SLAM论文阅读

导致格式错误的 Lambda 代理响应的原因以及如何修复它

当人们尝试使用AWSAPIGateway和AWSLambda构建无服务器应用程序时，经常出现的一个问题是_由于配置错误而执行失败：Lambda代理响应格式错误。
zqhdz米时空·2024-09-16 01:22

ROS yaml参数文件的使用

points_src:"/hilbert_h/deskew/cloud_info"image_src:"/usb_cam0/image_raw"camera_info_src:"/home/hdj/fusion_slam
Sun Shiteng·2024-09-14 16:12

《互联网时代教师自主成长的模式研究》论文阅读与思考2

2.第二部分教师自主成长的模式建构，实质上是对新网师底层逻辑的描述。你认为，新网师的培训模式与传统常见的培训模式有哪些区别？这些区别有什么意义或价值？读完第二部分后，你对新网师有哪些新的认识或理解？你认为新网师目前哪些方面做得好，哪些方面做得还不够？答：我认为新网师的培训模式与传统常见的培训模式有以下区别：（1）培训对象的参与动机不同。新网师学员的参与是自觉自愿、积极主动，而传统培训更多是被迫参与
宁超群·2024-09-14 03:01

xwiki html和css,MediaWiki vs. XWiki

Abkhazian,Afrikaans,Amharic,Arabic,Assamese,Aymara,Azerbaijani,Bashkir,Byelorussian,Bulgarian,Bihari,Bislama
Ake阿科·2024-09-13 09:30

2021-07-07

一辆特斯拉“花格子S型”小车，突然起火，电子技术的车门也失灵TeslaModelSPlaidbrokeintofirewithfailureofelctronicdoors一辆“花格子牌”（ModelSPlaid
潇洒二爷·2024-09-13 06:30

【定位系列论文阅读】-Patch-NetVLAD: Multi-Scale Fusion of Locally-Global Descriptors for Place Recognition（一）

这里写目录标题概述研究内容Abstract第一段（介绍本文算法大致结构与优点）1.Introduction介绍第一段（介绍视觉位置识别的重要性）第二段（VPR的两种常见方法，本文方法结合了两种方法）第三段（本文贡献）第四段（为证明本文方法优越性，进行的测试以及比较）2.RelatedWork相关工作第一段（介绍早期与深度学习的全局图像描述符）第二段（介绍局部关键点描述符）第三段（局部描述符可以进一
醉酒柴柴·2024-09-11 21:32

论文阅读笔记（十九）：YOLO9000: Better, Faster, Stronger

WeintroduceYOLO9000,astate-of-the-art,real-timeobjectdetectionsystemthatcandetectover9000objectcategories.FirstweproposevariousimprovementstotheYOLOdetectionmethod,bothnovelanddrawnfrompriorwork.Theim
__Sunshine__·2024-09-11 21:59

论文阅读笔记: DINOv2: Learning Robust Visual Features without Supervision

DINOv2:LearningRobustVisualFeatureswithoutSupervision论文地址:https://arxiv.org/abs/2304.07193代码地址:https://github.com/facebookresearch/dinov2摘要大量数据上的预训练模型在NLP方面取得突破，为计算机视觉中的类似基础模型开辟了道路。这些模型可以通过生成通用视觉特征(即无
小夏refresh·2024-09-11 20:50

力扣刷题记录（一）剑指Offer（第二版）

1、本栏用来记录社招找工作过程中的内容，包括基础知识学习以及面试问题的记录等，以便于后续个人回顾学习；暂时只有2023年3月份，第一次社招找工作的过程；2、个人经历：研究生期间课题是SLAM在无人机上的应用
乘凉~·2024-09-11 12:51

论文笔记—NDT-Transformer: Large-Scale 3D Point Cloud Localization using the Normal Distribution Transfor

Large-Scale3DPointCloudLocalizationusingtheNormalDistributionTransformRepresentation文章摘要~~~~~~~在GPS挑战的环境中，自动驾驶对基于3D点云的地点识别有很高的要求，并且是基于激光雷达的SLAM
入门打工人·2024-09-10 03:09

