正交

基于正交投影的实时三维人体姿态估计

王亦洲课题组ECCV2022入选论文解读：基于正交投影的实时三维人体姿态估计本文是对发表于计算机视觉领域顶级会议ECCV2022的论文FasterVoxelPose:Real-time3DHumanPoseEstimationbyOrthographicProjection
Vertira·2022-11-20 00:17

吴恩达深度学习笔记——结构化机器学习项目（Structuring Machine Learning Projects）

深度学习笔记导航前言传送门结构化机器学习项目（MachineLearningStrategy）机器学习策略概述正交化（orthogonalization）评价指标数字评估指标的单一性满足指标与优化指标数据集划分数据集区分数据集划分比例什么时候改变指标
亦梦亦醒乐逍遥·2022-11-19 23:32

有关实对称矩阵的几个证明

有关实对称矩阵的几个证明1.摘要2.实对称矩阵3.证明一：实对称矩阵的特征值是实数4.证明二：实对称矩阵不同特征值对应的特征向量两两正交5.证明三：实对称矩阵n重特征值对应的特征向量子空间为n维的1.摘要本篇博客主要记录了有关实对称矩阵的几个证明问题
小琳猫·2022-11-19 22:26

OFT-Orthographic Feature Transform

1.主要工作：引入了正交特征变换（OFT），它将基于透视图像的特征映射到正交鸟瞰图中，使用积分图像有效地实现快速平均池化。描述了一种用于从单眼RGB图像预测3D边界框的深度学习架构。
財鸟·2022-11-19 20:50

OFT论文解读

OFT是2018年的一篇单目3D检测的文章《OrthographicFeatureTransformforMonocular3DObjectDetection》文章引入正交法特征变换，通过将基于图像的特征映射到正交法三维空间
思绪零乱成海·2022-11-19 20:16

深度之眼（十）——矩阵特征值与特征向量

文章目录一、向量的线性相关，线性无关以及和可逆矩阵的关系1.1线性相关与线性无关1.2线性相关与可逆的关系二、向量的内积，范数，正交，规范正交基2.1内积2.2范数与正交2.3规范正交基三、施密特正交化
周末不下雨·2022-11-19 15:53

【educoder 机器学习】PCA

PCA的主要思想是将n维特征映射到k维上，这k维是全新的正交特征也被称为主成分，是在原有n维特征的基础上重新构造出来的k维特征。
小张dand·2022-11-19 12:09

imu相机标定_camera-imu内外参标定

目前标定算法主要分为离线和在线标定，离线标定以kalibr为代表，能够标定camera内参、camera-imu之间位移旋转、时间延时以及imu自身的刻度系数、非正交性等。
xiangzi92·2022-11-19 07:34

详解：Camera-IMU内外参标定原理

目前标定算法主要分为离线和在线标定，离线标定以kalibr为代表，能够标定camera内参、camera-imu之间位移旋转、时间延时以及imu自身的刻度系数、非正交性等。
小白学视觉·2022-11-19 07:57

SAS基本统计分析语句

meansunivariatettest)三、方差分析1.完全随机设计资料的方差分析(anova)2.随机区组设计资料的方差分析(anova)3.两阶段交叉设计资料的方差分析(anova)4.两因素析因设计资料的方差分析(anova)5.正交设计资料的方差分析
-H·2022-11-19 06:40

Unity-Shader切线空间

假设有一个三角形平面ABC,A点的切线空间就如图：（T，N，B两两正交）注：A点坐标pos1，B点坐标pos2，C点坐标pos3。A点UV坐标uv1，B点UV坐标uv2，C点UV坐
虾米神探·2022-11-17 21:29

线性代数知识点整理（自用）

矩阵等价与矩阵相似行列式计算技巧矩阵的初等变换与行列式值的关系矩阵的特征值(特征根)和特征向量方阵的行列式伴随矩阵与逆矩阵向量间的线性关系向量组的秩（非0子式的最高阶数）非齐次和齐次线性方程组有解判定正交向量其次线性方程组解的结构非齐次线性方程组解的结构分块矩阵实对称矩阵的对角化注意事项
圆气鹿酱·2022-11-17 21:20

