蓄水池采样第114页

PointNet++详解

PointNet++：使用setabstraction结构逐层提取特征，采样后的点融合了邻域点的特征信息，同时每次采样只保留一半的点云，后续网络层的感受野逐渐扩大，最后通过聚合函数得到紧密的全局点云特征表示

考拉喜欢吃火腿·2023-01-31 17:36

计算机视觉知识点整理：PointNet++之最远点采样（farthest point sample, FPS）代码理解

#farthest_point_sample函数完成最远点采样：#从一个输入点云中按照所需要的点的个数npoint采样出足够多的点，#并且点与点之间的距离要足够远。

景墨轩·2023-01-31 17:36

关于点云处理研究方向的一些思考

几何信息与语义信息的关系点云在处理中生成的特征，从Pointnet开始就可以看作是两类了，一类是以采样后的坐标为代表的几何信息，当然也可以包括法向信息和相对位置等等。

饭团1024·2023-01-31 16:57

音视频学习基础7-音频重采样

将音频三元组(采样率，采样大小和通道数)的值转成另外一组值例如：将44100/16/2转成48000/16/2为什么要重采样1.从设备采集的音频数据与编码器要求的数据不一致2.扬声器要求的音频数据与要播放的音频数据不一致

samonking·2023-01-31 15:37

用python实现滤波器_Python利用FFT进行简单滤波的实现

、流程大体流程如下，无论图像、声音、ADC数据都是如下流程：(1)将原信号进行FFT;(2)将进行FFT得到的数据去掉需要滤波的频率；(3)进行FFT逆变换得到信号数据；2、算法仿真2.1生成数据：#采样点选择

weixin_39830917·2023-01-31 14:07

python fft函数_FFT快速傅里叶变换的python实现过程解析

#encoding=utf-8importnumpyasnpimportpylabaspl#导入和matplotlib同时安装的作图库pylabsampling_rate=8000#采样频率8000Hzfft_size

图图阿图西·2023-01-31 14:37

音频脉冲c语言程序,基于傅里叶变换的音频重采样算法 (附完整c代码)

前面有提到音频采样算法：近段时间有不少朋友给我写过邮件，说了一些他们使用的情况和问题。坦白讲，我精力有限，但一般都会抽空回复一下。大多数情况，阅读一下代码就能解决的问题，也是要尝试一下的。

成西风·2023-01-31 14:06

基2时域采样快速傅里叶变换、反变换算法在python上的实现（自制轮子）

首先，我们收到一个不定长度的时域离散信号，我们暂且称它为series对于待处理的series，为满足基2fft算法的需求，我们需要先把它补零至2的整数幂次长度，为此，我们定义一个函数用于补零、二进制按位反序操作，这是一切算法前的预处理，所以我们不妨叫她initlistimportmathfrommathimportceil,log2definitlist(series):iflog2(len(se

Mr.Cr0w·2023-01-31 14:36

图形学 - 深入理解多重采样(Multisampling)

yunchao_he/article/details/78354528Multi-sampling或者说Multi-sampleAnti-Alias(简称MSAA)是一种抗锯齿的技术，它通过在一个像素上进行多次采样多次计算并最终汇总

yunchao_he·2023-01-31 13:09

深入理解多重采样(Multisampling)

yunchao_he/article/details/78354528Multi-sampling或者说Multi-sampleAnti-Alias(简称MSAA)是一种抗锯齿的技术，它通过在一个像素上进行多次采样多次计算并最终汇总

