先验

2.ORB-SLAM3中如何从二进制文件中加载多地图、关键帧、地图点等数据结构

加载关键帧及地图点Map::PostLoad1.4恢复地图点信息MapPoint::PostLoad1.5恢复关键帧信息KeyFrame::PostLoad1为什么保存&加载(视觉)地图因为我们要去做导航，导航需要先验地图
APS2023·2023-11-29 06:55

1.ORB-SLAM3中如何保存多地图、关键帧、地图点到二进制文件中

1保存多地图1.1为什么保存(视觉)地图因为我们要去做导航，导航需要先验地图。因此需要保存地图供导航使用，下面来为大家讲解如何保存多地图。
APS2023·2023-11-29 05:13

【网安AIGC专题11.1】11 Coreset-C 主动学习：特征选择+11种采样方法+CodeBERT、GraphCodeBERT+多分类(问题分类)二元分类(克隆检测)非分类任务(代码总结)

ActiveCodeLearning:BenchmarkingSample-EfficientTrainingofCodeModels写在最前面论文名片先验知识的补充主动学习采样函数benchmark基准和
是Yu欸·2023-11-28 03:28

ReentrantLock 源码分析

争先恐后的跑到G1020检票口检票回家，谁先跑到检票口，谁先验票，谁先回家。那些跑的
喬杰·2023-11-27 18:07

自动驾驶学习笔记（十二）——定位技术

学习课程的传送门如下，当您也准备学习自动驾驶时，可以和我一同前往：《自动驾驶新人之旅》免费课程—>传送门《ApolloBeta宣讲和线下沙龙》免费报名—>传送门文章目录前言卫星定位RTK定位IMU定位GNSS定位先验地图定位
Mr.Cssust·2023-11-27 10:11

普通话考试

①先到人文楼203签到，里面会有工作人员安排；②然后工作人员给你盖章审核了之后，去5楼501照相、采集指纹；③采集完照片和指纹之后，在附近等候；④进入候考区，翻阅试卷和字典，约10min；⑤进入考场，先验指纹确认身份
见龙在田007er2770·2023-11-27 06:16

使用Pytorch从零开始构建Conditional PixelCNN

PixelRNN是图像联合先验分布的自回归模型：p(x)=p(x0)∏p(xi∣x0,⋯ ,xi−1)p(x)=p(x_0)∏p(x_i|x_0,\cdots,x_{i-1})p(x)=p(x0)∏p(
Garry1248·2023-11-26 13:35

最近的“灵异事件” 3/30

而我想到的是，先验证下是不是家里进来人了。于是
nina啦啦啦·2023-11-26 13:48

支持向量机SVM算法原理

同样无监督学习，就是数据没有被打上分类标签，这可能是因为我们不具备先验的知识，或者打标签的成本很高。所以我们需要机器代我们部分完成这个工作，比如将数据进行聚类
qiu_zhi_liao·2023-11-26 13:56

【读点论文】RIFormer: Keep Your Vision Backbone Effective But Removing Token Mixer去掉费时的组件，用训练技巧提升点

然而，直接去除它们会导致先验模型结构不完整，从而导致精度显著下降。为此，我们首先开发了
羞儿·2023-11-26 02:12

（5）L1、L2正则化

和L2正则化的过程如图所示L1，L2正则化示意图从贝叶斯估计的角度看，正则化项目对应于模型的先验概率，可以假设复杂的模型有比较小的先验概率，简单的模型有较大的先验概率。
顽皮的石头7788121·2023-11-25 08:56

参数估计-最大似然估计和贝叶斯参数估计

我们利用训练样本来估计先验概率和条件概率密度，并以此设计分类器。当假设数据符合某种分布时，其参数均是未知的，此时分类模型是包含未知参数的概率模型，因此要对其进行参数估计。
于建民·2023-11-24 18:03