周四 2020-01-09 08:00 - 24:30 多云 02h10m

二〇二〇年一月九日基本科研[1]:1.论文阅读论文--二小时十分2.论文实现实验--小时3.数学SINS推导回顾--O分4.科研参考书【】1)的《》看0/0页-5.科研文档1)组织工作[1]:例会--英语能力
么得感情的日更机器·2024-09-08 23:58

深度学习特征提取魔改版太强了！发文香饽饽！

要说CV领域经久不衰的研究热点，特征提取可以占一席，毕竟SLAM、三维重建等重要应用的底层都离不开它。
深度之眼·2024-09-08 17:03

【论文阅读】Mamba:选择状态空间模型的线性时间序列建模（二）

文章目录3.4一个简化的SSM结构3.5选择机制的性质3.5.1和门控机制的联系3.5.2选择机制的解释3.6额外的模型细节A讨论：选择机制C选择SSM的机制Mamba论文第一部分Mamba:选择状态空间模型的线性时间序列建模(一)3.4一个简化的SSM结构如同结构SSM，选择SSM是单独序列变换可以灵活地整合进神经网络。H3结构式最知名SSM结构地基础，其通常包括受线性注意力启发的和MLP交替地
syugyou·2024-09-08 15:52

视觉SLAM十四讲学习笔记——第十讲 后端优化（2）

上文提到考虑全局的后端优化计算量非常大，因此在计算增量方程时，借助H矩阵的稀疏性加速运算。但是随着时间的推移，累积的相机位姿和路标数量还是会导致计算量过大，以上一节的示例代码数据为例：16张图像，共提取到22106个特征点，这些特征点共出现了83718次。对于一个20Hz更新速度，上述的数据量甚至还不到1s的内容，因此在求解大规模定位建图问题时，一定要控制BA的规模。这里主要有两种解决思路：（1）
晒月光12138·2024-09-08 13:10

《Java基础知识》Java Lambda表达式

FunctionalInterfacepublicinterfaceMyLamda{voidtest1(Stringy);}​​importdemo.knowledgepoints.Lambda.inf.MyLamda;publicclassLambdaTest
Limingmingaa·2024-09-06 11:54

SAFEFL: MPC-friendly Framework for Private and Robust Federated Learning论文阅读笔记

SAFEFL:MPC-friendlyFrameworkforPrivateandRobustFederatedLearning适用于私有和鲁棒联邦学习的MPC友好框架SAFEFL，这是一个利用安全多方计算(MPC)来评估联邦学习(FL)技术在防止隐私推断和中毒攻击方面的有效性和性能的框架。概述传统机器学习（ML）：集中收集数据->隐私保护问题privacy-preservingML(PPML)采
慘綠青年627·2024-09-06 10:44

MixMAE(MixMIM):用于分层视觉变压器有效预训练的混合和掩码自编码器 论文阅读

论文:MixMAE(arxiv.org)代码:Sense-X/MixMIM:MixMIM:MixedandMaskedImageModelingforEfficientVisualRepresentationLearning(github.com)摘要:本文提出MixMAE(MixedandmaskAutoEncoder)，这是一种简单而有效的预训练方法，适用于各种层次视觉变压器。现有的分层视觉变
皮卡丘ZPC·2024-09-06 08:04

【论文阅读】LLM4CP: Adapting Large Language Models for Channel Prediction（2024）

摘要Channelprediction（信道预测）isaneffectiveapproach（有效方法）forreducingthefeedback（减少反馈）orestimationoverhead（估计开销）inmassivemulti-inputmulti-output（大规模多输入输出）(m-MIMO)systems.However,existingchannelpredictionmet
Bosenya12·2024-09-05 23:39

【论文阅读】AugSteal: Advancing Model Steal With Data Augmentation in Active Learning Frameworks（2024）

摘要Withtheproliferationof（随着）machinelearningmodels（机器学习模型）indiverseapplications,theissueofmodelsecurity（模型的安全问题）hasincreasinglybecomeafocalpoint（日益成为人们关注的焦点）.Modelstealattacks（模型窃取攻击）cancausesignifican
Bosenya12·2024-09-05 14:40

Bert系列：论文阅读Rethink Training of BERT Rerankers in Multi-Stage Retrieval Pipeline

一句话总结：提出LocalizedContrastiveEstimation(LCE)，来优化检索排序。摘要预训练的深度语言模型(LM)在文本检索中表现出色。基于丰富的上下文匹配信息，深度LM微调重新排序器从候选集合中找出更为关联的内容。同时，深度lm也可以用来提高搜索索引，构建更好的召回。当前的reranker方法并不能完全探索到检索结果的效果。因此，本文提出了LocalizedContrast
凝眸伏笔·2024-09-04 01:37