荆楚闲人·2023-01-31 13:30

过采样与欠采样&图像重采样（上采样&下采样）

参考文章：https://blog.csdn.net/majinlei121/article/details/46742339https://blog.csdn.net/Chaolei3/article/details/80225756https://blog.csdn.net/h763247747/article/details/100135924https://blog.csdn.net/qq

lihe2021·2023-01-31 13:30

Python + GDAL处理数据(3):提取栅格数据到点和栅格重采样

在进行Meta-Analysis时，经常需要整合文献报道的数据，但大多数时候我们是无法完全获取到这些信息的，比如在研究降水对生态系统生产力的影响时，可能就很少会报道土壤氢离子浓度指数(pH)或者土壤容重(BD)等信息，这时我们可能会需要从一些可信赖的数据源去获取这些信息。一般来说，最优的数据获取方式是直接联系论文的作者，但有时候这并不是最有效的方式；其次就是通过其他相同位点的研究报道来获取，但

Tsinlu_Lee·2023-01-31 13:59

【文献阅读】数据重采样+特征选择（1）

目录1面向不均衡数据的多分类集成算法1.1两阶段采样1.2算法整体框架1.3实验1.4期刊2基于多阶段混合集成的中小企业信用风险评价3基于边界自适应SMOTE和FocalLoss函数改进LightGBM

Tabitha_Xing·2023-01-31 13:58

基于深度学习的高分辨率重建上采样算法总结

上采样实际上就是放大图像，指的是任何可以让图像变成更高分辨率的技术。它有反卷积(Deconvolution，也称转置卷积)、上池化(UnPooling)方法、双线性插值（各种插值算法）。

一只小小的土拨鼠·2023-01-31 13:22

NeurIPS 2022 | C-mixup：扩展mixup提高回归任务的模型泛化性

其中最典型的工作是mixup，其通过对随机采样的样本对的特征进行线性插值并对相应的标签应用相同的插值来完成数据增广，达到隐式地正则化效果。

PaperWeekly·2023-01-31 13:44

深度补全-PENet_ICRA2021论文梳理和代码阅读记录

TowardsPreciseandEfficientImageGuidedDepthCompletionRelatedWorkMETHODOLOGY实验代码阅读Pytorch中tensor的通道顺序：NCHW不是很理解为什么这么降采样运行

Flying Stone·2023-01-31 12:03

Hybrid Dilated Convolution学习笔记

因为maxpooling进行池化操作后，一些细节和小目标会丢失，在之后的上采样中无法还原这些信息，造成小目标检测准确率降低然而去掉池化层又会减少

WaitPX·2023-01-31 12:30

2021最新百度OCPC API 数据后台管理系统接口对接上传 IP地区统计表单提交电话拨打微信复制手动回调！

作用目的：经过判断审核后，再去提交监测数据给百度OCPC，这样能使采样数据更精确更有效。手动模式就是人工确定判断审核后手动提交，自动模式就是监测到数据以后自动提交

星魂科技·2023-01-31 12:49

AGC的作用（自动增益控制）

现在的ADC，如果不是非高速的情况，精度都很高，完全可以采样之后，在数字处

潇洒的电磁波·2023-01-31 11:06

python分片实现矩阵下采样_使用Python实现正态分布、正态分布采样

多元正态分布公式如下：这就是多元正态分布的定义，均值好理解，就是高斯分布的概率分布值最大的位置，进行采样时也就是采样的中心点。而协方差矩阵在多维上形式较多。

Huigr王·2023-01-31 11:06

Pytorch上下采样函数--interpolate用法

definterpolate(input,size=None,scale_factor=None,mode='nearest',align_corners=None):根据给定size或scale_factor，上采样或下采样输入数据

小火箭丶·2023-01-31 10:03

sklearn,交叉验证中的分层抽样

StratifiedKFold用法类似Kfold，但是他是分层采样，确保训练集，测试集中各类别样本的比例与原始数据集中相同。

weixin_33895604·2023-01-31 08:22

MCMC的Metropolis-hastings 算法python实现

基于采样的呢是，对目标分布采样，用样本来表示目标分布.另外，MCMC的理解，要参考两个非常形象的比喻，寻找山峰和利用随机计算圆的面积。THbXLt.pngimportscipy.s

