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【LVI-SAM论文全文翻译】： LVI-SAM: Tightly-coupled Lidar-Visual-Inertial Odometry via Smoothing and Mapping

文章目录写在前面摘要一、引言二、完整的激光视觉惯导SLAM系统A.系统概述B.视觉惯导系统C.雷达惯导系统三、实验A.消融研究B.JackalDatasetC.HandheldDataset四、总结写在前面本文参考：惊鸿一博作者简介：LVI-SAM是TixiaoShan的最新力作，TixiaoShan是Lego-loam(基于激光雷达里程计的SLAM框架)和Lio-sam(基于惯性-雷达紧耦合的S

JaydenQ·2022-07-18 14:47

深度学习：标签平滑（Label Smoothing Regularization）

文章目录1.标签平滑的作用—防止过拟合2.传统的交叉熵损失计算3.带有标签平滑的交叉熵损失的计算4.标签平滑与传统的交叉熵损失的比较与分析5.标签平滑的应用场景1.标签平滑的作用—防止过拟合在进行多分类时，很多时候采用one-hot标签进行计算交叉熵损失，而单纯的交叉熵损失时，只考虑到了正确标签的位置的损失，而忽略了错误标签位置的损失。这样导致模型可能会在训练集上拟合的非常好，但由于其错误标签位置

陈壮实的编程生活·2022-05-23 10:04

指数平滑法（Exponential Smoothing，ES）

目录1指数平滑2一次指数平滑预测（又叫简单指数平滑，simpleexponentialsmoothing，SES）2.1定义2.2例题3二次指数平滑法（Holt’slineartrendmethod）3.1定义3.2例题4三次指数平滑预测（Holt-Winters’seasonalmethod）4.1定义4.2例题5加权系数a的选择6HoltWinter线性和季节性指数平滑法6.1HoltWint

意念回复·2022-05-09 15:58

图像转灰度值计算公式原理_图像处理--传统算法

平滑处理(smoothing)也称模糊处理(bluring)，主要用于消除图像中的噪声部分，平滑处理常用的用途是用来减少图像上的噪点或失真，平滑主要使用图像滤波。

weixin_39558521·2022-05-06 07:19

论文解读《Measuring and Relieving the Over-smoothing Problem for Graph NeuralNetworks from the Topological

论文信息论文标题：MeasuringandRelievingtheOver-smoothingProblemforGraphNeuralNetworksfromtheTopologicalView论文作者：DeliChen,YankaiLin,WeiLi,Pen

Learner-·2022-05-04 09:00

基于Tensorflow2的YOLOV4 网络结构及代码解析（4）——Loss和input

在训练的过程中用到了一些tricks，包括mosaic数据增强，Cosine_scheduler余弦退火学习率，CIOU以及label_smoothing表情平滑等。

xiaoyang0307·2022-04-10 08:45

【YOLOv4探讨之四】标签平滑Label Smoothing

YOLOv4中，为了防止分类过拟合，使用了标签平滑LabelSmoothing的技巧。LabelSmoothing最早源于论文《Rethinkingtheinceptionarchitectureforcomputervision》，这里不讨论。基本原理如下：通常YOLO模型中，80个分类标签都是使用0或1进行描述，在训练过程中，如果认为属于第n个分类，则该位置输出1（这种分类标签编码形式也称为o

北溟客·2022-03-26 07:03

Vue 基本知识

vue3快速上手body{-webkit-font-smoothing:antialiased;font-family:"HelveticaNeue",Helvetica,Arial,Verdana,sans-serif

傻傻小萝卜·2022-03-10 10:50

OpenCV学习（25）

均值滤波、高斯滤波一，平滑处理；二，图像滤波与滤波器；三，线性滤波器的简介；四，滤波和模糊；五，邻域算子与线性邻域滤波；六，方框滤波(boxFilter）；七，均值滤波；八，高斯滤波；一，平滑处理平滑处理(smoothing

m0_53123717·2022-03-01 07:16

【知识图谱系列】GCNII模型探索DeepGNN的Over-Smoothing问题

作者：CHEONG公众号：AI机器学习与知识图谱研究方向：自然语言处理与知识图谱GCNII(ICML2020)分享，GCNII全称：GraphConvolutionalNetworksviaInitialresidualandIdentityMappingGCNII汇报ppt版可通过关注公众号【AI机器学习与知识图谱】，回复关键词：GCNII来获得，供学习者使用！可添加微信号【1786519091

CHEONG_KG·2022-02-17 07:06

3.5 Smoothing (Lowpass) Spatial Filters

smootingspatialfilters：平滑空间滤波器1.linearspatialfiltering-->两个重要的低通滤波器(1)boxfilterkernels(2)lowpassGaussianfilterkernels高斯核的推导一高斯核的推导二-->ComparisonofGaussianandboxfiltersmoothingcharacteristics-->imagepa

LilyZJ·2022-02-17 07:00

解决‘GNN’中‘over—smoothing’问题（通俗易懂）

一：'over-smoothing'问题的提出：如下图：按照我们以往学习‘CNN’等其他层时，我们通常会有这么一个概念，就是加入越多层，我们的神经网络的表达能力也就越强。

小林学编程·2022-02-17 07:58

数字图像处理：线性和非线性滤波的平滑空间滤波器（Smoothing Spatial Filters）

引言本系列文章记录老猿自学冈萨雷斯《数字图像处理》的感悟和总结，不过估计更新会比较慢，白天要工作，都是晚上抽空学习，学习完一章再回头总结，想学的朋友可以自己下载英文原版（目前到第四版）和中文译本（目前应该到第三版）的电子版观看，如果想对照观看建议英文原版也找第三版。这本《数字图像处理》不愧为数字图像处理的经典教程，知识范围广、内容详尽、案例贴近实践，至少很合老猿的口味。但中译本存在两个问题：有些翻