朴素贝叶斯中的极大似然估计

朴素贝叶斯需要先求得先验概率和条件概率。从直觉出发，可以用样本中出现的频率直接代替先验概率和条件概率。但事实上使用频率计算出来的值，也是极大似然估计的结果。
梵悟·2023-11-24 18:56

机器学习---最大似然估计和贝叶斯参数估计

1.估计贝叶斯框架下的数据收集，在以下条件下我们可以设计一个可选择的分类器:P(wi)(先验)；P(x|wi)(类条件密度)但是。我们很少能够完整的得到这些信息!
三月七꧁ ꧂·2023-11-24 18:23

97、Text2NeRF: Text-Driven 3D Scene Generation with Neural Radiance Fields

简介论文地址使用扩散模型来推断文本相关图像作为内容先验，并使用单目深度估计方法来提供几何先验，并引入了一种渐进的场景绘制和更新策略，保证不同视图之间纹理和几何的一致性实现流程简单而言：文本-图片扩散模型生成一张初始图片
C--G·2023-11-24 16:57

论文阅读：MedSegDiff: Medical Image Segmentation with Diffusion Probabilistic Model

1.动态条件编码在大多数条件DPM中，条件先验是一个唯一的给定信息。然而，医学图像分割是出了名的模
小源0·2023-11-23 17:52

el-form动态表单动态验证(先验证不为空，再验证长度在20以内，最后向后台发送请求验证账号是否重复)

data(){varcheckSno=(rule,value,callback)=>{if(!value){callback(newError("请输入账号"));}elseif(value.length>20){callback(newError("长度为1-20"));}else{if(this.form.id){//修改时检查账号是否重复selectLoginId({sno:value,id
Rrar·2023-11-23 13:46

R语言中的先验概率分布与后验概率分布的计算

先验概率分布和后验概率分布是贝叶斯统计推断中重要的概念。R语言提供了丰富的函数和包，可以方便地进行先验和后验概率分布的计算。
领域征途探险·2023-11-23 07:51

双流网络论文精读笔记

bilibiliTwo-StreamConvolutionalNetworksforActionRecognitioninVideos传统的神经网络难以学习到物体的运动信息，双流网络则通过光流将物体运动信息抽取出来再传递给神经网络给模型提供先验信息
NElks·2023-11-23 04:39

卡尔曼滤波原理及代码

目录一.简介二.原理1.先验估计原理2.后验估计原理3.总结三.示例1.手动计算方式2.API计算一.简介卡尔曼滤波（Kalmanfiltering）是一种利用线性系统状态方程，通过系统输入输出观测数据
Acewh·2023-11-23 00:51

机器学习（二）——贝叶斯分类器

文章目录1.贝叶斯决策论1.1贝叶斯判定准则1.2极大似然估计2.朴素贝叶斯分类器2.1拉普拉斯平滑2.2示例1.贝叶斯决策论核心：将最小化分类错误率转换为最大化先验概率和类条件概率（似然）的乘积。
冠long馨·2023-11-22 19:30

先验概率和后验概率

1.先验概率事情还没有发生，根据以往的经验来判断事情发生的概率。是“由因求果”的体现。扔一个硬币，在扔之前就知道正面向上的概率为0.5。这是根据我们之前的经验得到的。这个0.5就是先验概率。
MikeShine·2023-11-22 08:45

融合实体词典的命名实体识别

生物医学领域存在丰富的词典，这些词典中包含了大量的实体名信息、实体ID描述文本以及实体结构信息等先验知识，有助于解决实体识别和链接所面临的问题
小小程序员一枚·2023-11-22 02:38

机器学习技术栈—— 概率学基础

机器学习技术栈——概率学基础先验概率、后验概率、似然概率总体标准差和样本标准差先验概率、后验概率、似然概率首先p(w∣X)=p(X∣w)∗p(w)p(X)p(w|X)=\frac{p(X|w)*p(w)
躬身入世，以生证道·2023-11-21 08:25

js逆向工具（干净纯洁）——WT-JS_DEBUG_V1.8.3！直接拿！！！

使用体验:逆向某站,查看到使用aes进行逆向的;对应他的keyiv-->首先验证一下,使用工具解码是否正确:看到正确之后,导出到python里,创建js文件-->对应python文件:完成!
大河之J天上来·2023-11-20 23:09