线性代数常用知识点总结

正交矩阵实矩阵A满足：AAT=E{AA\mathop{{}}\nolimits^{{T}}=E}AAT=E则A为正交矩阵其中E为单位矩阵。正交矩阵是标准正交基按列排列起来得到的矩阵。
AndyFlyingZZZ·2022-11-17 21:08

matlab chirp函数模糊函数,8个OFDM-Chirp波形的时频域图及自(互)模糊函数图

8个OFDM-Chirp波形的时频域图及自(互)模糊函数图matlab2020-12-9下载地址https://www.codedown123.com/55093.html8个正交OFDM-Chirp分集波形的时域频域图
鲸商·2022-11-16 18:14

OFDM雷达信号模糊函数MATLAB仿真分析

正交频分复用(OFDM)是一种可以在多个正交子载波上编码通信数据的多载波调制方法，可以通过并行的低速子载波来实现高速数据传输。
zmsdbl·2022-11-16 18:18

【2022版】基于矩阵分解的PCA 白化&ZCA白化

主要思想是将nnn维的向量映射到kkk维上，这kkk维全新的正交特征也被成为主成分。
SUFEHeisenberg·2022-11-16 11:02

计算机图形学【GAMES-101】5、几何(距离函数SDF、点云、贝塞尔曲线、曲面细分、曲面简化)

快速跳转：1、矩阵变换原理Transform(旋转、位移、缩放、正交投影、透视投影)2、光栅化(反走样、傅里叶变换、卷积)3、着色计算(深度缓存、着色模型、着色频率)4、纹理映射(重心坐标插值、透视投影矫正
宗浩多捞·2022-11-16 07:23

python 余弦距离_numpy :: 计算特征之间的余弦距离

完全相同时数值为1，相反反向时为-1，正交或不相关是为0。(如下图，来源)欧式距离一般为正值，归一化之后在0~1之间。距离越小，越相似。欧式距离用于相似度检索更符合直觉。
errommel·2022-11-15 19:45

线性代数笔记分享（二）向量线性相关性

向量组的线性相关性向量空间定义性质判断线性相关定义判断线性相关性性质等价性质正交定义正交矩阵定义内积定义运算律秩基本性质求解极大无关组求解维度定义求解公式基向量定义证明求解基向量组成的矩阵为单位阵，称标准正交基思维导图向量空间齐次方程组无数解的集合求极大无关组定义向量空间中的向量对加法和数乘具有封闭性任意两个向量的加和都可以在向量空间中找到任意一个向量的任意实数倍都可以在向量空间中找到性质向量空间
King Stars·2022-11-15 16:49

统计学习-奇异值分解SVD

任意一个m*n矩阵，都可以表示为三个矩阵的乘积（因式分解）形式，分别是m阶正交矩阵、由降序排序的非负的对角线元素组成的m*n矩形对角矩阵和n阶正交矩阵，称为该矩阵的奇异值分解。
叶铁柱·2022-11-15 13:51

机器学习之 奇异值分解 SVD

大致原理记录：1、特征值 如果说一个向量v是方阵A的特征向量，将一定可以表示成下面的形式：或 这时候λ就被称为特征向量v对应的特征值，一个矩阵的一组特征向量是一组正交向量。
ClarkChang·2022-11-15 13:11

机器学习：奇异值分解（SVD）详细讲解

机器学习：奇异值分解（SVD）预备知识正交矩阵逆矩阵对称矩阵对称矩阵对角化线性变换伸缩旋转特征值分解代码实现奇异值分解分解（SVD）SVD推导SVD计算案例SVD代码实现SVD的应用预备知识正交矩阵正交矩阵的每一个行向量与其他行向量相互垂直
HanZee·2022-11-15 13:36

机器学习中常用的核函数

1.LinearKernel线性核是最简单的核函数，核函数的数学公式如下：2.PolynomialKernel多项式核实一种非标准核函数，它非常适合于正交归一化后的数据，其具体形式如下
北极星以南南·2022-11-15 09:08

详解后端工程师必看学习路线图（含初、中、高阶）

囿于个人水平有限，也还在不断学习的途中，内容的偏颇之处还望指正交流。
zf888999666·2022-11-15 09:47

spark ml特征工程之主成分分析（pca）

通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量，转换后的这组变量叫主成分。sparkML特体相应的AP进行处理。
test-abc·2022-11-15 07:20

