阶和三阶项则用于有效保持边缘完整性。自适应调整因子动态调节二阶、三阶和四阶项的权重，实现了噪声降低和边缘保持之间的最佳平衡。...Part1问题定义 遥感图像的退化过程可以描述为： 其中 是观测到的第 帧低分辨率图像， 是下采样矩阵， 是表示第 幅图像的错位和几何畸变矩阵， 是表示多模态核函数的矩阵，可能包括由聚焦、运动或光学传递函数引起的模糊...在第三节B部分，我们在第三节A部分建立的四阶PDE基础上，引入了自适应调整因子和三阶逆向扩散项，最终形成了用于多帧图像重建的自适应四阶PDE模型。...在理想情况下，我们的目标是在图像的平滑区域以较快的速度促进正向扩散，同时确保边缘区域主要经历反向扩散，最小限度的正向扩散以有效保持边缘。因此，引入了一个自适应调整因子来调整方程项的权重，基于（11）。...类似地，对于空间收敛率，定义在10次迭代后，第个点的误差为： 其中是一个常数。将大小的图像分别下采样到的比例。然后应用数值方案（16），时间步长为。求解后，将图像上采样回，得到数值解，，，……，。
然后，将前向和后向网络生成的特征输入到由多个像素 shuffle 操作和卷积组成的上采样网络中，获得恢复的帧 SR_t 。...此外，本文提出了残差稀疏连接(RSC)方案，以解放对循环网络残差块修剪的限制，并保留特征映射通道中包含的所有恢复信息，以获得更好的性能。...在以往的工作中，ASSL 和 SRPN 不得不采用局部剪枝方案(即仅在同一层内比较比例因子，且每层具有相同的剪枝比例)并添加操作索引，以保证跳跃连接和残差连接保持相同数量的滤波器。...SR_t 和 HR_t 分别是重构帧和 HR 帧。...实验 实验设置 采用 REDS 和 Vimeo-90K 数据集进行训练。对于 REDS，使用 REDS4 作为测试集，REDSval4 作为验证集，REDS 的剩余片段用于训练。
本研究关注时间主成分分析（PCA）属于一类基于统计特性分解数据的算法，如统计在采样点之间的电压协方差。PCA特别适合于对发育人群中的ERP的研究可以减少由于噪声水平的增强而导致的问题。1. ...PCA的数据格式构建如图二所示，因子得分描述了该因子对每次观察结果的电压的贡献（即活动水平）。...图二：PCA的数据算法演示P=参与者，E=电极，特定采样点的t=对特定观察的电压，F=因子，λ=因子载荷（代表每个因子的活动的时间过程），η=因子得分（代表特定观察的每个因子的活动水平）。...因子提取标准主要基于模型的拟合度，通常采用的并行分析的方法（即将每个因子解释的方差与来自一个不相关变量的模拟数据集的相应因子解释的方差进行比较）。...1.2.3 因子水平重建ERP非标准化因子负荷（最左边的面板）代表因子活动的时间过程，并在所有参与者、电极和条件中固定。
本文介绍了一种基于地图的非线性因子恢复（NFR）方法，旨在随着会话的增加，保持一个稀疏化的姿态因子图和未改变的地标。具体来说，目标是将冗余的关键帧姿态边缘化，同时保持原始问题结构用于束调整（BA）。...因子图拓扑及其对应的Hessian矩阵。左侧显示了原始因子图及其Hessian矩阵，其中绿色对角块表示地标的Hessian矩阵。浅蓝色框包含了所有需要保留的变量，而红色框包含了需要边缘化的变量。...我们的解决方案紧密保持了块对角结构，同时使用左侧的稀疏矩阵块进行计算，近似表示由中间问题所代表的状态变量的概率分布。 两步边缘化 拓扑重建：第一步是选择关键帧进行边缘化，以获得新的因子图拓扑。...应用基于密度的下采样方法，去除因子图中的一些关键帧姿态。通过特定的连接性准则确保Jacobian矩阵的可逆性，从而保持地标与关键帧之间的连接。 高效的NFR：第二步是计算边缘化后的残差信息矩阵。...在基于地图的方法中，关键帧移除会导致信息丢失，因此需要进行边缘化以保持必要的地图数据。采用基于Schur补充的边缘化来计算边缘化后的Hessian矩阵，然后用于高效的因子恢复。
该因子图的节点表示系统状态变量，包括： IMU 在世界坐标系下的位姿； IMU 在世界坐标系下的速度； IMU 加速度计和陀螺仪的偏差。...在因子图优化中，视觉因子由视觉束调整（DBA） 计算得到，并通过Schur 消元 进一步优化，最终形成帧间位姿约束。与此同时，IMU 预积分因子则提供额外的运动信息约束。...此外，在因子图构建过程中，所有的位姿变量均以 IMU 坐标系为基准，而视觉约束则是基于相机-IMU 外参 进行转换。这意味着，最终计算出的位姿是 IMU 坐标系下的位姿，而非直接从相机坐标系中获取。...首先，对于每一帧图像，系统会筛除深度过大或不确定性高的像素点，确保输入数据的可靠性。随后，从剩余的像素中随机采样 50,000 个点，并将它们投影到世界坐标系中，生成点云。...在计算过程中，我们还需要考虑历史帧的尺度信息，通过比较变换前后的平移向量，来计算并修正历史关键帧的尺度。最终，我们计算每个高斯点的新的位置和旋转，同时保持其他属性不变。
