B.全局地图合并 构建语义图：为了合并不同位置的子地图，必须全局解决地点识别和相对位姿估计这两个关键挑战，而无需初始猜测。传统方法通常使用完整的激光扫描数据构建手工制作或基于学习的全局描述符。...在这种情况下，采用GraffMatch算法，这是一种不需要全局描述符的方法，它基于开源的数据关联框架，用于识别两个子地图之间的重叠部分。...在合并了子图之间的重叠地标之后，引入了一个新的捆集调整公式，以联合优化关键帧的姿态、线地标和平面地标，以提高地图的精度。...这两个数据集提供了大量的语义辅助扫描和地面真实姿势，可以用来构建和评估我们的地图制作框架。 图5. CARLA模拟器上地图合并和鸟瞰视图的共视连接案例。...我们还评估了我们提出的地图表示相对于传统的点云地图的轻量性。为此在KITTI数据集上进行了实验，并将我们的轻量级地图的存储需求与具有不同下采样分辨率r的密集点云地图进行了比较。
方便地查看复杂数据集的整体结构 用于构建多绘图网格的高级抽象，可让您轻松构建复杂的可视化 简洁的控制matplotlib图形样式与几个内置主题 用于选择调色板的工具，可以忠实地显示数据中的模式...这些数据集没有什么特别之处; 它们只是pandas数据帧，我们可以用pandas.read_csv加载它们或手工构建它们。许多示例使用“提示”数据集，这非常无聊，但对于演示非常有用。..._images / introduction_11_0.png 注意如何在散点图和线图上共享size和style参数，但它们会不同地影响两个可视化（更改标记区域和符号与线宽和虚线）。...这些表示在其底层数据的表示中提供不同级别的粒度。在最精细的级别，您可能希望通过绘制散点图来查看每个观察，该散点图调整沿分类轴的点的位置，以使它们不重叠： ?...我们上面使用的“fmri”数据集说明了整齐的时间序列数据集如何在不同的行中包含每个时间点： 学科 时间点 事件 区域 信号 0 S13 18 STIM 顶叶 -0.017552 1 S5 14 STIM
关键帧是一组经过选择的帧，它们在空间上分布良好，同时与最新帧有足够的重叠 为了管理关键帧，我们将两个帧 Pi 和 Pj 之间的重叠率定义为 Pi 中落在 Pj 体素内的点的分数。...每次新帧到达时，我们都会评估该帧与最新关键帧之间的重叠率，如果重叠小于阈值（例如，90%），我们将该帧插入到关键帧列表中。...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。...一旦子图中的帧数达到阈值或第一帧和最后一帧之间的重叠小于阈值，使用LM优化器执行因子图优化并根据优化结果将帧合并为一个子图 7、全局建图 全局建图模块对位姿进行校正以获得全局一致的建图结果。...为了解决这些问题，我们为每个子图xi引入了两个称为端点（xiL 和 x^i_R）的状态；它们保存子图中第一帧和最后一帧相对于子图位姿的状态 假设子图给定Nsub个传感器状态，那么定义子图的原点位姿为中间状态
14 可视化趋势 15 可视化地理空间数据 16 可视化不确定性 17 比例墨水原理 18 处理重叠点 19 颜色使用的常见缺陷 20 冗余编码 21 多面板图形 22 标题，说明和表格 23 平衡数据和上下文...，时间序列和 Matplotlib 绘图 七、统计之旅 – 经典方法 八、贝叶斯统计简介 九、Pandas 库体系结构 十、R 与 Pandas 的比较 十一、机器学习简介 NumPy 和 Pandas...五、Pandas 的算术，函数应用以及映射 六、排序，索引和绘图 精通 Pandas 探索性分析 零、前言 一、处理不同种类的数据集 二、数据选择 三、处理，转换和重塑数据 四、像专业人士一样可视化数据...七、以不同格式保存图形 八、开发交互式绘图 九、在图形用户界面中嵌入绘图 十、使用mplot3d工具包绘制 3D 图形 十一、使用axisartist工具包 十二、使用axes_grid1工具包 十三、...） 1.2 Python 工具的初次尝试 1.3 播放声音 二、设计和构建程序 2.1 编程导论 2.2 在内存中表示数据 2.3 计算模型 2.4 Python 中的编程模式 2.5 数据别名 2.6