王难难难·2023-01-31 07:01

ghpython_根据曲线曲率向量和切向量绘制椭圆

1.求出曲线的区间值；2.设定t值初始值为曲线起点处，根据采样点数，求得曲线t值的步进值；3.利用while循环对t值进行迭代，分别求得每个t值处的取虑点、切向量、曲率向量，曲率向量和切向量叉乘，可以得到法向量

彦页走召·2023-01-31 07:54

【GAMES104】渲染的其他内容

1、SSAO最简单的方法就是SSAO(ScreenSpaceAmbientOcclution)，他的思想很简单，就是我们视线相交的点，以这个点为圆心在一定范围内采样多个点，将这些点到视线的距离与z-buffer

历史不会重载·2023-01-31 07:20

机器学习笔记-模型评估与选择

3.自助法在原样本D中有放回的采样m次，得到D',m为样本的数目。采集到的样本有些是重复的，而有些采样不到。约36.8%采不到。性能度量分类问题：

刘子非2046·2023-01-31 04:48

离散度计算公式 python_使用python实现离散时间傅里叶变换的方法

在数字分析里面，傅里叶变换默认等时间间隔采样，不需要时间序列，只需要信号数组即可分析。

weixin_39708557·2023-01-31 02:25

python离散数据傅里叶变换公式_使用python实现离散时间傅里叶变换

在数字分析里面，傅里叶变换默认等时间间隔采样，不需要时间序列，只需要信号数组即可分析。分析过程如下：1.对于含有n个样本值的数字信号序列，根据奈奎斯特采样定律，包含的周期数最

臻哥·2023-01-31 02:54

XGB模型参数含义

参数含义base_score初始预测得分booster基分类器colsample_bylevel每层随机采样特征占比colsample_bynode每节点随机采样特征占比colsample_bytree

elephantnose·2023-01-31 02:11

Quantizing deep convolutional networks for efficient inference: A whitepaper

统一对称量化随机量化随机量化是将量化器视作一个round操作内的加性噪音，因为很多硬件并不支持随机采样，因此它往往并不在推断时使用。Notethatinexpectati

JachinMa·2023-01-31 01:00

YUV与RGB格式详解

色彩的二次采样视频数据是使用称之为YCbCr颜色模式，它也是常称为YUV,虽然YUV术语并不准确，但是读起来比较方

安静的泼猴·2023-01-31 00:46

十月二十一日后

涌入了小城寒风里，他们在用坚守描绘靓丽的景我只是想说，措宁的街头残雪慢慢低头阳台铺满了思念的影子自21日以来，我的想念的在朗木我的惦念在迭部更有甚者，我的牵挂游走在大夏河洮河依旧叮叮咚咚无论在哪儿秀隆广场的核酸采样点如朝霞耀眼腾巴的婉约点缀了另一个采样点

离落liluo·2023-01-30 21:34

Glide 图片加载库入门2

为了达到这个效果，Glide做了以下几个点，智能自动化下载采样和缓存技术

jkwen·2023-01-30 20:30

君浩ABB变频供水设备实现停电不断水！

传统的供水方式离不开蓄水池，如果蓄水池的清洁没有做到位很容易造成水的二次污染。如果选用君浩ABB变频供水设备供水可避免二次污染问题。

君浩水处理·2023-01-30 18:48

pandas将时间列，分组聚合成间隔两个小时或者随意时间的间隔，统计个数

Pandas中的resample，重新采样，是对原样本重新处理的一个方法，是一个对常规时间序列数据重新采样和频率转换的便捷的方法。重新取样时间序列数据。方便的时间序列的频率转换和重采样方法。

