稠密）

数据结构——图的最小生成树

最小支撑树无回路二、算法分析1.Prim算法（逐点加入）Prim算法更适用于稠密图（点少边多）。过程图解2.Kruskal算法（逐边加入）利用并查集实现，将每个连通分量看作一个
蛋黄液·2023-01-03 11:03

详谈ORB-SLAM2的关键帧

共视图和生成树都是来描述关键帧权重关系的，不同之处在于共视图更为稠密，而生成树更为稀疏。
极客范儿·2023-01-03 08:36

障碍物检测算法开发-（1）三种测距算法技术路线和实际应用

二.主要实现算法本次主要实现了三种算法，具体实现后期补充，先进行算法的梳理和记录：1.纯点云数据处理，当测量距离比较近的时候，点云稠密度高，且点云的z轴代表了目标的距离，可以利用PCL库对点云数据进行处理
四平先森·2023-01-02 20:58

5.12_densenet

5.12稠密连接网络（DenseNet）ResNet中的跨层连接设计引申出了数个后续工作。本节我们介绍其中的一个：稠密连接网络（DenseNet）[1]。它与ResNet的主要区别如图5.10所示。
给算法爸爸上香·2023-01-02 16:13

ResNet-DenseNet

DenseNet：由于DenseNet对输入进行cat操作,一个直观的影响就是每一层学到的featuremap都能被之后所有层直接使用,这使得特征可以在整个网络中重用,也使得模型更加简洁.DenseNet代码：1.稠密块
高·2023-01-02 13:57

2021年十大开源SLAM算法整理

但是该团队大佬们不用这些，仅仅使用单目相机，实现实时跟踪和稠密重建。该工作主要有三个创新点：1）一种新的单目实时稠密SLAM框架：将经典的直接VO和基于学习的MVS重建无缝结
berry丶·2023-01-01 07:04

【学习笔记】自然语言处理

词嵌入模型词嵌入模型基于的基本假设是出现在相似的上下文中的词含义相似，以此为依据将词从高维稀疏的独热向量映射为低维稠密的连续向量，从而实现对词的语义建模。
Hung武·2023-01-01 07:36

深度补偿模型sparse-to-dense测试

DepthPredictionfromSparseDepthSamplesandaSingleImage"(PyTorchImplementation)1.数据说明第一列是场景原图，第二列是稀疏数据，第三列是稠密数据
如雾如电·2022-12-31 16:49

C++图论 最短路问题总结

②堆优化DijkstraO(mlogn)练习题代码③Bellman_fordO(nm)练习题代码④SpfaO(n)-O(nm)练习题代码二、多源最短路FloydO(n^3)练习题代码最短路问题图的存储稠密图
zoeil·2022-12-31 14:12

Ubuntu 18.04配置ORB-SLAM2-with-pointcloud

其实昨天基本在工控机上已经配置好，相当于配置了两遍，实在是有点蠢，上午准备用远程桌面演示的，但是远程桌面一打开Rviz就会报错，无奈只能用笔记本演示感知，和去年一样基本和研一下学期/April/基于ORB-SLAM2实时构建稠密点云差不多
Prejudices·2022-12-31 05:26

稀疏图~稠密图

转载出处：http://blog.csdn.net/accesine960/article/details/294517如何判断一个图是稀疏的还是稠密的最近涉及了一些图的算法，发现用途蛮广，比如：物流配送
is今夕·2022-12-30 15:59

graph embedding（图嵌入）

图嵌入是一种将图数据（通常为高维稀疏的矩阵）映射为低微稠密向量的过程，如图。图嵌入需要捕捉到图的拓扑结构，顶点与顶点的关系，以及其他的信息（如子图，连边等）。如
小龙人_辽宁分人·2022-12-30 14:34

快速看懂tf2.0-tf.keras.layersEmbedding()使用方法

所以我们会将one-hot这种稀疏特征转化为稠密特征，通常做法也就是转化为我们常用的embedding。在NLP领域中，我们需要将文本转化为电脑所能读懂
__kirito__·2022-12-30 11:25

基于tensorflow2.0+使用bert获取中文词、句向量并进行相似度分析

本文基于transformers库，调用bert模型，对中文、英文的稠密向量进行探究开始之前还是要说下废话，主要是想吐槽下，为啥写这个东西呢？
何强棒棒·2022-12-30 10:17