机器学习——特征工程之主成分分析PCA

一、PCA简介1、定义：主成分分析是一种统计方法，通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为线性不相关，转换后的这组变量称为主成分。
羽落黎纹·2022-11-15 07:13

SVD与CUR自我总结

WangWeb1998/article/details/1143762981.SVD(奇异值分解)定义：有一个m×nm\timesnm×n的实数矩阵A，我么想要把它分解成如下形式：其中UUU和VVV均为单位正交阵
程哥哥吖·2022-11-13 18:41

【矩阵论】3. 矩阵运算与函数——张量积

矩阵论1.准备知识——复数域上的矩阵与换位公式)1.准备知识——复数域上的内积域正交阵1.准备知识——相似对角化与合同&正定阵2.矩阵分解——SVD准备知识——奇异值2.矩阵分解——SVD2.矩阵分解—
AmosTian·2022-11-13 17:33

【矩阵论】2. 矩阵分解——高低分解

矩阵论1.准备知识——复数域上的矩阵与换位公式)1.准备知识——复数域上的内积域正交阵1.准备知识——相似对角化与合同&正定阵2.矩阵分解——SVD准备知识——奇异值2.矩阵分解——SVD2.矩阵分解—
AmosTian·2022-11-13 17:33

矩阵分解 SVD 和 CUR的区别

AT=(UΣVT)T=(VT)TΣTUT=VΣTUT=VΣUTAT=(UΣVT)T=(VT)TΣTUT=VΣTUT=VΣUT因此：ATA=VΣUTUΣVTATA=VΣUTUΣVT由定义可知，UU矩阵为正交矩阵
liangjiubujiu·2022-11-13 17:59

线性代数基础概念与重要定义汇总

文章目录一、行列式-计算方法与重要性质二、矩阵的秩，特征值与特征多项式三、逆，奇异，正交，伴随，实对称，正定矩阵四、向量组与线性相关（无关）五、线性方程组的解，与秩的关系六、二次型的基本内容和重要结论一
Ordinary_yfz·2022-11-13 17:57

线性代数学习笔记11-1：总复习Part1（CR分解、LU分解、QR分解）

涉及了线性代数中的各个重要知识点：关于求解方程组的分解：Ch1[矩阵乘法角度]矩阵A\mathbfAA=列向量矩阵C\mathbfCC和行向量矩阵R\mathbfRR的乘积Ch2[消元解方程组]LU分解Ch3[施密特正交化
Insomnia_X·2022-11-13 17:25

理解“生成高斯随机测量矩阵”段代码；奇异值分解（SVD）的理解

sampleRate=0.7#采样率Phi=np.random.randn(256,256)u,s,vh=np.linalg.svd(Phi)Phi=u[:256*sampleRate,]#将测量矩阵正交化这段代码让我产生了如下疑问
sinat_38007523·2022-11-12 17:39

30 分钟学会 SVD 矩阵分解（Python代码）

它能够将一个任意形状的矩阵分解成一个正交矩阵和一个对角矩阵以及另一个正交矩阵的乘积。SVD分解具有非常深刻的几何含义。矩阵实际上对应着一种
Python_xiaowu·2022-11-12 15:05

使用python简单实现三种常见的降维方法：PCA、t-SNE和Umap（降到二维进行可视化）

PCA的主要思想是将n维特征映射到k维上，这k维是全新的正交特征也被称为主成分，是在原有n维特征的基础上重新构造出来的k维特征。
风灬陌·2022-11-11 23:16

格理论的基础知识

1.数学定义2.格的生成3.格的基本区域（重要）（1）数学定义（2）几何理解（三）重要概念（仅列举，后单独更）1.格的行列式：基础区域的面积2.连续极小：格L中的最短非零向量3.Gram-Schmit正交化
奶油小橙汁儿～·2022-11-11 08:47

Scipy.integrate(scipy积分部分中文文档翻译，进度70%)

文章目录积分（scipy.integrate）通用积分（quad）一般多重积分（dblquad，tplquad，nquad）高斯正交Romberg积分使用采样数据进行积分使用低级回调函数加快积分常微分方程
hzy15610046011·2022-11-11 00:54

