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流型上的Kalman Filter

连续时间系统运动学Thetrue-statekinematicsp˙=vv˙=aq˙=12q⊗ωb˙a=nab˙ω=nωg˙=0\begin{aligned}\dot{\bold{p}}&=\bold{

Shilong Wang·2023-01-09 09:24

markdown 数学公式左对齐

代码：$$\begin{aligned}&1*2+3\\&=2+3\\&=5\end{aligned}$$显示：1∗2+3=2+3=5\begin{aligned}&1*2+3\\&=2+3\\&=5\

「已注销」·2023-01-08 11:00

markdown左对齐

$$\begin{aligned}&a=1\\&a+b=2\\&a+b+c=3\end{aligned}$$a=1a+b=2a+b+c=3\begin{aligned}&a=1\\&a+b=2\\&a+

tanjunming2020·2023-01-08 11:52

强化学习笔记_7_策略学习中的Baseline

PolicyGradientwithBaseline1.1PolicyGradientpolicynetworkπ(a∣s;θ)\pi(a|s;\theta)π(a∣s;θ)State-valuefunction:Vπ(s)=EA∼π[Qπ(s,A)]=∑aπ(s∣s;θ)⋅Qπ(s,a)\begin{aligned

k_kun·2023-01-07 19:22

TOOD: Task-aligned One-stage Object Detection(阅读笔记)

目标检测的两个子任务：分类和定位研究现状最近的单阶段目标检测器试图通过关注目标的中心来预测两个独立任务的一致输出。例：FCOS和ATSS都使用centerness分支。以提高从对象中心附近的锚点预测的分类分数，并为相应锚点的定位损失分配更大的权重。目前存在的问题：(1)分类和定位的独立性。即，并行使用两个独立的分支执行对象分类和定位。(2)与任务无关的样本分配。即，样本分配方案与是分类任务还是定位

_晟_·2023-01-07 15:40

论文翻译 | TOOD：《TOOD: Task-aligned One-stage Object Detection》详细解读

摘要：提出问题：单阶段目标检测通常是通过优化两个子任务来实现的：目标分类和定位，使用具有两个平行分支的头部，这可能会导致两个任务之间的预测存在一定程度的空间错位（spatialmisalignment）。解决方案：任务对齐的单阶段对象检测(TOOD)，以基于可学习的方式明确地对齐两个任务。TOOD：Task-alignedHead(T-Head)在学习任务交互式和特定任务的功能之间提供了更好的平衡

诺顿与苏菲·2023-01-07 15:06

TOOD: Task-aligned One-stage Object Detection

文章链接：https://arxiv.org/pdf/2108.07755.pdf源码链接：https://github.com/fcjian/TOOD单阶段目标检测通常通过优化目标分类和定位两个子任务来实现，使用两个并行分支的头部，这可能会导致两个任务之间的预测出现一定程度的空间错位。本文提出了一种任务对齐单阶段对象检测器(tood)，它以一种基于学习的方式显式地对齐两个任务。首先，设计了一种新

小小小~·2023-01-07 15:06

目标检测之TOOD：Task-aligned One-stage Object Detection

ICCV210.摘要one-stage和two-stage的最大区别就是分类回归任务是否是同时进行，本文的目的是解决两类任务并行进行时候的冲突。用两个任务对齐的预测头（分类，回归任务），对预测结果进行进行微调，使两种不同的并行进行的任务尽量对齐。1.背景One-stage的目标检测是对目标的分类和定位进行同时进行，这种目标检测有两个平行分支的头部，这可能会导致两个任务之间的预测出现一定程度的空间错

Diros1g·2023-01-07 15:36

【目标检测】12、TOOD: Task-aligned One-stage Object Detection

文章目录一、背景二、动机三、方法3.1Task-alignedHead3.2TaskAlignmentLearning3.2.1Task-alignedsampleassignment3.2.2Task-alignedLoss四、效果论文：https://arxiv.org/pdf/2108.07755.pdf代码：https://github.com/fcjian/TOOD出处：ICCV2021

呆呆的猫·2023-01-07 15:04

【目标检测】TOOD:Task-aligned One-stage Object Detection

TOOD:Task-alignedOne-stageObjectDetection论文题目：《TOOD:Task-alignedOne-stageObjectDetection》——任务对齐的单阶段目标检测论文地址：https://arxiv.org/abs/2108.07755论文代码：https://github.com/fcjian/TOOD1、前言目标检测存在的问题（1）分类和定位是独立的

