实际并非总是如此，有时候需要一些技巧，例如边界框裁剪或投影网格的变换编码以获得更好的压缩效果。 3....该方法优点是没有额外的推理开销，并且压缩性能是空间哈希的10倍以上，但压缩性能不如组合 K-plane 和变换编码的方法。...训练上，前向传递时作者使用 _ 查找具有最大置信度的特征，后向传递时，作者将梯度分布到探测范围内的所有特征，并通过 \hat{_} 的置信度值的 softmax 进行加权。...在超参数的选择上，该方法继承了 Instant-NGP 的超参数，并引入了两个新参数：索引码本大小 及其索引范围 。...为了验证这些默认值是否合理，作者分别探讨了不同多分辨率级别数（如图3）和隐藏神经元（如图4）下方法的性能。
原始的YOLO论文使用批归一化，它在一个批次的不同图像之间归一化相同的值。这两者之间的概念差异可以忽略不计。 第三步：卷积 现在我们的输入已经归一化，我们将其通过卷积网络。...我们将YOLO理想化为具有两个内核的单卷积层。 为了确保输出张量具有与输入相同的空间维度，我们在归一化输入上应用0填充。 然后可以通过元素乘法（⊙）和累加求和（Σ）将两个内核卷积到图像上。...在输入上卷积两个内核后，我们得到两个大小相等的数组。通常将其表示为3D张量，不同的内核存在于称为“过滤器”或“内核”维度的维度中。 第四步：最大池化 现在我们对输入进行了卷积，可以应用最大池化。...在此示例中，我们使用sigmoid激活函数，但ReLU更为常见。 注意：在最大池化之后应用激活函数效率更高一些。 这个函数可以按元素应用于所有最大池化的矩阵。...每个两个类概率中的一个作为e的指数，这些值除以两个值的总和作为e的指数。e是欧拉常数，值为2.718，具有某些指数特性，因此在此上下文中很常用。
3D数据表达 2D 图像在计算机中只有一种通用格式（像素），与之不同的是：3D 数据可以用许多不同的数字格式来表示。这些表示方法各有优缺点，因此数据呈现方式的选择直接影响到可使用的方法。...栅格化形式（体积网格，Voxel）：可以直接应用 CNN 立体像素的英文 voxel 是 volumetric pixel 的缩写，是空间网格像素到体积网格立体像素的直接扩展。...点云：3D 坐标（x、y、z）中的点的集合，这些点共同形成一个类似于 3D 对象形状的云。点的集合越大，得到的细节就越多。不同顺序的相同点集仍然表示相同的 3D 对象。...，但使用传统的 2D 卷积神经网络来学习先验的形状知识。...那么，如果我们从新视点渲染不同的 2D 投影，它也应该类似于真实 3D 模型的投影。 输入：点云 输出：在新视点处的有深度的图像 动态训练 3d3.
但道路重建的设置不同，因为我们关注的是道路本身，而且路面可能在参考平面之上或之下。考虑到实际道路的不均匀性模式，我们将高程范围设置为 ，垂直方向上得到 个体素。...特征体素被投影到两个图像平面，并从左右视角查询特征。因此，左右体素特征 和 具有相同的形状 。在立体匹配模型的架构中，通过相关操作建立了两个特征图的相似性的代价体积。...BEV体积的通道维度最终被减少为1。由于垂直体素的数量 可能与高度类别的数量 不同，因此高度建议维度被插值为具有 个通道。因此得到了高度特征图 。接下来的输出层与RoadBEV-mono相同。...为了更准确地查询特征，投影多个体素位置并融合附近的像素特征值得关注。我们研究了相同水平分辨率下（即164*64网格）的模型性能。...我们揭示了在鸟瞰图中，单目估计和立体匹配与透视视图中的机制相同，但通过缩小搜索范围和直接挖掘高度方向的特征而得到改进。
前者是最小化重投影误差作为优化目标，后者是以最小化光度误差为目标。 对于特征点法BA，高翔博士所著的《视觉SLAM十四讲》第二版第九章作了非常详细的说明。...由于网格的输入数据总是有限的，而网格本身是无限的，因为需要通过使用双三次插值BiCubicInterpolator来计算网格之间的值。而超出网格范围，则将返回最近边缘的值。...ceres::BiCubicInterpolator > > 变量 数据类型一般是简单类型，如int，float，double等，上面两个定义的数据类型和数据维数必须相同...，要判定变换后的u和v是否在图像内，如果超界了，则该组数据弃之不用。...在使用Grid2D和BiCubicInterpolator后，超界后使用的值是最接近的边缘的值。这两者处理结果看似差别很大，但对结果影响很小的，几乎可以忽略不计。 下面的原来的题目： ? ?