5G无线技术基础自学系列 | 网络架构

附上汇总贴：5G无线技术基础自学系列|汇总_COCOgsta的博客-CSDN博客第四代移动通信技术（4G）以正交频分多址接入（OrthogonalFrequencyDivisionMultipleAccess
COCOgsta·2022-11-10 10:14

【Unity】U3D TD游戏制作实例（三）相机管理器、生成敌人优化、敌人血槽小组件

文章目录相机管理器调整相机敌人类优化融合导航测试代码敌人移动速度销毁对象加载敌人配置敌人生成方式优化血槽组件相机管理器调整相机首先将主相机调整为正交镜头，这样可以防止模型畸变。
是嘟嘟啊·2022-11-10 09:28

矩阵理论复习（二）

内积空间的定义模与内积向量x和y的夹角正交向量、正交组和正交矩阵度量矩阵基向量内积、度量矩阵、任意向量内积之间的关系欧式空间的两个基对应的度量矩阵彼此合同度量矩阵的行列式的几何问题正交补子空间内积空间=
Caramel_biscuit·2022-11-09 18:56

SLAM中线特征的参数化表示方法/重投影/初始化方法

直线的唯一确定原理普吕克矩阵基于两端点的普吕克坐标表示方法基于两平面的普吕克坐标表示方法投影模型和Camera-World转换2.3其他的直线部分表示法最近点和方向两投影线Denavit–Hartenberg参数2.4正交表示
长夜临光·2022-11-09 17:19

slam中线和面特征的参数化表示方法

1.2正交表示法使用Plucker坐标系表示在优化时不方便进行数据处理，所以要将其形式转化一下。Plucker坐标系表示：可以写成一个3×2的矩阵，对矩阵做QR分解得到
和道一文字_·2022-11-09 17:47

SLAM中线特征的参数化和求导

下面我们就来详细介绍一下空间直线的两种参数化方法：Plücker参数化方法，直线正交表示方法。为什么需要两种参数化方法呢？因为空间中的直线有4个自由度，而Plücker参数化方法需要使用6个
瞻邈·2022-11-09 17:15

欧拉公式和三大变换

eix其实构成了完备的标准正交基。i代表了旋转。欧拉恒等式在数学中严谨可以用泰勒公式推导得出，由eix和sinxcosx的泰勒展开可得。eix可以理解为一个单位圆。
XiaoMing_sususu·2022-11-09 13:37

树莓派采集MPU9250运行AHRS进行姿态解算

树莓派配置3.2在树莓派中移植MPU9250库3.3使用MPU9250库4.校准4.1IMU误差模型5.待续1.几种概念的区分IMU：全称Inertialmeasurementunit，惯性测量单元，由三个正交的加速度敏感元件和三个正交的角速度敏感元件组成
假的程序猿LC·2022-11-09 10:11

基于Matlab的磁力计校准（附源码）

一、理想磁力计理想的三轴磁力计沿正交X、
珞瑜··2022-11-09 10:39

线性代数及矩阵论（八）

复习二第二十六讲、对称矩阵及正定性1.对称矩阵2.合同关系3.二次型，标准形和规范形4.正定性第二十七讲：复数矩阵和快速傅里叶变换1.复数矩阵运算1.1.计算复向量的模1.2.计算向量的内积1.3.对称性1.4.正交性
_森罗万象·2022-11-09 10:07

matlab 线性方程 lu分解法_矩阵与数值计算（三）——Schur标准型和Jordan分解

一、Schur标准型定义给定一个矩阵A，可以通过相似正交变换成一个上
weixin_39878401·2022-11-09 10:36

从拉普拉斯矩阵说到谱聚类

article/details/40738211从拉普拉斯矩阵说到谱聚类0引言11月1日上午，机器学习班第7次课，邹讲聚类（PPT），其中的谱聚类引起了自己的兴趣，邹从最基本的概念：单位向量、两个向量的正交
visionshop·2022-11-09 10:35

【矩阵论】2. 矩阵分解——单阵及特征值特征向量一些求法

矩阵论1.准备知识——复数域上的矩阵与换位公式)1.准备知识——复数域上的内积域正交阵1.准备知识——相似对角化与合同&正定阵2.矩阵分解——SVD准备知识——奇异值2.矩阵分解——SVD2.矩阵分解—
AmosTian·2022-11-09 10:32
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