视觉SLAM算法利用传感器(如单目、立体和RGB-D相机)收集的数据来估计先前未知环境中相机的姿态，并逐步构建周围场景的地图。...在高度动态环境中，这些不准确性变得更加明显，增加相机漂移的概率。此外，由于深度信息中的错误，构建的地图可能会出现分层现象，其中本应位于相同深度的图像块在地图上表示为不同深度。...我们对关键帧的偏好倾向于：1) 动态物体比率较低的帧；2)与前一关键帧重叠率较低的帧。我们使用 I_R^d 和 I_R^o 分别表示输入帧I的两个比率。...基于重叠的策略涉及从与当前帧视觉上重叠的关键帧中随机选择。为避免过度关注边缘区域并反复优化相同区域，我们首先使用基于覆盖的策略优化整个场景，然后多次使用基于重叠的策略，定期重复此过程。...准确获得的无动态物体图像也可以在进一步的应用中使用，如机器人导航。
例如在下面的示例中，当使用几种不同的映射方法来处理数据后，可以看到绘制的散点图是不一样的。...遍历数据点查看是否存在当前鼠标点距离某个数据中心点的距离小于其散点的绘制半径，如果有则认为鼠标在该点之上。 利用之前缓存的该点绘图数据，调整绘图样式，增大数据点的绘图半径覆盖式绘图即可。...为了简化代码，demo中的一些绘图数据并没有参数化，而是采取直接写死的形式放在代码里，尤其是逐帧绘图的代码，一般开发中此处都会配合动画来进行实现。...为了重置某个数据点的hover状态，笔者最初的实现思路是在每一帧中，使用context.clip( )方法裁切出绘图区域，先用全局背景绘制出背景图，缩小数据点半径，然后再绘制数据点，直到半径缩小至hover...，这样就可以在数据点之间有重叠时重现hover前的状态。
这种方法确保了同一3D物体在不同视角下的分割掩膜的一致性。 SAMPro3D首先初始化3D提示，使用SAM在各个帧中生成相应的2D掩膜。...然后，它根据所有帧中相应掩膜的质量过滤3D提示，优先选择在所有视图中都能产生高质量结果的提示。为了解决部分物体分割的问题，该框架合并了重叠的3D提示，整合信息以实现更全面的分割。...该策略涉及检查不同3D提示生成的掩膜，并识别它们之间的一定重叠。在这种情况下，我们认为这些提示可能正在分割同一个对象，并将它们合并为单个伪提示。这个过程促进了提示间信息的整合，导致更全面的对象分割。...过滤和合并提示的重要性：不使用2D引导的提示过滤（w/o Fil.）和不使用提示合并（w/o Con.）的情况下，性能有所下降，这表明这两个步骤对于最终的分割效果是重要的。...投票机制的影响：在提示过滤时使用的两种不同投票机制（soft和top-k）中，soft策略略优于top-k策略，尤其是在mIoU [0.5] 指标上。
我们使用四个全景摄像头提取精确参数化的地面特征。系统主要分为两个部分。第一个（左侧）部分是地图构建部分，当首次进入环境时创建一个全局地图。...定位和地图更新：在构建全局地图后，当车辆返回到环境中时，可以利用新捕获的环境数据进行定位和地图更新。...当机器人的位姿变化超过预定义的阈值时，将生成一个关键帧，由于语义信息的限制以及个别测量中存在的碎片化和低置信度的观测，采用概率滤波来融合两个关键帧之间的所有观测，以获得更好的关键帧融合结果。...在完成全局优化后，我们可以使用优化后的姿态将局部地图合并到全局地图中。 定位和地图更新 完成地图构建后，当车辆再次访问同一环境时，我们会执行定位和地图更新过程。...在获得了连续的轨迹后，生成使用当前观测和新获得的轨迹的局部地图，这些具有关键帧全局位姿的局部地图被合并到先前的地图中，补充缺失的部分，并更新/完善现有的地图。 图7.