这就是所谓的GPU实例化（GPUInstancing），其工作原理是一次对具有相同网格物体的多个对象发出一次绘图调用。CPU收集所有每个对象的变换和材质属性，并将它们放入数组中，然后发送给GPU。...请注意，各个网格的绘制顺序与我们提供数据的顺序相同。除此之外，没有任何排序或剔除的方法，所以一旦某个批处理在视锥范围内消失，整个批处理都将消失。 2.5 动态合批 减少DC的第三种方法称为动态批处理。...这是一种古老的技术，它将共享相同材质的多个小网格合并为一个较大的网格，而该网格被绘制。但如果使用逐对象材质属性（per-object material properties）时，会失效。...较大的网格一般按需生成，所以动态合批仅适用于较小的网格。球体还是太大了，但立方体可以使用。...除此之外，Unity还可以通过float4来提供纹理的平铺和偏移，该float4与texture属性具有相同的名称，但附加了_ST，代表缩放和平移等。
如图1（a）所示，对于最新框架，具有相同平均准确度的两组对应关系可能导致不同的姿态估计。其次，分别建立对应关系。这无法利用以下事实：知道3D点之一的2D投影的位置会对其他投影的潜在位置施加约束。...（a）因为它使这些对应关系的平均2D错误最小化，所以这种框架的两个实例可能会产生不同但具有相同平均准确度的对应关系，例如绿色和红色。...在通过一些细分驱动的CNN为6D姿势建立3D到2D对应关系之后，本文使用三个主要模块直接从这些对应关系簇中推断出姿势：具有共享网络参数的局部特征提取模块，一个特征 在不同聚类中运行的聚合模块，以及由简单连接的层组成的全局推断模块...CNN输出中的颜色表示从网格单元中心到相应的投影3D边界框角的2D偏移。 局部特征提取。本文使用具有三层的MLP为每个对应关系提取局部特征，并在对应关系和整个群集之间共享权重。 分组特征聚合。...渲染过程中的姿势范围与LINEMOD中的相同，除了以下几点：为了处理遇到对称对象时的姿势歧义，本文在训练过程中根据对象的对称类型将姿势范围限制为子范围，以避免混淆网络。
理想情况下，我们的目标是拥有一个规则的网格，内部有一层三角形，没有聚集，并且在外层有一个平滑的、较低密度的三角形。 图7 第三个网格似乎是最规则的，并且适合这个数据集。...有两种可能的解决方案：第一种是使用这个网格运行模型，然后简单地忽略模型为海洋区域提供的结果。第二种是修改网格以反映海岸线。...名称（sield1）由您选择，但需要与您将在模型中包含的名称相同 我们已经有了公式，现在准备运行模型！ 我们可以探索固定效应和随机效应的结果。...现在回到提取我们的随机项方差。 我们可以在此提取的两个最重要的东西是范围参数（kappa）、标称方差（sigma）和范围（r，自相关降至0.1以下的半径）。...我们将保留之前使用的相同网格（Mesh3）和投影矩阵（A_point），并在此基础上继续进行。我将简要提及对模型的各种自定义（例如时空建模）。