还是那个同伟伟·2023-01-30 17:16

经典面试题：对于二分类问题，当训练集中正负样本非常不均衡时，如何处理数据以更好的训练分类模型？

（1）基于数据的方法随机过采样：从少数类样本中随机重复有放回的抽取样本以得到更多样本。缺点：对少数

Shaking rookie·2023-01-30 17:38

论文笔记：NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis

1NeuralRadianceFieldSceneRepresentation(基于神经辐射场的场景表示)2VolumeRenderingwithRadianceFields(基于辐射场的体素渲染)2.1经典渲染方程2.2经典的体素渲染方法2.3基于分段采样近似的体素渲染方法

zaf赵·2023-01-30 17:07

嫦娥五号——再一次飞跃

嫦娥五号的的主要目的是月球采样并返回地球。任务难度是我国航天领域最高级别之一。随着2020年11月24日4点30分，“长征五号”运载火箭带着“嫦娥五号”从文昌航天发射场顺利升空。

孺子牛·2023-01-30 14:51

深度神经网络基础-池化

1目标降低参数量，提升计算速度，增加感受野，降维，降采样操作。防止过拟合2反向传播池化maxpooling保持总梯度/损失不变，前向传播是把patch中最大的值传递给下一层。

北漂流浪歌手·2023-01-30 14:26

DCGAN的学习笔记

GAN的主要应用目标：生成式任务（生成、重建、超分辨率、风格迁移、补全、上采样等）GAN的核心思想：生成器G和判别器D的一代代博弈生成器：生成网络，通过输入生成

栖陆@.·2023-01-30 14:21

AIGC在营销图片生成技术综述

Imagen进一步利用文本条件超分辨率扩散模型对图像进行64×64的上采样，然后这个图像继续增长并最终形成。

远洋之帆·2023-01-30 13:09

花书《深度学习》《Deep Learning》学习笔记chapter 5 (1)

5.1学习算法5.1.1任务，T常见机器学习任务列举：分类，输入缺失分类，回归，转录，机器翻译，结构化输出，异常检测，合成和采样，缺失值填补，去噪，密度估计或概率分布律函数估计5.1.2性能度量，P**

no0758·2023-01-30 13:59

Tensorflow的负采样函数Sampled softmax loss学习笔记

润°·2023-01-30 12:33

word2vec：基于层级 softmax 和负采样的 Skip-Gram

Skip-Gram前一篇，我们学习了什么是CBOW，今天来看Skip-Gram，它是word2vec的另一种训练思路。Skip-Gram和CBOW的思路是相反的，CBOW是由上下文得到中心词，而Skip-Gram是由中心词预测上下文。所以Skip-Gram的模型输入是一个中心词的词向量，输出是中心词的上下文向量。不过它并不是对CBOW模型的简单的颠倒，而是用一个中心词来预测窗口内除它以外的每个词，

Alice熹爱学习·2023-01-30 12:52

基于重要性采样的期望估计——sampled softmax推导

Lqz72·2023-01-30 12:17

深入浅出卡尔曼滤波器算法

在实际的工作生活中，当我们对同一事物进行多次采样后获得一组数据时，往往会对这组数据进行求均值，以此作为这组数据的具有一定优化意义的估计值。

五年工龄毕业生·2023-01-30 11:47

详解3D点云在自动驾驶中的应用场景

在获取物体表面每个采样点的空间坐标后，得到的是一个点的集合，即为“点云”。包括三维坐标（XYZ）、激光反射强度（Intensity）和颜色信息（RGB）。

景联文科技·2023-01-30 11:15

Python 图像滤波代码实现（sobel、average、gaussian、laplace）

过滤可以移除图像中的噪音、提取感兴趣的可视特征、允许图像重采样等等。频域分析：将图像分成从低频到高频的不同部分。低频对应图像强度变化小的区域，而高频是图像强度变化非常大的区域。

m0_61899108·2023-01-30 11:58

动手学深度学习读书笔记-5

假设训练题和测试题都随机采样于⼀个未知的依照相同考

wxl1999·2023-01-30 11:53

论文解读 - 城市自动驾驶车辆运动规划与控制技术综述 (第4部分)

IV.MothonPlanning（运动规划）D.GraphSearchMethods（图搜索算法）1)LaneGraph（车道图）2)GeometricMethods（几何方法）3)Sampling-basedMethods（基于采样的方法

同学来啦·2023-01-30 10:36

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