模式识别与机器学习（二）：贝叶斯分类matlab实现

一.最小错误率step1:估计分类样本的各个属性的概率分布step2:估计先验概率step3:估计属于该类别的概率并取最大值这里以正态分布为例clc;clear;%风险表f=ones(4,4);%读数据
从零开始的奋豆·2023-11-20 18:24

Apriori算法

该算法的名称是Apriori，因为它使用了频繁项集属性的先验知识。我们应用迭代方法或逐层搜索，其中k-频繁项集用于找到k+1个项集。
python收藏家·2023-11-20 17:44

学术篇 | 多模态fNIRS脑电分类——基于脑机接口的深度学习算法

传统的分类方法需要先验特征预处理来训练模型，这样的特征选择是一个困难且研究较多的问题，
脑机接口技术·2023-11-20 15:36

BatchNormalization:解决神经网络中的内部协变量偏移问题

在机器学习领域存在“协变量偏移”问题，问题的前提是我们划分数据集的时候，训练集和测试集往往假设是独立同分布（i.i.d）的，这种独立同分布更有利于我们在训练数据中挖掘到的先验可以更好的应用在测试集上。
cvyoutian·2023-11-20 13:54

机器学习---初识贝叶斯分类器

1.引入问题有两个可选的假设：病人有癌症、病人无癌症，可用数据来自化验结果：正+和负-有先验知识：在所有人口中，患病率是0.008，对确实有病的患者的化验准确率为98%，对确实无病的患者的化验准确率为97%
三月七꧁ ꧂·2023-11-20 07:05

【机器学习13】生成对抗网络

生成器从先验分布中采得随机信号，经过神经网络的变换，得到模拟样本；判别器既接收来自生成器的模拟样本，也接收来自实际数据集的真实样本。
懒羊羊-申博版·2023-11-20 01:21

git https配置与原理

验证原理ssl认证需要首先验证服务器有有效的证
tafanfly·2023-11-19 21:00

036、目标检测-锚框

锚框标号4.非极大值抑制5.实现拓展杂谈边缘框这样一个指定roi区域的操作对卷积神经网络实际上是很不友好的，这可能会对网络感受野提出一些特定的要求，所以诞生了锚框的技术：锚框（AnchorBox），也被称为先验框
Here we are——wxl·2023-11-19 00:33

音视频开发面试题

1）空间冗余：图像相邻像素之间有较强的相关性2）时间冗余：视频序列的相邻图像之间内容相似3）编码冗余：不同像素值出现的概率不同4）视觉冗余：人的视觉系统对某些细节不敏感5）知识冗余：规律性的结构可由先验知识和背景知识得到面试题
狗蛋儿l·2023-11-17 13:23

音视频常见面试题

1）空间冗余：图像相邻像素之间有较强的相关性2）时间冗余：视频序列的相邻图像之间内容相似3）编码冗余：不同像素值出现的概率不同4）视觉冗余：人的视觉系统对某些细节不敏感5）知识冗余：规律性的结构可由先验知识和背景知识得到面试题
加班猿·2023-11-17 13:19

【图文】IRRA:跨模态隐式关系推理与对齐 | CVPR2023

此外，这些方法利用先验信息来探索显式的部分对齐，这可
ca1m4n·2023-11-16 14:53

PSP(多感受野的金字塔结构PSPNet)

具有合适全局场景级先验的深层网络可以大大提高场景解析的性能。在一个深层的神经网络中，感受野的大小可以粗略地表明我们使用上下文信息的程度。
大肥肥肉肉·2023-11-16 05:08