RealSenseD435与ORB-SLAM2实现稠密建图

一、RealSenseD435介绍RealSenseD435是一款结构光相机，使用左右目相机和红外光实现测距。有效测距范围为0.2~10m二、ORBSLAM2_with_pointcloud_map的安装gitclonehttps://github.com/gaoxiang12/ORBSLAM2_with_pointcloud_map.gitclone代码，无法下载的话，可以直接去https://
嚣张的叉烧包·2022-12-30 09:22

视觉SLAM的前段后端最详细的梳理（硕士入门知识框架更新）

文章目录视觉SLAM的组成结构视觉里程计（VO）-特征点法-构建稀疏点云地图-直接法-构建稠密或半稠密的地图--需要使用RGB-D传感器视觉里程计--总结：SLAM后端研究滤波器法非线性优化后端方式的差异
兜兜有糖_DC·2022-12-30 08:19

自动驾驶中车辆如何使用点云定位？

激光雷达传感器能够获取丰富，稠密且精确的三维空间中物体的点云数据，这可以帮助自动驾驶车辆实现定位和障碍物的跟踪，lidar也将成为实现完全自动驾驶的核心传感器。
mahui85·2022-12-30 07:30

Ubuntu20.04下使用源码编译CloudCompare

最初，它被设计用来对稠密的三维点云进行直接比较。它依赖于一种特定的八叉树结构，在进行点云对比这类任务时具有出色的性能。
GoHowz·2022-12-30 07:58

搜索与图论---Prim、Kruskal、染色法判断二分图、二分图的最大匹配

1.最小生成树1.1普利姆算法（Prim）1.1.1朴素版的普利姆算法（Prim）O(n^2)—稠密图例题：图解：代码#include
Next***·2022-12-30 00:06

MXNet对GoogLeNet的实现(并行连结网络)

论文地址：Goingdeeperwithconvolutions随着在AI方面新的论文的发表，可以看出神经网络的发展，越来越往人脑结构的方向在研究，从最开始的感知器到全连接层结构（稠密结构），再到卷积神经网络
寅恪光潜·2022-12-29 23:44

KM算法matlab仿真并画图显示匹配过程

download.csdn.net/download/jane0819/87232208)KM.m文件可直接运行；plotMatch.m画图显示每一步匹配结果；仿真代码参考博文在基础上增加了三种边权值的仿真：自然数稠密矩阵创造稀疏矩阵模拟
汽车电子打工者·2022-12-29 13:11

卷积神经网络之稠密连接网络（DenseNet）介绍及其Pytorch实现

目录1.稠密块介绍及其实现2.过渡层定义3.构造DenseNet模型4.获取数据并训练DenseNet模型5.总结稠密连接网络（DenseNet）是在ResNet网络的基础上进行改进的。
阿_旭·2022-12-29 12:35

稠密图与稀疏图

稠密图与稀疏图定义  数据结构中对于稀疏图的定义为：有很少条边或弧（边的条数|E|远小于|V|²）的图称为稀疏图（sparsegraph），反之边的条数|E|接近|V|²，称为稠密图（densegraph
Next***·2022-12-29 00:07

批量归一化和残差网络 凸优化和梯度下降

目录批量归一化和残差网络批量归一化（BatchNormalization）1.对全连接层做批量归一化2.对卷积层做批量归⼀化3.预测时的批量归⼀化残差网络（ResNet）残差块（ResidualBlock）ResNet模型稠密连接网络
loveheart123·2022-12-28 19:37

深度推荐模型学习-DeepCrossing学习

介绍前言DeepCrossing模型原理这个模型就是一个真正的把深度学习架构应用于推荐系统中的模型了，2016年由微软提出，完整的解决了特征工程、稀疏向量稠密化，多层神经网络进行优化目标拟合等一系列深度学习在推荐系统的应用问题
机器爱上学习·2022-12-28 07:05

循环神经网络-基础篇Basic-RNN

循环神经网络-基础篇Basic-RNN我们把全连接网络也叫做稠密网络DNN，其中X1到X8是不同样本的特征而本文介绍的循环神经网络RNN主要处理的是具有序列关系的输入数据，即前面的输入和后面的输入是有关系的
Ricardo_PING_·2022-12-28 01:50