三拾佳易·2023-01-07 14:31

回归模型（一元线性回归、多项式回归、多重回归、最小二乘法、梯度下降法、随机梯度下降法、小批量梯度下降法）

回归模型意义：用于预测趋势或对指标进行评价1.一元线性回归fθ(x)=θ0+θ1x\begin{aligned}\f_{\theta}(x)=\theta_{0}+\theta_{1}x\end{aligned

奋进的小hang·2023-01-07 08:12

cartographer点云匹配时为什么要重力对齐？

AddAccumulatedRangeData里面的这行代码的含义在这里插入代码片consttransform::Rigid2dpose_prediction=transform::Project2D(non_gravity_aligned_pose_prediction

COCO_PEAK_NOODLE·2023-01-07 00:23

pytorch的数据集生成方法：基于h5py

/celeba_aligned_small.h5py'total_images=20000withh5py.File(hdf5_file,'w')ashf:#打开h5py文件，文件不存在则会创建文件count

Libertaz·2023-01-04 20:06

realsense d435i获取某像素点三维坐标（计算深度和点云两种方法）

这篇写的比较详细但也比较乱，另一篇思路更清晰和简介一点，可供参考：Ubutntu下使用realsensed435i（二）：获取某二维像素点的三维坐标00说明代码1使用aligned_depth_frame.get_distance

冰激凌啊·2023-01-04 09:56

RNN求导公式详细推导

求导公式太复杂了,所以想了一个办法拆分求导的公式.那就是用语法树.原文参见RNN反向求导详解_格物致知-CSDN博客ot=φ(Vst)=φ(Vϕ(Wst−1+Uxt))Lt=loss(ot,yt)\begin{aligned

两个幽灵·2023-01-03 12:13

深度学习-神经网络：Recursive Neural Network/递归神经网络(General Form of Recurrent Neural Network/循环神经网络)

RecursiveNeuralNetwork(结构递归神经网络)：用来处理树结构、图结构等递归结构的信息RecurrentNeuralNetwork(时间递归神经网络/循环神经网络)：用来处理包含序列结构的信息\begin{aligned

u013250861·2023-01-01 20:57

【老鸟进阶】deepfacelab合成参数详解

滚石Arthur·2022-12-31 07:17

Aligned Dual Channel Graph Convolutional Network for Visual Question Answering论文笔记

一，介绍：这篇文章是在ReGAT-关系感知图形注意网络用于视觉问答的基础上的进一步研究，文章首先通过一个例子说明ReGAT模型只考虑了图像的区域之间的关系，没有考虑问题的单词之间关系就会造成答案错误。例如上图，问题是裁判员的衣服颜色是什么，答案却是黑色而不是蓝色。原因就在于没有考虑问题中单词之间的关系（这其实类似于注意力中只考虑图像各区域的自注意而没有考虑单词的注意力）本文贡献：1)提出了一种双通

是尘埃呀！·2022-12-30 13:09

Markdown数学公式大全

如：{x=1y=2+x\left\{\begin{aligned}x&=1\\y&=2+x\end{aligned}\right.{xy=1=2+x$\left\{\b

巴涅波赫夫·2022-12-30 08:13

【SVM】简单介绍（三）

1、LagrangeMultipliers对于一个很一般的问题Minimizef(x)subjectto{a(x)≥0b(x)≤0c(x)=0\begin{aligned}\text{Minimize}

寂静的以·2022-12-30 02:38

【SVM】简单介绍（四）

1、SoftMarginSVM对偶求解构造拉格朗日函数L=12∥w∥2+C∑i=1nξi−∑i=1nαi(yi(wTxi+b)−1+ξi)−∑i=1nγiξiαi≥0γi≥0\begin{aligned

寂静的以·2022-12-29 21:05

夏小悠·2022-12-28 20:04

内存对齐是什么？为什么要对齐？怎么对齐？

看C++源码遇到一个比较陌生的语法：__attribute__((aligned))，例如intx__attribute__((aligned(16)))=0;，秉持着不懂就要问的态度，咨询了下搜索引擎

