gaussians

3DGS 其二：Street Gaussians for Modeling Dynamic Urban Scenes

3DGS其二：StreetGaussiansforModelingDynamicUrbanScenes1.背景介绍1.1静态场景建模1.2动态场景建模2.算法2.1背景模型2.2目标模型3.训练3.1跟踪优化4.下游任务Reference：StreetGaussiansforModelingDynamicUrbanScenes1.背景介绍1.1静态场景建模基于场景表达的不同，可以将场景重建分为vo
泠山·2024-01-28 06:37

【三维分割】SAGA:Segment Any 3D Gaussians

系列文章目录代码：https://jumpat.github.io/SAGA.论文：https://jumpat.github.io/SAGA/SAGA_paper.pdf来源：上海交大和华为研究院文章目录系列文章目录摘要一、前言二、相关工作1.基于提示的二维分割2.将2D视觉基础模型提升到3D3.辐射场中的三维分割三、Methodology1.3DGaussianSplatting(3DGS)2
杀生丸学AI·2024-01-05 12:27

[23] GaussianAvatars: Photorealistic Head Avatars with Rigged 3D Gaussians

[paper|proj]给定FLAME，基于每个三角面片中心初始化一个3DGaussian（3DGS）；当FLAMEmesh被驱动时，3DGS根据它的父亲三角面片，做平移、旋转和缩放变化；3DGS可以视作mesh上的辐射场；为实现高保真的avatar，本文提出一种蒙皮（binding）继承策略，在优化过程中，保持蒙皮对3DGS的控制；本文贡献如下：提出GaussianAvatars，通过将3DGS
zzl_1998·2023-12-19 06:20

通过Shader实现非真实感渲染(NPR）之卡通化

线稿提取从LoG到DoG再到XDoG,FDoGXDoG:AdvancedImageStylizationwitheXtendedDifference-of-Gaussians结尾提到了DoG同样可以分解
hjm1fb·2023-02-04 22:44

SchNet+attention代码阅读记录

classSchNet(torch.nn.Module):def__init__(self,hidden_channels,num_filters,num_interactions,num_gaussians
xinming_365·2022-11-29 15:34

CS131-PA1 全景拼接Panorama Stitching

各种拼接软件(PhotosynthandAutoStitch)等等.本文方法是通过计算不同图像sift特征，并计算出图像之间的仿射关系，从而拼接出全景图像其基本思路是：•利用Difference-of-Gaussians
rain2211·2022-11-24 19:47

Efficient Large-Scale Face Clustering Using an Online Mixture of Gaussians

摘要：在这项工作中，我们解决了大规模在线人脸聚类的问题：给定一个连续的未知人脸流，创建一个数据库，根据他们的身份对传入的人脸进行分组。每次有新面孔出现时，都必须更新数据库。此外，解决方案必须高效、准确和可扩展。为此，我们提出了一种基于在线高斯混合的聚类方法（OGMC）。这种方法的关键思想是提出一个身份可以由多个分布或集群表示。OGMC使用从输入人脸中提取的特征向量（f向量）生成集群，这些集群可以根
Carrie_Hou·2022-01-20 19:28

货拉拉算法工程师笔试题——回忆版

生成式：朴素贝叶斯、HMM、Gaussians、马尔科夫随机场判别式：LR，SVM，神
zhangkkit·2020-08-23 08:10

生成模式和判别模式区别

生成模型和判别模型区别对于输入x，类别标签y：生成式模型估计它们的联合概率分布P(x,y)Gaussians、NaiveBayes、MixturesofMultinomialsMixturesofGaussians
丹之·2020-08-20 22:43

Gaussian function学习

文章目录参考自维基百科：一维高斯函数：二维高斯函数：多维高斯函数：参考自http://cs229.stanford.edu/section/gaussians.pdf一元高斯协方差矩阵多元高斯函数参考自维基百科
菜鸟快快飞·2020-07-29 08:07

背景减除算法之K-Nearest(KNN)和Mixture of Gaussians(MOG2)

Python版本：3.5.2，Opencv版本：3.2.0，网上安装教程很多，在此不再赘述MOG2算法，即高斯混合模型分离算法，是MOG的改进算法。它基于Z.Zivkovic发布的两篇论文，即2004年发布的“ImprovedadaptiveGausianmixturemodelforbackgroundsubtraction”和2006年发布的“EfficientAdaptiveDensityE
leaeason·2020-07-07 13:26