聚类算法实现（二）DBSCAN

结果分出来很不如人意，所以这里介绍一种新的聚类方法，此方法不同于上一个基于划分的方法，基于划分主要发现圆形或者球形簇；为了发现任意形状的簇，用一个基于密度的聚类方法，这类方法将簇看做是数据空间中被低密度区域分割开的稠密对象区域
aai7747·2022-12-27 21:16

Elastic LiDAR Fusion Dense Map-Centric Continuous-Time SLAM 概述

文章提出了一种基于连续时间轨迹的稠密的以地图为主的SLAM方法来解决以上问题。提出的系统和传统连续时间轨迹SLAM（CT-SLAM）方法类似，不同点在于通过使用全局一致的地图而不是对于全局轨迹的优化。
Kmiracler·2022-12-27 20:07

视觉SLAM-13

第十三章稠密地图地图的应用大致可分为：1）定位。2）导航：在这个过程中，需要知道地图中哪些地方可以通过，哪些地方不可通过，而要能实现这样的功能，则至少是稠密地图。
xmrmol·2022-12-27 14:36

融合多源信息的知识表示学习方法

表示学习旨在将研究对象的语义信息表示为稠密低维实值向量，在该低维向量空间中，两个对象的距离越近则说明其语义相似度越高。而知识表示学习，顾名思义，是面向知识库中的实体和关系进行表示学习。
Necther·2022-12-27 14:32

深蓝学院-视觉SLAM课程-第2讲笔记--三维空间刚体运动

wrk666/VSLAM-Course/tree/master0.内容C++没有矩阵的运算，用别人的库来进行矩阵运算，其中Eigen库能够进行刚体运动的一些计算，由3部分构成：Core：矩阵的表达；Dense：稠密矩阵的计算
读书健身敲代码·2022-12-27 11:24

稠密ORBSLAM修改

修改CmakeLists，新增pcl库的依赖ind_package(OpenCV4.3.0REQUIRED)find_package(Eigen3REQUIRED)find_package(PangolinREQUIRED)find_package(G2OREQUIRED)find_package(BoostREQUIRED)find_package(PCLREQUIRED)include_dir
qq_44601476·2022-12-27 07:17

38. 深度卷积神经网络（AlexNet）

1.Hardware2.ImageNet（2010）3.AlexNet4.AlexNet架构dense：稠密层也叫做全连接层，就是把特征提取成一维，帮助最后分类。
chnyi6_ya·2022-12-27 07:35

TransRHS: A Representation Learning Method for Knowledge Graphs with RHS-学习笔记

通过将实体或关系投影到低维稠密向量（嵌入表示），实现对实体和关系的语义信息的表示，高效地计算实体、关系及其之间
ChanYeol666·2022-12-26 04:19

DIDL笔记（pytorch版）（九）

文章目录标准化和归一化全连接层批量归一化卷积层批量归一化预测时批量归一化残差网络背景残差块结构以及代码稠密连接网络ResNet与DenseNet的区别整体连接标准化和归一化标准化处理：(x-x.mean
Alter__·2022-12-25 19:13

论文学习笔记——Fast Odometry and Scene Flow from RGB-D Cameras based on Geometric Clustering...

2、一般这种方法不能实现稠密场景流，但是存在可以估计多钢体运动的扩展方法，这些方法中需要足够多的特征点来估计运动，这在三维场景的二维投影结果中，只占小区域的物体是无法保证的直接产生稠密运动估计的方法(densedirectmethods
Fighting_young·2022-12-25 18:25

目前流行的跟踪算法 介绍 论文参考

贝叶斯框架：STC跟踪器：是一个简单快速而且鲁棒的算法，它利用稠密的空时场景模型来进行跟踪。在贝叶斯框架下，它利用目标和目标局部的稠密信息的空时关系来建模。
G换一种活法·2022-12-25 17:57

[论文笔记] semi-dense 3d semantic mapping from monocular slam

CVPRbestpaper吗，我似乎读了一篇假论文_(:з)∠)_……大概是自己太菜了没读懂QWQ，改天再读一遍1.introduction这篇论文的思想比较易懂，使用单目LSD-SLAM+deeplab，生成半稠密的语义地图
KylinQAQ·2022-12-25 12:40