他们的策略需要使用两种不同的深度学习模型，第一个模型建立了表的网格状布局，第二个模型决定了是否可能在许多行或列上进行进一步的单元格跨度。Nassar为表格结构提供了一个新的识别模型。...该方法提出投影池作为分割模型的一个新组成部分，而网格池作为合并模型的一个新组成部分。虽然大多数完全卷积网络依赖于局部证据，但这些独特的池化区域允许模型利用全局表格结构。...因为RPN和CPN具有相同的结构，除了投影和池化操作是在像素的行还是列上，所以只集中讨论RPN。尽管可以使用任意数量的块，但本方法中的RPN是由5个链接在一起的块组成的。...每个分支由3个块组成，与图2中所示的分割模型块相似。不同之处在于，平行卷积层使用了1/2/3的膨胀因子，没有执行最大池化，投影池化被网格池化取代（图5）。...然而，由于不同的TSR方法使用不同的OCR模型不同，考虑OCR误差可能会导致不公平的比较。最近的一些工作提出了一种改进的TEDS度量TEDS-Struct，仅通过忽略OCR误差来评估表结构识别精度。
Unity通过检查对象的包围盒（bounding box ）是否与摄影机的视锥相交来完成验证。 什么是包围盒？ 拿到任何一个网格。找出适合该网格的最小的立方体。就是一个包围盒。...对于顶点和片段程序，生成的代码被分为两个块，vp和fp。但是，对于OpenGL，两个程序都以vp块结尾。这两个主要功能对应于我们的两个空方法。因此，让我们专注于主要功能，而忽略其他代码。 ?...即使未使用它们，它们也将被忽略，但访问矩阵会触发编译器以包含全部代码。 什么是uniform 变量？ uniform表示变量对网格的所有顶点和片段具有相同的值。...（具有红色调的本地位置，因为仅保留了X） 4 纹理化 如果要向网格添加更多明显的细节和变化，而又不添加更多三角形，则可以使用纹理。然后将图像投影到网格三角形上。 纹理坐标用于控制投影。...（跨三角形的线性插值） 不同的网格具有不同的UV坐标，从而产生不同的贴图。Unity的默认球体使用经度-纬度纹理映射，而网格是低分辨率的立方体球体。
特征网格可以自然地被视为4D张量，其中其三个模式对应于网格的XYZ轴，第四个模式表示特征通道维度。...利用稀疏输入RGB-D图像和相机参数，我们将每个输入视图的2D像素映射到3D空间，以生成每个视图的点云。随后，将深度值转换为密度，并利用两组不同的矩阵和向量将深度和颜色信息编码到体素网格中。...此外为了实现由粗到细的重建，3D网格的大小在训练过程中也会进行若干次放大。集成了一个用于特征解码的两层MLP，该MLP采用我们的张量因子提取的观察方向和特征，而不包含XYZ位置。...对于神经特征，采用了具有两个FC层的紧凑MLP，每个FC层具有128个通道，并通过ReLU激活函数进行增强。还使用MLP中的Sin和Cos函数对视角方向和特征进行编码。...例如，对于具有 通道（加上一个密度通道）的 特征网格，密集网格中的参数总数为756M，而本文方法所使用的参数数量仅约为0.36M（四个视图输入），可以实现大约0.05%的压缩率。 图6.