NDT算法

上一次我们学习了高翔《自动驾驶与机器人中的SLAM技术》中的三维ICP算法，其中包括点对点、点对线、点对面的ICP算法，本次博客学习NDT算法的源码。
Joeybee·2024-09-03 23:29

A Tutorial on Near-Field XL-MIMO Communications Towards 6G【论文阅读笔记】

此系列是本人阅读论文过程中的简单笔记，比较随意且具有严重的偏向性（偏向自己研究方向和感兴趣的），随缘分享，共同进步~论文主要内容：建立XL-MIMO模型，考虑NUSW信道和非平稳性；基于近场信道模型，分析性能（SNRscalinglaws，波束聚焦、速率、DoF）XL-MIMO设计问题：信道估计、波束码本、波束训练、DAMXL-MIMO信道特性变化：UPW➡NUSW空间平稳–>空间非平稳（可视区域
Cc小跟班·2024-09-03 08:22

论文阅读：scMGCA----模型方法

Yu,Z.,Su,Y.,Lu,Y.etal.Topologicalidentificationandinterpretationforsingle-cellgeneregulationelucidationacrossmultipleplatformsusingscMGCA.NatCommun14,400(2023).https://doi.org/10.1038/s41467-023-36134
dundunmm·2024-09-03 07:46

论文阅读：scHybridBERT

ZhangWei,WuChenjun,XingFeiyang,JiangMingfeng,ZhangYixuan,LiuQi,ShiZhuoxing,DaiQi,scHybridBERT:integratinggeneregulationandcellgraphforspatiotemporaldynamicsinsingle-cellclustering,BriefingsinBioinform
dundunmm·2024-09-03 07:42

SLAM中常用的库

SLAM中常用的库关于库关于库Pangolin是一个用于OpenGL显示/交互以及视频输入的一个轻量级、快速开发库，下面是Pangolin的Github网址：githubEigen是一个高层次的C++库
wq_151·2024-09-02 07:48

【论文阅读】Purloining Deep Learning Models Developed for an Ultrasound Scanner to a Competitor Machine

TheArtoftheSteal:PurloiningDeepLearningModelsDevelopedforanUltrasoundScannertoaCompetitorMachine（2024）摘要Atransferfunctionapproach（传递函数方法）hasrecentlyproveneffectiveforcalibratingdeeplearning(DL)algorit
Bosenya12·2024-09-02 06:40

《Motion Forecasting with Dual Consistency and Multi-Pseudo-Target Supervision》论文阅读之DCMS

目录摘要1简介2相关工作3.方法3.1结构3.2双重一致性约束3.3多伪目标监督3.4学习4实验4.1实验装置4.2实验结果4.3消融研究4.4泛化能力5限制6结论DCMS：具有双重一致性和多伪目标监督的运动预测香港科技大学暂无代码。摘要我们提出了一种具有双重一致性约束和多伪目标监督的运动预测新框架。运动预测任务通过结合过去的空间和时间信息来预测车辆的未来轨迹。DCMS的一个关键设计是提出双重一致
山水之间2018·2024-09-02 04:30

时序预测相关论文阅读笔记

笔记链接：【有道云笔记】读论文（记录）https://note.youdao.com/s/52ugLbot用于个人学习记录。
能力越小责任越小YA·2024-09-02 00:37

【论文阅读|cryoET】本周粗读汇总

论文1：CryoDRGN-ET：深度重建生成网络以可视化细胞内动态生物分子Abstract虽然冷冻电子断层扫描可以以分子分辨率揭示结构，但图像处理算法仍然是解决原位生物分子结构异质性的瓶颈。本文介绍CryoDRGN-ET用于cryoET断层图的异质重建。CryoDRGN-ET直接从子断层扫描倾斜系列图像中学习三维密度图的深度生成模型，并且可以捕获成分和构象不同的状态。通过原位恢复肺炎支原体核糖体中
吃吃今天努力学习了吗·2024-09-01 20:46