NLP词向量技术

词向量可以捕捉到词的内涵，将这些含义结合起来构成一个稠密的浮点数向量，这个稠密向量支持查询和逻辑推理。
若年封尘·2022-12-25 11:05

spark Vectors.dense()和Vectors.sparse() 密集向量和稀疏向量

MLlib的本地向量主要分为两种，DenseVector和SparseVector，顾名思义，前者是用来保存稠密向量，后者是用来保存稀疏向量.稀疏向量和密集向量都是向量的表示方法密集向量和稀疏向量的区别密集向量的值就是一个普通的
NoOne-csdn·2022-12-25 11:33

spark稀疏向量与稠密向量

举个例子,某个向量,稠密向量如下v=[0,0,0,0,1,0,3,0,0,0]写成稀疏向量就是(10,[4,6],[1,3])代码表示importorg.apache.spark.ml.linalgimportorg.apache.spark.ml.linalg.VectorsobjectVectorTest
鸭梨山大哎·2022-12-25 11:01

密集向量与稀疏向量

但是具体实现时，经常会采用两种方式存储向量：稀疏向量和密集向量密集向量：也称为稠密向量，使用普通的数组来存储向量的值稀疏向量：通常用两部分表示：一部分是索引向量，另一部分是值向量。
若石之上·2022-12-25 11:25

scipy.sparse将稠密矩阵转为稀疏矩阵并按各个属性保存

稠密矩阵是我们在处理大型数据时，经常会遇到的；然而由于其稀疏性，直接将其存储势必会造成内存的浪费，那么如何将其转为稀疏矩阵并将其各个属性进行保存？本文将简单的实例进行讲解。
爱啊岛呀~·2022-12-25 10:09

dijkstra算法C++实现

目录1acwing模板1.1稠密图-用邻接矩阵1.2稀疏图-用邻接表2leetcode模板1acwing模板1.1稠密图-用邻接矩阵//dijkstra()迪杰斯特拉算法//输入constintN=510
YMWM_·2022-12-25 04:14

TensorFlow 手写实现卷积神经网络CNN

目录一：卷积神经网络基础概念二：MNIST数据集三：卷积神经网络搭建过程一：卷积神经网络基础概念普通的深层神经网络，层与层之间通过全连接进行稠密矩阵运算，矩阵中的权重系数比较多(参数多)，影响效率且容易出现过拟合卷积神经网络的结构
顾城沐心·2022-12-24 07:42

基于matlab的sfm三维重建

ps：几个周以后再看自己做的这个，都是啥玩意，我都不好意思看了，事实上这个算不上稠密重建，纹理映射没有，由于手机是双摄标定出来也不准确，导致三角测量时相机位置偏的太多，在之后点云拼
float风·2022-12-23 17:26

学习笔记之——视觉三维重建

本博文为本人学习三维重建的学习笔记，本博文的大部分内容来源于网络各类教程博客，本博文仅供本人学习记录用理论学习视觉三维重建=定位定姿+稠密重建+surfacereconstruction/mesh+纹理贴图
gwpscut·2022-12-23 14:43

【DenseFusion系列目录】代码全讲解+可视化+计算评估指标

主要贡献就是针对颜色特征和几何特征提出了一种像素级稠密融合的方式。在LineMOD数据集和YCB-Video数据集上进行了实验。本文对该网络进行完整的复现，详细解析了源代码中的重要内容。
Panpanpan！·2022-12-23 10:21

MeanShift算法原理及其python自定义实现

MeanShift算法原理Meanshift是聚类中的一种经典方法，思想简单，用途广泛Meanshift基于这样的事实，一个类的中心处点的空间密度是最大的，因此给定一个点，只要沿着密度方向，由稀疏指向稠密就可以找到这个点所在类的中心点
Leo-Ma·2022-12-22 16:32

CVPR 2021 | 稀疏纹理也能匹配？速览基于Transformers的图像特征匹配器LoFTR

与使用costvolume搜索对应关系的稠密匹配方法相比，本文使用了Transformers中的使用自我和交叉注意力层(selfandcrossattentionlayers)来获取两个图像
Amusi（CVer）·2022-12-22 03:40
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