齐次裁剪空间是一个中心点是坐标原点的立方体，xyz取值范围是[-1, 1]。...归一化坐标中，两个轴其中一个轴的范围是由0至1（但不能两个都是0~1），而且能轻易缩放至不同分辨率下的像素单位。...假设把y轴的范围设置为0.0 ~ 1.0，当使用4：3长宽比时，x轴的范围就是0.0至1.333（=4/3），而16：9时x轴的范围则是0.0 ~ 1.777（=16/9），这样就不会出现拉伸了。...接收顶点信息，进行适当的转换后，对顶点进行插值处理，然后对三角形进行遍历，检查每个网格是否被三角形覆盖，如果被覆盖就会生成一个片元。...大体的渲染过程就如上所述。中间忽略了不少信息，如坐标转换（主要使用矩阵、四元数，矩阵就是映射），还有投影（正交/平行投影、透视投影），以及光照模型（各种贴图和法线、切线等）。
然后使用概率估计来先验的估计这些网格的占用率。对二进制占用网格、密度网格和命中网格三种不同的占用网格模型进行了实验，以选择最佳模型。该网络框架主要由卷积层、池化层和全连接(FC)层组成。...因此，从这些堆叠的层中不断提取来自局部邻域的特征，这增加了感受野。虽然边缘标签对于特定的图是固定的，但学习到的解释网络可能在不同的层中有所不同。ECC学习局部邻域的动态模式，具有可扩展性和有效性。...为简单起见，体素化网格用长度、宽度、高度和通道4D阵列表示，用一个通道的二进制值表示相应网格中点的观测状态。Zhou等人使用预定以的距离沿XYZ坐标对3D点云进行体素化，并将每个网格中的点分组。...（3）从二维视图进行3D目标检测（定位） 一些方法还会将LiDAR点云投影到二维视图中。这类方法主要由两个步骤组成：①3D点云的投影；②对投影图像的目标检测。...在《Orientation-boosted voxel nets for 3d object recognition》一文中，它基于VoxNet，以一个3D体素网格作为输入，并包含两个卷积层和两个FC层
程序计算日均值时必须要用完整的一天的数据，如果没有完整的一天的数据则不输出。类似地，任何时间上不足一天的中间文件都会被忽略。例如，有5个6小时间隔的中间文件可用，那么最后一个文件会被忽略。...如果两个数据集具有相同的垂直层，则不需要移除垂直层。由于real进行插值时，需要初始条件和边界条件具有相同的垂直层。因此，当两个数据集的垂直层不同时，则需要从m层的文件中移除(m-n)层（m>n）。...m和n是这两个数据集的垂直层数。 mod_levs只是用于处理具有不同垂直层的不同数据集的一种折衷方法。...用户在使用mod_levs时应该注意：尽管数据集间的垂直层位置不需要匹配，但所有数据集都应该具有地面层数据，而且当运行real.exe和wrf.exe时应该选择所有数据集中最低的p_top值。...注意：p_top为namelist.input中定义模式顶的参数。 calc_ecmwf_p.exe 垂直插值气象场时，real程序需要和其他气象场处于相同垂直层的3D气压场和位势高度场。
CoordConv将两个网格的网格通道连接到原始图像和中间特征图，以对位置信息进行编码。...如上所述，无法判断是使用更长焦距的相机拍摄还是近距离拍摄。从另一个角度来看，即使两个摄像机具有相同的3D距离，但从相同的位置由不同焦距的两个摄像机成像的同一对象也会出现不同的外观。...RVNet使用自身运动补充速度 在以上两种方法中，都是将雷达引脚投影到摄像机图像上。投影点可以用作单个像素，也可以提供恒定的空间范围。...BEV地图是具有0.1 m分辨率的离散化网格，具有多个高度图，一个密度图和一个强度图。...这种表示的优点是它自然紧凑。它具有五个通道：范围（距离），高度，方位角，强度和一个指示单元格是否包含点的标记。 ?