Your Diffusion Model is Secretly a Zero-Shot Classifier论文阅读笔记

YourDiffusionModelisSecretlyaZero-ShotClassifier论文阅读笔记这篇文章我感觉在智源大会上听到无数个大佬讨论，包括OpenAISora团队负责人，谢赛宁，好像还有杨植麟
Rising_Flashlight·2024-09-01 20:46

【论文阅读】QUEEN: Query Unlearning against Model Extraction（2024）

摘要Modelextractionattacks（模型提取攻击）currentlyposeanon-negligiblethreat（不可忽视的威胁）tothesecurity（安全性）andprivacy（隐私性）ofdeeplearningmodels.Byqueryingthemodelwithasmalldataset（通过小数据集查询模型）andusingthequeryresultsa
Bosenya12·2024-09-01 20:45

【论文阅读33】Deep learning optoacoustic tomography with sparse data

Deeplearningoptoacoustictomographywithsparsedata论文题目：基于稀疏数据的深度学习光声断层扫描论文链接：Deeplearningoptoacoustictomographywithsparsedata|NatureMachineIntelligence代码链接：GitHub-ndavoudi/sparse_artefact_unet数据链接：Data发
弹伦琴的雷登·2024-09-01 18:29

【XR】优化SLAM SDK的稳定性

优化SLAMSDK的稳定性是确保增强现实(AR)和虚拟现实(VR)应用在各种环境和设备上都能稳定运行的关键。
大江东去浪淘尽千古风流人物·2024-09-01 11:44

ROS2导航SLAM建图探索

今天带大家一起探索一些ROS2+turtlebot3的slam建图。
鱼香ROS·2024-08-30 20:03

港科大最新：嵌入式平台上实时运行的NeRF SLAM！

文末附行业细分群0.笔者个人体会传统的NeRF和NeRFSLAM所需要的计算量非常大，很难在嵌入式设备上跑起来，这也就很大程度上限制了NeRFSLAM的落地。
计算机视觉工坊·2024-08-30 20:00

自动驾驶-机器人-slam-定位面经和面试知识系列07之C++STL面试题（03）

这个博客系列会分为C++STL-面经、常考公式推导和SLAM面经面试题等三个系列进行更新，基本涵盖了自己秋招历程被问过的面试内容（除了实习和学校项目相关的具体细节）。
lonely-stone·2024-08-30 20:29

激光SLAM--(8) LeGO-LOAM论文笔记

论文标题：LeGO-LOAM：LightweightandGround-OptimizedLidarOdometryandMappingonVariableTerrain应用在可变地形场景的轻量级的、并利用地面优化的LOAMABSTRACT轻量级的、基于地面优化的LOAM实时进行六自由度位姿估计，应用在地面的车辆上。强调应用在地面车辆上是因为在这里面要求雷达必须水平安装，而像LOAM和LIO-SA
lonely-stone·2024-08-30 20:29

自动驾驶-机器人-slam-定位面经和面试知识系列03之C++STL面试题（01）

这个博客系列会分为C++STL-面经、常考公式推导和SLAM面经面试题等三个系列进行更新，基本涵盖了自己秋招历程被问过的面试内容（除了实习和学校项目相关的具体细节）。
lonely-stone·2024-08-30 20:29

自动驾驶-机器人-slam-定位面经和面试知识系列04之高频面试题（02）

这个博客系列会分为C++STL-面经、常考公式推导和SLAM面经面试题等三个系列进行更新，基本涵盖了自己秋招历程被问过的面试内容（除了实习和学校项目相关的具体细节）。
lonely-stone·2024-08-30 20:29

论文阅读瞎记(四) Cascade R-CNN: Delving into High Quality Object Detection 2017

概述在物体检测中1，IOU阈值被用于判定正负样本。在低IOU阈值比如0.5的状态下训练模型经常产生噪音预测，然而检测效果会随着IOU增加而降低。两个主要因素：1.训练时的过拟合，正样本指数消失2.检测器最优IOU与输入假设的不匹配。一个单阶段的物体检测器CascadeR-CNN被提出用于解决这些问题。网络由一个检测序列组成，这些序列训练时会伴随IOU增长从而对FP样本更加有选择性地判别。检测器一个
码大哥·2024-08-30 15:58

【论文阅读】LLM4SGG: Large Language Models for Weakly Supervised Scene Graph Generation