介绍了几种新的机制，包括整合图像级和特征级信息以提高中间帧的质量、推广pixelshuffle layer以增加上采样因子的自由度、生成规模感知特征以使网络更具适应性。...USTVSRNet能够在单个模型上按任意因子进行上采样。实验结果表明，该方法优于两阶段的SOTA方法，且计算量显著降低。...其中M表示通过从和提取的运动特征。 重建网络 重建网络是以残差密集网络为主干设计的。本文提出GPL来替换SPL，以使得用任意比例因子s向上采样低分辨率特征成为可能。...总损失如下： λ为平衡因子，实验得出 λ=0.04时效果最佳。 数据集 Adobe-240数据集由133个手持录制视频组成，每个视频的帧速率为240fps，空间分辨率为720×1280。...LR帧是从HR帧通过双三次下采样生成的。从LR帧中随机裁剪大小为56×56的图像块进行训练。水平/垂直翻转以及时间顺序反转用于数据扩充。 训练策略 在训练阶段，随机选择t和s构建每个训练批。
通常，我们只会考虑其中一个因子，比如brdf或光源，或者缓存好可见性，或path guiding中用复杂的场景树(5D)来记录所有因子产生的影响，这些方案都存在一定的缺点，要么采样开销过大，要么只考虑部分因子...ReSTIR的主要贡献是近似的考虑了全部因子的pdf，没有复杂的数据结构，有固定的内存消耗，并且每帧的计算量都固定。同时，最重要的是，这个算法在应用上很简单。...该策略是一种stream-based采样算法，假设数据流长度N很大，且N直到处理完所有数据之前都不可知，在只遍历一遍数据（O(N)）的情况下，能够随机选取出m个不重复的数据。...Spatiotemporal Reuse 至此，我们的采样仅针对图片中的单一像素，如果我们能够把采样扩展到时域和空域中，在不同帧或相邻像素之间采用不同的pdf和积分域，然后通过MIS的思路合并在一起，则可以进一步的提高采样的效率...上图是在空域上的一种方式，这里，我们将单一像素的样本积累，这时只有两个变量，当前像素经过RIS后的最终采样样本 ? 和对应 的权重和 ?
所有的这些模块都是通过多线程并行运行。 2、LIDAR匹配残差因子 文章里选用的是GICP(VGICP)代价函数，因为它是适用于GPU加速的。...i 和 j 之间的相对变化进行积分，以获得相对位姿运动约束： IMU预积分因子使系统能够在几何特征不足且 LiDAR 因子可能不足的环境中保持因子图的良好约束。...4、预处理模块 我们首先使用体素网格过滤器对输入点云进行下采样。除了对每个体素的位置进行矫正偏移以外，我们还对点的时间戳进行平均化处理。...，以使里程计估计对快速传感器运动具有鲁棒性，另外在连续帧之间还需要创建一个 IMU 预积分因子，以在无特征环境中保持稳健性 6、局部建图 一旦从里程计边缘化一个帧，它就会作为传感器状态的初始估计被送到局部建图模块...局部建图模块将多个局部帧合并为一个子图，以减少全局建图模块中优化变量的数量。 首先使用边缘化状态重新执行点云去偏斜和协方差估计，这将改进在里程计估计开始时所做的初始预测。
为了减少深度变量的数量，CodeSLAM [3] 优化了从图像推断深度图的自动编码器的潜在变量。通过优化这些潜在变量，问题的维数显着降低，而生成的深度图仍然很密集。...数据集的原始分辨率为 752×480，这我们首先下采样到 512×384）。...因此，我们可以有效地计算所有逆矩阵：P 的逆由每个对角线元素的逐元素逆给出，我们通过取反它的 Cholesky 因子来避免 (H/P ) 的完全逆。...我们的重建往往不太完整并且存在出血边缘，但保留了大部分细节，而 Tandem 的重建缺乏整体细节和倾向于略微膨胀，但保持更完整。...4.4.实时性能 将 Euroc 图像下采样到 512×384 分辨率导致每秒 15 帧的跟踪速度。计算深度不确定性会使跟踪速度降低几帧/秒至 13 帧/秒。
视频合成还需要不同帧之间保持时间一致性，很自然，这需要将更多世界知识编码到模型之中。 2. 相比于文本或图像，收集大量高质量、高维度的视频数据要更为困难，更罔论配对的文本 - 视频数据了。...参数化和采样 这里使用的变量定义与之前那篇文章稍有不同，但数学形式是一致的。令 ~_real 是从该真实数据分布采样的一个数据点。...这就需要基于第一个视频 ^ 采样第二个视频 ^ 的能力， , 其中 ^ 可能是 ^ 的自回归扩展或是一个低帧率的视频之中缺失的帧。 除了其自身对应的有噪声变量之外，^ 的采样还需要基于 ^。...而 _ 是一个加权因子，可以寻找一个较大的 _ > 1 来提升采样质量。请注意，使用同样的重建引导方法，也有可能基于低分辨率视频来扩展样本，使之变成高分辨率样本。...内容 是指视频的外观和语义，其可从文本采样来进行条件化编辑。视频帧的 CLIP 嵌入能很好地表示内容，并且能在很大程度上与结构特征保持正交。