1.1 特征归一化 为了消除数据特征之间的量纲影响，我们需要对特征进行归一化处理，使得 不同指标之间具有可比性。...我们的目标是将这些数据投影到一维，让每一类相近的数据的投影点尽可能接近，不同类别数据尽可能远，即图中红色和蓝色数据中心之间的距离尽可能大。 ? 左图和右图是两种不同的投影方式。...高维空间本身具有稀疏性。一维正态分布有68%的值落于正负标准差之间，而在十维空间上只有2%。 过多的变量，对查找规律造成冗余麻烦。 仅在变量层面上分析可能会忽略变量之间的潜在联系。...贝叶斯优化算法，贝叶斯优化算法在寻找最优最值参数时，采用了与网格搜索、随机搜索完全 不同的方法。网格搜索和随机搜索在测试一个新点时，会忽略前一个点的信息；而贝叶斯优化算法则充分利用了之前的信息。...检验方法 4.1 KS检验 Kolmogorov-Smirnov检验是基于累计分布函数的，用于检验一个分布是否符合某种理论分布或比较两个经验分布是否有显著差异。
（来源：爱丁堡大学） 1：立体视觉系统 Stero 需要在相对于待测物体特定的一些位置固定两个或多个摄像头，并且利用这样设定的结构获取不同场景下的图像，匹配相应的像素点，计算每个像素点对应的位置在不同的图像间的差异...然而，RGB-D 摄像头的深度输出常常有许多的「孔洞」，这是由于遮挡（前景中的物体遮挡住了其后方物体的投影），模式感知失败以及感知范围的问题（在离摄像头更远的地方，投影和感知会变得很困难）。 ?...VoxNet 架构（来源：VoxNet） VoxNet 的架构本身非常简单，它由两个卷积层、一个最大池化层和两个用于计算输出的类别得分向量的全连接层组成。...为了解决这个问题，他们使用了一个简单的数据增强策略。在训练中，他们多次对每个体素网格进行旋转，并且在所得到的副本上进行训练；接着在测试时，他们将最后的全连接层在输入的不同方向上得到的输出进行池化。...通过这种方式，VoxNet 通过在输入的体素网格的不同旋转方向上共享相同的学到的卷积核权值来学习这种旋转不变性。 VoxNet 代表着我们向真正的三维学习迈进了一大步，但是体素网格仍然具有一些缺点。
Z轴的坐标系 但是在2D的屏幕坐标上不可能有XYZ立体的坐标轴 所以需要图形算法负责把3D坐标“拍平”显示到2D屏幕上，这个叫做3D投影 将3D的点转换为2D的点之后，再用之前链接2D点的方法去连接这些点...图像需要填充 步骤： 先铺上一层像素网络 扫描线算法，先会去读取多边形的三个点，找出最大和最小的Y值，然后只在这两个点之间进行工作 然后算法从上往下，一次处理一行，计算每一行和多边形相交的两个点...，而是吧多边形的距离和Z-buffing里面的距离进行对比，他总是记录更低的值 Z缓冲区完成后，会和“扫描线”算法的改进高级版配合使用，不仅可以勘测到线的交叉点还可以知道某像素是否在最终场景中可见...游戏角色的头部或地面，只能看到朝外的一面，所以为了节省处理时间，会忽略多边形的背面，减少了一般多边形面数。...面对的方向叫做“表面法线“ 用一个垂直与表面的小箭头来显示这个方向 加一个光源，因为不同多边形面对光源的角度不同，因此会导致箭头的方向和光源照亮的方向重叠越多，代表这个多边形越亮 纹理Textures
0.5 常用坐标系 WGS84：地心大地坐标系，我们常说的GPS定位系统就是依据此坐标系建立的。 CGCS200：地心大地坐标系，参数跟84稍有不同，可忽略。...EPSG 用于标识不同的地理空间参考系统，包括坐标系统、地理坐标系、投影坐标系等。这些标识符可用于许多应用程序和地理信息系统软件，以确保数据在不同系统之间的正确转换和处理。...3.2 栅格数据 栅格数据是将空间划分成很多有规律的网格，每一个网格都表示空间上相同大小的范围，网格的值表示该空间范围内被计算出来的某一属性值，每一个栅格所表示的地面实际范围的大小，被称为分辨率。...地图切片 采用预生成的方法存放在服务器端，然后根据用户提交的不同请求，把相应的地图瓦片发送给客户端的过程，它是一种多分辨率层次模型，从瓦片金字塔底层到顶层，分辨率越来越低，但表示的地理范围不变。...2）切片原点 在确定了切片范围后，需要定义一个切片原点，切片原点的定义有两种：左上（xyz）或者左下（tms）。切片原点的选择主要影响 “级-行-列”中的“列”。
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