SunnyZhou-1024·2022-12-28 10:27

【Paper-Reading Day1】MULTIPLICATIVE FILTER NETWORKS

z(1)=g(x;θ(1))z(i+1)=(W(i)z(i)+b(i))∘g(x;θ(i+1)),i=1,…,k−1f(x)=W(k)z(k)+b(k)\begin{aligned}z^{(1)}&=

NKUMIT·2022-12-28 08:52

滤波算法(贝叶斯滤波)

(x∣y,z)=p(x,y,z)p(y,z)=p(y∣x,z)p(x,z)p(y,z)=p(y∣x,z)p(x∣z)p(z)p(y∣z)p(z)=p(y∣x,z)p(x∣z)p(y∣z)\begin{aligned

Shilong Wang·2022-12-26 00:21

贝叶斯滤波器

贝叶斯滤波器定义以下运动和观测模型：运动方程：xk=f(xk−1,vk,wk),k=1,⋯ ,K观测方程：yk=g(xk,nk),k=0,⋯ ,K\begin{aligned}&\text{运动方程：}

威士忌燕麦拿铁·2022-12-26 00:50

PyTorch学习笔记（28） BN LN IN GN

WhyNormalizationInternalCovariateShift(ICS):数据尺度/分布异常，导致训练困难H11=∑i=0nXi∗W1iD(H11)=∑i=0nD(Xi)∗D(W1i)=n∗(1∗1)=n\begin{aligned

TongYixuan_LUT·2022-12-24 14:53

【移动机器人】轮式里程计原理

它的运动学方程很简单，如下：x˙r=vcos⁡θry˙r=vsin⁡θrθ˙r=ωr(1)\tag{1}\begin{aligned}\dot{x}_r&=v\cos_{\theta_r}

CHH3213·2022-12-24 03:24

【论文阅读】Ensemble of pose aligned features for person re-identification

这篇文章是由华中科技大学图像信息处理与智能控制教育部重点实验室完成，在ControlTheory&Applications上被收录，文章对行人重识别的两大挑战：行人姿态变化和场景亮度变化提出改进措施。在阅读这篇文章过程中感觉自己火候未到，有些内容半知半解，等或一段时间再进行更新What1、行人重识别在现实生活中有非常广泛的应用，目前解决这一领域的方法主要有基于表征学习（featurereprese

Yolo_1996·2022-12-23 13:13

数据增强：AlignMixup: Improving Representations By Interpolating Aligned Features阅读笔记

—————————————————————————————————————————————————————————————AlignMixup:ImprovingRepresentationsByInterpolatingAlignedFeatures—————————————————————————————————————————————————————————————一、先验知识1.正则化在数

像风一样自由的小周·2022-12-23 13:11

手打SVM公式推导以及利用对偶学习算法求解全过程

公式推导：{maxmargin(w,b)s.t.yi(wTxi+b)>0,(i∈1,2,...,N)\left\{\begin{aligned}&maxmargin(w,b)\\&s.t.

页页读·2022-12-21 07:50

【老鸟进阶】deepfacelab错误人脸图片快速处理

手动删除对应aligned图片当然是个方法，但效率比较低，这

滚石Arthur·2022-12-20 16:11

兩隨機變數乘積的期望值

E⁡(XY)=E⁡(E⁡(XY∣Y))lawoftotalexpectation=E⁡(Y⋅E⁡[X∣Y])外層給定Y=y,所以Y對內層期望值來說為常數\begin{aligned}\operator

keineahnung2345·2022-12-20 10:32

python 检测垂直直线,在OpenCV中检测和删除垂直和水平线

#Readtheimageimg_for_box_extraction_path='aligned_filled.jpg'img=cv2.imread(img_for_box_extraction_path

户外装备党·2022-12-18 10:36

线性回归---基于PyTorch,tensorflow的实现

\begin{aligned}\left

樊凡灬·2022-12-17 16:00

高博SLAM第十章优化代码出错解决办法

slambook/ch10/g2o_custombundle/ceres/autodiff.h:225:11:error:‘classceres::internal::FixedArray,17,Eigen::aligned_allocator

com1098247427·2022-12-17 01:00

利用Realsense D435和Mocap制作TUM数据集

同时录制话题/camera/color/image_raw、/camera/aligned_depth_to_color/imag

Liangtao`·2022-12-16 15:15

相机标定—— 张正友标定法（2）

径向畸变公式（2阶）如下：x^=x(1+k1r2+k2r4)y^=y(1+k1r2+k2r4)\begin{aligned}&\hat{x}=x\left(1+k_{1}r^{2}+k_{2}r^{4}