【论文阅读】LLM4SGG:LargeLanguageModelsforWeaklySupervisedSceneGraphGenerationabstract由于全监督方法严重依赖昂贵标注，最近弱监督场景图生成
进击的乔洋·2024-08-28 19:03

Code Llama: Open Foundation Models for Code论文阅读

整体介绍CodeLlama发布了3款模型，包括基础模型、Python专有模型和指令跟随模型，参数量分别为7B、13B、34B和70B。这些模型在长达16ktokens的序列上训练。都是基于Llama2。作者针对infilling(FIM)、长上下文、指令专门做了微调long-contextfine-tuning(LCFT).codellama细节CodeLlama模型家族初始化:所有CodeLla
yang_daxia·2024-08-27 18:46

【论文阅读】Model Stealing Attacks Against Inductive Graph Neural Networks（2021）

摘要Manyreal-worlddata（真实世界的数据）comeintheformofgraphs（以图片的形式）.Graphneuralnetworks(GNNs图神经网络),anewfamilyofmachinelearning(ML)models,havebeenproposedtofullyleveragegraphdata（充分利用图数据）tobuildpowerfulapplicat
Bosenya12·2024-08-26 12:29

VIT论文阅读： A Image is Worth 16x16 Words

简介在2024年，大家都知道了transformer的故事，但是在4年前,CNN和Transformer谁才是CV的未来，还没有那么确定。在简介部分，作者提到了一个令人失望的事实，在基于imagenet的实验中发现，transformer的表现差于同尺寸的ResNet。作者把原因归结到biastranslationequivarianceandlocality，这些CNN具有，但是transfor
Undefined游侠·2024-08-24 17:37

【论文阅读】GLiRA: Black-Box Membership Inference Attack via Knowledge Distillation

摘要While（虽然）DeepNeuralNetworks(DNNs)havedemonstratedremarkableperformanceintasksrelatedtoperception（感知）andcontrol（控制）,therearestillseveralunresolvedconcerns（未解决的问题）regardingtheprivacyoftheirtrainingdat
Bosenya12·2024-08-24 16:35

【论文阅读】APMSA: Adversarial Perturbation Against Model Stealing Attacks（2023）

摘要TrainingaDeepLearning(DL)model（训练深度学习模型）requiresproprietarydata（专有数据）andcomputing-intensiveresources（计算密集型资源）.Torecouptheirtrainingcosts（收回训练成本）,amodelprovidercanmonetizeDLmodelsthroughMachineLearni
Bosenya12·2024-08-24 16:04

Conditional Flow Matching: Simulation-Free Dynamic Optimal Transport论文阅读笔记

ConditionalFlowMatching:Simulation-FreeDynamicOptimalTransport笔记发现问题连续正规化流（CNF）是一种有吸引力的生成式建模技术，但在基于模拟的最大似然训练中受到了限制。解决问题介绍一种新的条件流匹配（CFM)，一种针对CNFs的免模拟训练目标。具有稳定的回归目标，用于扩散模型中的随机流，但享有确定性流模型的有效推断。与扩散模型和CNF目
猪猪想上树·2024-08-23 03:06

《论文阅读》EmpDG：多分辨率交互式移情对话生成 COLING 2020

《论文阅读》EmpDG：多分辨率交互式移情对话生成COLING2020前言简介模型架构共情生成器交互鉴别器损失函数前言亲身阅读感受分享，细节画图解释，再也不用担心看不懂论文啦~无抄袭，无复制，纯手工敲击键盘
365JHWZGo·2024-03-26 00:13

论文阅读——SpectralGPT

SpectralGPT:SpectralFoundationModelSpectralGPT的通用RS基础模型，该模型专门用于使用新型3D生成预训练Transformer（GPT）处理光谱RS图像。重建损失由两个部分组成：令牌到令牌和频谱到频谱下游任务：
じんじん·2024-03-18 07:14

【自动驾驶】自动驾驶地图构建方法与工具小结

自动驾驶地图构建小结概述制作流程主要利用定位与建图算法（组合导航，视觉、激光SLAM等），融合多种传感器数据，构建高精度、高分辨率的三维语义地图，将要素矢量化，构建要素间的关联关系，通过质检确保质量可靠
CS_Zero·2024-03-02 19:39
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