非矫正双目SLAM 几乎所有的SLAM系统都假设双目图像是已经被矫正的，这里的矫正是指，使用相同的焦距将两个图像转换为针孔投影，且像平面共面，同时与水平对极线对齐，从而可以通过查看图像中的同一行进行特征匹配...为了保证优化过程中尺度因子保持正数，尺度因子的更新形式为如下形式： Inertial-only MAP Estimation完成之后，帧位姿/速度以及3D点根据估计的尺度进行调整，同时将 轴对齐重力向...为了应对这种情况，本文基于修改版“Inertial-only MAP Estimation”的提出了一种尺度精化技术：所有插入的关键帧都参与优化，但优化量只有重力向以及尺度因子，优化因子图见下图，在这种情况下...step3: Welding BA Welding window范围内的所有关键帧进行局部BA优化（见下图）。为了确定尺度自由度，观测到 的那些关键帧需要保持固定。...实验结果表明，ORB-SLAM3是第一个能够有效利用短期，中期，长期和多地图数据关联的视觉和视觉惯性系统，其精度水平已经超出了现有系统。
在OpenLane数据集上的实验结果，灰色点表示使用里程计进行多帧检测积累的结果，彩色曲线表示地图中不同实例的样条曲线的采样点，红色球体表示样条曲线的控制点。...前者用于车道标记的关联和姿态更新，而后者用于样条曲线的初始化、扩展和优化，右侧显示了因子图，与传统的二进制视觉因子不同，这里包含了一个点对样条曲线的因子，用于优化四个控制点的地标。...每个段落的平均长度约为135米，每秒10帧。整个数据集有14个车道标记的注释类别。大约25%的帧包含超过6个车道标记，这使得车道关联非常具有挑战性。...车道关联评估 表I显示我们提出的解决方案在F1得分方面是最优的，并保持了高效率水平。 B....表III中的结果显示，我们的方法通过利用过去的检测结果在所有场景下提高了车道标线的召回率和精确度。
return 0; fail: return ret; } 3.2 scale 滤镜调用 sws_scale 函数 只看 scale 滤镜中对视频帧进行缩放或格式转换的实现逻辑。...色度子采样因子 // log2_chroma_w 指由一行亮度样本数(luma width)右移多少位得到一行色度样本数(chroma width) // log2_chroma_h...指由亮度样本行数(luma height)右移多少位得到色度样本行数(chroma height) // 以 YUV410P像素格式为例， // 水平方向子采样因子为 1/...4，则 scale->hsub = desc->log2_chroma_w = 2 // 垂直方向子采样因子为 1/2，则 scale->vsub = desc->log2_chroma_h...可以在转码命令行中，将 scale 滤镜的 nb_slices 选项参数设置为大于 1，在 scale_slice() 函数中打断点调试，观察各参数及变量的值。
您的应用程序如果在后台进行OpenGL ES调用，或者在后台将先前提交的命令刷新到GPU，应用程序将会被终止。 您的应用程序必须确保移动到后台之前让先前提交的所有命令在都已完成执行。...如果使用大于1.0的比例因子，则应在使用glScissor，glBlitFramebuffer，glLineWidth或glPointSize函数或gl_PointSize着色器变量时相应地调整尺寸。...使用较低的比例因子并启用多重采样。另一个优点是多重采样还可以在不支持高分辨率显示的设备上提供更高的质量。 要为GLKView对象启用多重采样，请更改其drawableMultisample属性的值。...多重采样不是免费的;需要额外的内存来存储额外的样本，并且将样本解析到解析帧缓冲区需要时间。如果您向应用添加多重采样，请始终测试应用的性能以确保其可接受性。...外部显示器的分辨率及其内容比例因子可能与主屏幕的分辨率和比例因子不同;渲染帧的代码应调整为匹配。 在外部显示器上绘图的步骤与在主屏幕上运行的步骤几乎完全相同。
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