论文阅读：Discovering New Intents with Deep Aligned Clustering（用深度对齐聚类来发现新意图）

论文链接：代码链接：Abstract在对话系统中发现新意图是一项关键的任务，大多数现有的方法在将先验知识从已知的意图转移到新意图上是有限制的。
我和同桌正在看论文·2023-11-16 04:59

程序员的机器学习入门笔记（九）：人脸检测之Haar分类器方法：Haar特征、积分图、 AdaBoost 、级联

Ø基于知识的方法：主要利用先验知识将人脸看作器官特征的组合，根据眼睛、眉毛、嘴巴、鼻子等器官的特征以及相互之间的几何位置关系来检测人脸。Ø基于
铁猴·2023-11-15 13:33

POI excel导入解析成list；（解决数字精度问题）

excel中数字，丢失精度，如：表格数值11.2，解析出来是11.19999999...第一步：//前端传递file....MultipartFilefile=newMultipartFile();//先验证数据在上传
易月鹿·2023-11-15 03:23

前端渲染图片报403问题解决方案

no-referrer-when-downgrade当目的地是先验安全的(https->https)则发送origin作为referrer，但是当目的地是较不安全的(https
从兄·2023-11-14 14:29

【SLAM十四讲学习笔记】第2讲 初识 SLAM

它是指搭载特定传感器的主体，在没有环境先验信息的情况下，于运动过程中建立环境的模型，同时
JOJO-XU·2023-11-14 02:57

【视觉SLAM十四讲学习笔记】第一讲——SLAM介绍

它是指搭载特定传感器的主体，在没有环境先验信息的情况下，于运动过程中建立环境的模型，同时估计自己的运动。如果这里的传感器主要为相机，那就称为视觉SLAM。
趴抖·2023-11-14 02:27

CLIP：万物分类（视觉语言大模型）

本文来着公众号“AI大道理”论文地址：https://arxiv.org/abs/2103.00020传统的分类模型需要先验的定义固定的类别，然后经过CNN提取特征，经过softmax进行分类。
AI大道理·2023-11-14 00:19

Xilinx HLS 学习笔记1

相关学习笔记参考了’安静到无声‘同学的博客，在此表示感谢https://blog.csdn.net/lihuanyu520/article/details/1089268060、先验知识软件可编程芯片主要分为几大类
XS30·2023-11-13 20:38

暗通道去雾法

一、算法背景  暗通道先验去雾算法是大神何恺明2009年发表在CVPR上的一篇论文，还获得了当年的CVPR最佳论文。  
熊叫大雄·2023-11-13 06:04

图像去雾算法--暗通道先验去雾算法

暗通道先验去雾算法：所谓暗通道是一个基本的假设，这个假设认为，在绝大多数的非天空的
zhangmeili_9·2023-11-13 06:04

图像去雾：基于暗通道的去雾算法 - 附代码

图像去雾：基于暗通道的去雾算法文章目录图像去雾：基于暗通道的去雾算法1.雾天图像退化模型2.基于暗通道先验的图像去雾原理3.算法结果4.参考文献5.Matlab代码摘要：本文主要介绍，经典的基于暗通道的去雾算法
智能算法研学社（Jack旭）·2023-11-13 06:31

计算机视觉：暗通道去雾算法的原理及python实现

计算机视觉：暗通道去雾算法的原理及python实现文章目录计算机视觉：暗通道去雾算法的原理及python实现1.原理（1）雾图形成模型：（2）暗通道的定义(3)暗通道先验理论(4)公式变形(5)透射率计算
目标四级424·2023-11-13 06:57

BEVFusion4D论文阅读

由于点云提供了更准确的定位和几何信息，它们可以作为从图像中获取相关语义信息的可靠空间先验。因此，我们设计了一种激光雷达引导的视图变换器L
西米611·2023-11-12 13:36
上一页 2 3 4 5 6 7 8 9 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他