Matplotlib 是 Python 中非常流行且广泛使用的数据可视化库，主要用于创建各种类型的图表和图形。它提供了丰富的绘图功能，支持静态、动态和交互式的图表。...通过掌握其基本用法和高级技巧，你可以在数据分析和科学计算中获得极大的帮助。 Matplotlib中如何实现动画绘制？...frames：帧的数量或帧的数据。 init功能（可选）：初始化每一帧的函数。 interval：每帧之间的时间间隔（以毫秒为单位）。 blit：布尔值，表示是否只重新绘制变化的部分。...Matplotlib允许用户绘制多个子图，并通过调整布局来避免子图之间的重叠。例如，可以使用紧缩布局（tight_layout）方法来优化图形的布局，使各个子图之间不会相互干扰。...此外，还可以通过代码实现多图排列，如使用OpenCV和matplotlib结合实现多图排列。总结来说，Matplotlib提供了多种方法来实现多图并排显示，以满足不同的需求。
本书第5章中解释了如何逐层构建图。 4.3.2.3 通过使用qlot()减少键入语法代码的数量 在ggplot2中，有两个主要的高级函数用于创建绘图：qlot()和gglot()。...ggplot2的第二个显著特性是它使用数据帧，而不是单独的向量。因此，在使用该包创建绘图之前，如果数据是矢量，则需要将数据转换为数据帧。...提供给gglot()本身或提供给各个geom以创建绘图的所有数据都包含在数据帧中。...空图 应该在aes()函数中指定数据帧中需要绘图的任何信息。在本例中，我们通过aes()函数实现美学映射：分别指定x和y变量。但是，只绘制了一个空白的GGPlot。...更改颜色的另一个重要应用是将不同颜色映射到源数据集中的类别变量的不同级别。例如，在微生物群落研究中，我们经常使用不同的颜色来呈现不同的实验组或条件。
在R语言中，有很多R包可以实现韦恩图的绘制，米老鼠在这里推荐“ggvenn”和“ggVennDiagram”这两个R包，它们都是基于ggplot2的绘图系统，和其它ggplot2绘制的图兼容性好，这里主要介绍...这里假定我们有两个基因集，并且想展示这两个基因集的共同基因和不同基因，具体代码如下： install.packages("ggvenn") #安装ggvenn包 library(ggvenn) #加载ggvenn...，它最主要的就是ggvenn()函数，该函数的参数比较丰富，主要包括如下内容： （1）data：用于绘制韦恩图的数据集，可以是数据框，也可以是列表； （2）columns：针对数据框，可以提取特定的列绘图...； （3）show_elements：是一个逻辑参数，默认值是FALSE，表示是否把数据集的元素展示出来，在实例中也就是表示是否展示基因名； （4）show_percentage：是一个逻辑参数，默认值是...：表示不同数据集名称的文本颜色，默认值是"black"； （10）set_name_size：表示不同数据集名称的文本大小，默认值是6； （11）text_color：表示不同数据集里元素的文本颜色，默认值是
前言 一、「绘图技巧」 :如何在同一个图形上显示两个colorbar 二、可视化学习圈子是干什么的？ 三、系统学习可视化 四、猜你喜欢 前言 我们的数据可视化课程已经上线啦！！...「绘图技巧」 :如何在同一个图形上显示两个colorbar 今天我们的学员交流群里有人咨询： 如何在一个图形中同时显示两个Colorbar?特别是在绘制地图的时候。...添加 在Matplotlib中，绘制两个甚至多个colorbar的核心技巧可以总结为以下两点： 绘制colorbar位置部分 使用fig.colorbar()函数映射正确的数值和绘图对象 绘制colorbar...位置部分 这一个操作一般都是使用Matplotlib中画布对象fig的*add_axes()*， 该函数的主要作用是Matplotlib中用于在图形（Figure）上添加新的坐标轴（Axes）的方法之一...其中： mappable: 需要创建色条的可映射对象（例如，返回图像或集合的绘图对象，如 imshow() 或 scatter() 的结果）。
人口金字塔是人口年龄和性别分布的图形表示。它由两个背靠背的条形图组成，一个显示男性的分布，另一个显示女性在不同年龄组的分布。...我们将首先将数据加载到熊猫数据帧中，然后使用 Plotly 创建人口金字塔。 使用情节表达 Plotly Express 是 Plotly 的高级 API，可以轻松创建多种类型的绘图，包括人口金字塔。...plotly.express 和用于将数据加载到数据帧中的 pandas。...接下来，我们使用 read_csv（） 函数将人口数据从 CSV 文件加载到 pandas 数据帧中。...数据使用 pd.read_csv 方法加载到熊猫数据帧中。 使用 go 为男性和女性群体创建两个条形图轨迹。条形方法，分别具有计数和年龄组的 x 和 y 值。
创建数据帧 直接创建：那些满足对数据帧的列（组件）限制的对象可以通过函数data.frame来构建成为一个数据帧 > t 数据帧最简单的方法应当是使用read.table()函数从外部文件中读取整个数据帧。...挂接和卸载数据帧 当觉得使用'$'引用数据帧元素(如't$home')麻烦时，可以进行数据帧挂接 > attach(t) 这样可以直接引用数据帧内的元素，而无需'$'，前提是数据帧外没有同名的变量...如：ls(), ls(2), ls(t) R可以在搜索路径中包含至多20个项目,列表和数据帧只能在位置2或更靠后的位置上挂接。...你甚至可以在后两个数中使用和真值(true value)不同的值，在同一页上得到大小不同的图。