高斯混合模型（Mixtures of Gaussians）和 EM算法

一、全概率公式与贝叶斯公式这两个公式是十分十分重要的公式，在概率统计中用的非常多。这里的EM思想，也是用到了这两个公式的思想。关于这两个公式，这篇博客讲的很细致理解全概率公式和贝叶斯公式1.1、全概率公式1.1.1、从网页中完备事件组看起，一直到“村里有东西被偷”的概率，这个用到了全概率公式。直接求“村里被偷的概率”不好求，而小偷活动的概率，活动以后得手的概率已经知道，所以可以由上面这些，推出结果
小碧小琳·2020-03-27 07:40

混合高斯模型（Mixtures of Gaussians）和EM算法

混合高斯模型（MixturesofGaussians）和EM算法     这篇讨论使用期望最大化算法（Expectation-Maximization）来进行密度估计（densityestimation）。     与k-means一样，给定的训练样本是，我们将隐含类别标签用表示。与k-means的硬指定不同，我们首先认为是满足一定的概率分布的，这里我们认为满足多项式分布，，其中，有k个值{1,…
ncut_matlab·2016-03-24 09:00

混合高斯模型（Mixtures of Gaussians）和EM算法

 这篇讨论使用期望最大化算法（Expectation-Maximization）来进行密度估计（densityestimation）。     与k-means一样，给定的训练样本是，我们将隐含类别标签用表示。与k-means的硬指定不同，我们首先认为是满足一定的概率分布的，这里我们认为满足多项式分布，，其中，有k个值{1,…,k}可以选取。而且我们认为在给定后，满足多值高斯分布，即。由此可以得到
GarfieldEr007·2015-11-27 11:00

混合高斯模型（Mixtures of Gaussians）和EM算法

混合高斯模型（Mixtures of Gaussians）和EM算法   主要内容： 1、 概率论预备知识 2、 单高斯模型 3、 混合高斯模型 4、 EM算法 5、 K-means
·2015-10-30 11:09

混合高斯模型（Mixtures of Gaussians）和EM算法

      这篇讨论使用期望最大化算法（Expectation-Maximization）来进行密度估计（density estimation）。       与k-means一样，给定的训练样本是，我们将隐含类别标签用表示。与k-means的硬指定不同，我们首先认为是满足一定的概率分布的，这里我
·2015-10-28 09:30

Andrew Ng机器学习公开课笔记 -- Mixtures of Gaussians and the EM algorithm

12，13课 notes，7a, 7b，8 从这章开始，介绍无监督的算法 对于无监督，当然首先想到k means, 最典型也最简单，有需要直接看7a的讲义   Mixtures of Gaussians
·2015-10-27 12:24

混合高斯模型（Mixtures of Gaussians）和EM算法

与k-means一样，给定的训练样本是，我们将隐含类别标签用表示。与k-means的硬指定不同，我们首先认为是满足一定的概率分布的，这里我们认为满足多项式分布，，其中，有k个值{1,…,k}可以选取。而且我们认为在给定后，满足多值高斯分布，即。由此可以得到联合分布。     整个模型简单描述为对于每个样例，我们先从k个类别中按多项式分布抽取一个，然后根据所对应的k个多值高斯分布中的一个生成样例，。
qq_18343569·2015-08-10 16:00

斯坦福大学公开课 ：机器学习课程（Andrew Ng）——10、无监督学习：Mixture of Gaussians and the EM Algorithm

1）问题定义2）混合高斯模型3）EM算法这篇讨论使用期望最大化算法（Expectation-Maximization）来进行密度估计（densityestimation）【即混合高斯模型中的隐含随机变量=j的概率】。1）问题定义   与k-means一样，给定的训练样本是，我们将隐含类别标签用表示。与k-means的硬指定不同，我们首先认为是满足一定的概率分布的，这里我们认为满足多项式分布，，其中
mmc2015·2015-01-05 13:00

混合高斯模型的EM求解（Mixtures of Gaussians）及Python实现源码

今天为大家带来混合高斯模型的EM推导求解过程。全部代码如下！defNDimensionGaussian(X_vector,U_Mean,CovarianceMatrix): #X=numpy.mat(X_vector) X=X_vector D=numpy.shape(X)[0] #U=numpy.mat(U_Mean) U=U_Mean #CM=numpy.mat(CovarianceMatri
xuanyuansen·2014-11-20 10:00

混合高斯模型（Mixtures of Gaussians）和EM算法

这篇讨论使用期望最大化算法（Expectation-Maximization）来进行密度估计（densityestimation）。     与k-means一样，给定的训练样本是，我们将隐含类别标签用表示。与k-means的硬指定不同，我们首先认为是满足一定的概率分布的，这里我们认为满足多项式分布，，其中，有k个值{1,…,k}可以选取。而且我们认为在给定后，满足多值高斯分布，即。由此可以得到联
wenyusuran·2014-06-27 18:00