磁生电·2022-12-16 00:18

class accuracy、 instance accuracy、overall accuracy和average accuracy的区别

1.instanceaccuracy和classaccuracy最简单，最容易理解的准确率公式如下：acc=hitspreds\begin{aligned}acc=\frac{hits}{\text{preds

Tony·2022-12-14 18:11

样本均值和样本方差的无偏性证明、正态分布样本方差的方差

样本均值和样本方差的无偏性对于独立同分布的样本$x_1...x_n$来说，他们的均值为与方差分别为：$\begin{aligned}&\bar{x}=\frac{1}{n}\sum\limits_{i=

cnblogs.com/qizhou/·2022-12-12 20:36

Bezier曲线与B-Spline曲线

一条可以用参数表示的三维曲线是一个有界点集，可以写成一个带参数的、连续的、单值的数学函数：{x=x(t)y=y(t)z=z(t)0⩽t⩽1p=p(t)t∈[0,1]p′(t)=dpdtp′′(t)=d2pdt2\begin{aligned

Shilong Wang·2022-12-12 19:51

操作记录-2020-10-30：daizhongye_RNA_seq

dir=/f/xudonglab/zexing/projects/daizhongye/RNA_seq/2020_10_29mkdir-p${dir}/aligned${dir}/aligned/ballgown

垚垚爸爱学习·2022-12-12 14:58

TOOD: Task-aligned One-stage Object Detection 原理与代码解析

paper：TOOD:Task-alignedOne-stageObjectDetectioncode：https://github.com/fcjian/TOOD存在的问题目标检测包括分类和定位两个子任务，分类任务学习的特征主要关注物体的关键或显著区域，而定位任务是为了精确定位整个对象主要关注物体的边界。由于分类和定位学习机制的不同，两个任务学习的特征的空间分布可能会不同，当使用两个独立的分支进

00000cj·2022-12-12 08:12

【数学建模笔记 13】数学建模的微分方程建模

\left\{\begin{aligned}&\frac{dy}{dx}=f(x,y),\\&y(x_0)=y_0.\e

Koorye·2022-12-11 15:24

【LaTex】 - 对齐符号&的用法，换行符\\的用法，Misplaced &错误怎么解决

begin{aligned}3^{6n+3}+4^{6n+3}&\equiv(3^3)^{2n+1}+(4^3)^{2n+1}\\&\equiv27^{2n+1}+64^{2n+1}\\&\equiv27

键盘即钢琴·2022-12-10 09:01

高等数学（第七版）同济大学总习题十（后10题）个人解答

\begin{aligned}&7.\设f(x,\y)在闭区域D=\{(x,\y)\|\x^2+y^2\ley，x\ge0\}上连续，且\\\\&\\\\f(x,\

Navigator_Z·2022-12-09 18:54

等式约束二次规划——变量消除法和KKT法

等式约束二次规划基本思想变量消除法对Ax=bAx=bAx=b的求解唯一解条件KKT法拉格朗日法到KKT点两种方法的比较基本思想如果遇到这种简单的问题：minx12+x22+x1+2x2s.t.x1+x2=1\begin{aligned

薯一个蜂蜜牛奶味的愿·2022-12-07 15:38

Bias-Variance+Noise Decomposition in Linear Regression

\begin{aligned}&y=F(\mathbf{x})+v\\&\text{$F(\mathbf{x})$在这里可以看做的oraclemodel，不随trainingdata的改变而改变

Haiyun_Jin·2022-12-07 06:32

【西瓜书笔记】补充1：logistic回归及其损失函数，梯度下降推导

假设两人的打分分数可以通过线性回归进行预测建模y1=θ1x+ϵ1,ϵ1∼N1(0,δ)y2=θ2x+ϵ2,ϵ2∼N2(0,δ)\begin{aligned}&y_{1}=\th

西风瘦马1912·2022-12-06 11:27

第11章 The Extended Kalman Filter

第11章TheExtendedKalmanFilter11.1线性化卡尔曼滤波LinearKalmanFilter,状态方程x˙=Ax+Bu+wz=Hx+v\begin{aligned}\dot{\pmb

The_MMM·2022-12-05 13:44

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