3 如何在已有图形上加一条水平线 使用低水平绘图命令 abline()，它可以作出水平线（y 值 h=）、垂线（x 值 v=）和斜线（截距 a=， 斜率 b=） 。...R中的绘图命令可以分为高水平（High level） 、 低水平 （Low level） 和交互式（Interactive）三种绘图命令。...简要地说，高水平绘图命令可以在图形设备上绘制新图；低水平绘图命令将在已经存在图形上添加更多的绘图信息，如点、线、多边形等；使用交互式绘图命令创建的绘图，可以使用如鼠标这类的定点装置来添加或提取绘图信息。...在 R 中可以通过绘图参数 par(new = TRUE)使得绘制第二个绘图 (hight-level plot) 时保留第一个绘图区域，这样两张绘图会重叠在一起，看起来就是双坐标图。...11 在 word 里如何使用 R 生成的高质量绘图？ 矢量绘图的效果是最好的，比如 eps、pdf，而不是位图（png、jpg、tiff等）。
C通道和T帧的张量，图片中每一行不同颜色代表在不同时间点的特征，沿时间维度，我们将一部分通道移动-1，另一部分通道移动+1，其余部分不动（如 图1 b 所示）。...与TSN基线相比，使用naive shift会降低2.6%的准确率。 1.2.3 TSM模块 为了解决naive shift的两个问题，TSM给出了相应的解决方法。 减少数据移动。...一种简单的TSM使用方法是将其直接插入到每个卷基层或残差模块前，如 图3 a 所示，这种方法被称为 in-place shift，但是它会损失主干模型的空间特征学习能力，尤其当我们移动大量通道时，存储在通道中的当前帧信息会随着通道移动而丢失...用于在线识别的单向TSM 推理图如 图4 所示，在推理过程中，对于每一帧，我们保存每个残差块的前 1/8 特征图并将其缓存在内存中，对于下一帧，我们用缓存的特征图来替换当前特征图的前 1/8。...可以看到，分离的时空自注意力在两个数据集上都达到了很好的效果。
只要执行帧之间没有数据依赖关系，则来自不同执行帧的操作可以并行运行。 Switch：Switch 运算符会根据输入控制张量 p 的布尔值，将输入张量 d 转发到两个输入中的一个。...一个执行帧中执行的任何操作都有一个唯一的迭代 ID，这使得我们能够唯一地识别迭代计算中同一操作的不同调用（比如 hile 操作之中，某一个 op 可能会多次执行）。...我们接下来看看条件表达式和 while 循环如何在 Tensorflow 内部实现。 3.1 条件表达式 下面是构建条件表达式 cond(pred, fn1, fn2) 数据流图的高级伪代码。...一个参与设备可以有多个迭代在并行运行，而且两个参与设备可以同时在同一个循环的不同迭代中工作。...本节解释了 TensorFlow 如何在有 cond 和 while_loop 的情况下自动构建反向传播图。我们假设读者对自动反向传播的工作方式有一定的了解。
其次，分析了使用单目摄像头的视频帧进行SfM的准确性，其中摄像头对于相同的测试区域具有不同的视角。...本文考虑了以下未校准多摄像头系统的情况：该系统由两个摄像头组成，捕捉在时间（使得这两个摄像头成为图像对）具有重叠的图像，而在时间捕捉的图像在两个帧序列中都与相邻图像有重叠。...实验 进行了两个实验来评估： 1）在考虑不同的摄像头安装配置情况下的3D重建精度， 2）使用提出的BA中基线约束来提高具有重叠的两个未校准摄像头的3D重建精度。地面激光雷达点云被用作评估的参考。...实验一：表3显示了四种不同视角摄像机不同安装配置的稠密重建精度统计数据。 实验二：在这个实验中评估了使用我们提出的基线约束的受限BA的结果与传统BA的结果。...总结 本文进行了两个实验，以评估使用不同的相机安装配置的3D重建的准确性，以及在两个未校准的相机有重叠的情况下，使用我们提出的基线约束在BA中的准确性改进。
然而，在某些设置中，可能需要更深入的理解，如特定的推理任务或不同的视频类型，因此在这些设置中，平衡这些权衡仍是一个关键的挑战，以推进基于MLLM的视频理解。...对于中的每个单独帧，作者依次将 Token 分成两个非重叠 Token 集，其中包含 Token ，，其中包含 Token ，在每一步中，初始。...作者选择相似度得分最高的 Top- 个 Token 对并通过池化组合匹配 Token 。最后，将两个集合中剩余的 Token 合并在一起，形成 个 Token ，经过第 步后完成。...这些基准测试共同为DyTo提供了全面的评估，以解释复杂的、多模态数据，并在任务结构的不同 Level 上生成准确、上下文丰富的响应。...如图6所示，所提出的方法在保持目标的动作的同时，竭力防止原始空间信息的破坏。作者将常数合并比例r=288设置为方便与池化方法进行比较，而r是DyTo中的动态整数值，其值会根据聚类的数量而变化。
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