KL divergence between two univariate Gaussians

link: http://stats.stackexchange.com/questions/7440/kl-divergence-between-two-univariate-gaussiansCrossValidatedisaquestionandanswersiteforpeopleinterestedinstatistics,machinelearning,dataanalysis,dat
lcj_cjfykx·2014-06-17 22:00

混合高斯模型（Mixtures of Gaussians）和EM算法

这篇讨论使用期望最大化算法（Expectation-Maximization）来进行密度估计（densityestimation）。     与k-means一样，给定的训练样本是，我们将隐含类别标签用表示。与k-means的硬指定不同，我们首先认为是满足一定的概率分布的，这里我们认为满足多项式分布，，其中，有k个值{1,…,k}可以选取。而且我们认为在给定后，满足多值高斯分布，即。由此可以得到联
zhubo22·2014-04-25 14:00

PRML Chapter 9.2 Mixtures of Gaussians 混合高斯分布简介

单元高斯分布(TheunivariateGaussian)，我们高中时就知道了，其表达式如下：N(x|μ,σ2)=1(2πσ2)1/2exp{−12σ2(x−μ)2}而多元高斯分布(MultivariateGaussianDistribution)就是有多个参数控制的高斯分布，其均值是一个均值向量μ，设均值向量维度为D，而方差则是方差矩阵Σ，因此其表达式如下：N(x|μ,Σ)=1(2π)D/21|
nishiwodeangel·2013-10-05 15:00

混合高斯模型（Mixtures of Gaussians）和EM算法

这篇讨论使用期望最大化算法（Expectation-Maximization）来进行密度估计（densityestimation）。     与k-means一样，给定的训练样本是，我们将隐含类别标签用表示。与k-means的硬指定不同，我们首先认为是满足一定的概率分布的，这里我们认为满足多项式分布，，其中，有k个值{1,…,k}可以选取。而且我们认为在给定后，满足多值高斯分布，即。由此可以得到联
ncztc·2013-05-24 13:00

混合高斯模型mixture Gaussians和EM算法

这篇讨论使用期望最大化算法（Expectation-Maximization）来进行密度估计（densityestimation）。     与k-means一样，给定的训练样本是，我们将隐含类别标签用表示。与k-means的硬指定不同，我们首先认为是满足一定的概率分布的，这里我们认为满足多项式分布，，其中，有k个值{1,…,k}可以选取。而且我们认为在给定后，满足多值高斯分布，即。由此可以得到联
junnan321·2013-01-08 22:00

机器学习 cs229学习笔记3 (EM alogrithm,Mixture of Gaussians revisited & Factor analysis )

(allisbasedonthestanford'sopen-coursecs229lecture13)接上次笔记机器学习cs229学习笔记2(k-means,EM&MixtureofGaussians)如何确定EM算法converge呢？当然是比较前后两次迭代的似然函数的大小，如果相差极小，则可以证明算法已经converge了假设一次迭代开始时的参数是θ(t)，迭代结束时的参数是θ(t+1)因为
Dark_Scope·2012-11-19 21:06

机器学习 cs229学习笔记3 (EM alogrithm,Mixture of Gaussians revisited & Factor analysis )

(allisbasedonthestanford'sopen-coursecs229lecture13)接上次笔记 机器学习cs229学习笔记2(k-means,EM&MixtureofGaussians)如何确定EM算法converge呢？当然是比较前后两次迭代的似然函数的大小，如果相差极小，则可以证明算法已经converge了假设一次迭代开始时的参数是θ(t)，迭代结束时的参数是θ(t+1)因
Dark_Scope·2012-11-19 21:00

机器学习 cs229学习笔记2 (k-means,EM & Mixture of Gaussians)

（allisbasedonstanford'sopencoursecs229lecture12）首先介绍的是聚类算法中最简单的K-Means算法////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
Dark_Scope·2012-11-14 09:00

混合高斯模型（Mixtures of Gaussians）和EM算法

这篇讨论使用期望最大化算法（Expectation-Maximization）来进行密度估计（densityestimation）。与k-means一样，给定的训练样本是，我们将隐含类别标签用表示。与k-means的硬指定不同，我们首先认为是满足一定的概率分布的，这里我们认为满足多项式分布，，其中，有k个值{1,…,k}可以选取。而且我们认为在给定后，满足多值高斯分布，即。由此可以得到联合分布。整
JerryLead·2011-04-06 16:00
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