LaoYuanPython·2022-02-17 07:56

山中有石为玉·2022-02-05 00:33

前端面试每日 3+1 —— 第954天

[css]你使用过css中的-webkit-font-smoothing属性吗？说说它的作用[js]如何中断事件的传播？

·2021-11-26 00:03

【论文笔记】LIO-SAM: Tightly-coupled Lidar Inertial Odometry via Smoothing and Mapping

LIO-SAM:Tightly-coupledLidarInertialOdometryviaSmoothingandMapping关键词：紧耦合、惯性测量单元、平滑摘要本文提出了一种通过平滑和映射实现紧密耦合激光雷达惯性里程计的框架——LIO-SAM，该框架实现了高精度、实时的移动机器人轨迹估计和地图构建。LIO-SAM将激光雷达-惯性里程计制作在一个因子图上，允许大量的相对和绝对测量，包括环路

浪里翻滚一只虾·2021-07-11 17:20

近红外光谱基础知识—数据预处理

二、近红外光谱的数据处理流程2.1整体流程三、数据预处理算法2.2.1平滑处理（Smoothing）2.2.2位移校正（Offsetcorrection）2.2.3趋势校正（Detrendcorrection

Echo_Code·2021-06-23 21:53

opencv入门10:平滑和模糊-SMOOTHING AND BLURRING

blurring：图像中的每个像素都与其周围的像素强度混合在一起。这个邻域像素的“混合”成为我们模糊的像素。事实上，如果图像首先被平滑或模糊，许多图像处理和计算机视觉功能，如阈值和边缘检测，性能会更好。一、平均-averaging我们要探索的第一个模糊方法是平均，为了平均模糊图像，我们使用cv2.blur(image,kernel)image是我们希望模糊的图片kernel希望模糊的颗粒度值imp

HaveyYeung·2021-06-23 02:18

CSS 属性font-smoothing

font-smoothing是非标准的css渲染规则，由于不同操作系统对字体渲染不同，不同浏览器也有自己对样式的一套解释规则，所以这个css样式至今也没有加入web标准。

蒋大龙·2021-06-04 08:10

一些不为人知的css样式

html{-webkit-touch-callout:none;-webkit-font-smoothing:antialiased;font-smoothing:antialiased;-webkit-text-size-adjust

奔跑的兔子_·2021-05-08 17:38

深度学习 | 训练网络trick——label smoothing

####1.背景介绍：在多分类训练任务中，输入图片经过神级网络的计算，会得到当前输入图片对应于各个类别的置信度分数，这些分数会被softmax进行归一化处理，最终得到当前输入图片属于每个类别的概率。之后在使用交叉熵函数来计算损失值：最终在训练网络时，最小化预测概率和标签真实概率的交叉熵，从而得到最优的预测概率分布。在此过程中，为了达到最好的拟合效果，最优的预测概率分布为：也就是说，网络会驱使自身往

yuanCruise·2021-04-28 13:03

文献阅读--Certified Adversarial Robustness via Randomized Smoothing

关键词：adversariallyrobust;Gaussiannoise;L2-norm;randomization这里写自定义目录标题1概述2背景2.1研究现状3挑战3.1本文工作概括3.2难点1概述本文通过给分类器高斯噪声处理，使得新分类器对对抗攻击足够鲁棒。本文提出了“randomizedsmoothing”技术并对其进行了严密的分析，进一步揭示了L2正则项和高斯噪声的联系：==我们使用该

学渣渣渣渣渣·2021-04-22 11:52

语言模型 Language model

估计一句话中所有单词的联合概率设定windowsize为n，求条件概率时只考虑在i之前出现的n个单词然后利用贝叶斯公式求解每个条件概率但这样的问题在于训练预料中有些Ngram缺失导致连乘为0，所以要做smoothing

Bernard_Yang·2021-04-19 06:24

smooth_labels（平滑标签）

smooth-labels（平滑标签）smooth−labels（平滑标签）数据标注时存在错标、漏标、误标，可以使用平滑标签如果你认为你的数据标注非常好，也可以不用defsmooth_labels(y_true,label_smoothing

茗君（Major_s）·2021-03-09 16:35

图像分类训练tricks

图像分类训练tricks1.优化器2.学习率及学习率下降策略2.1选择合适的学习率3.weight_decay4.label_smoothing5.通过验证集和测试集的准确度确定调优策略6.数据增强6.1

你电吴彦祖·2021-02-16 22:04

标签平滑Label Smoothing

标签平滑LabelSmoothing前言LabelSmoothing代码实现pytorch实现损失函数：NVIDIA有个官方的实现：后续相关前言对于分类问题，lable常常是one-hot编码的，即[0,0,1,0,0]形式。全概率1和0鼓励所属类别和其他类别之间的差距尽可能加大，然而，在分类问题中不同种类的类别不一定完全没有相似的特征，不能这样一杆子打死。对于我们常用的交叉熵损失函数，我们需要用

球场书生·2021-01-18 21:25

vue可编辑列表标签_VUE+Element UI实现简单的表格行内编辑效果

PingFangSC,HiraginoSansGB,MicrosoftYaHei,SimSun,sans-serif;15overflow:auto;16font-weight:400;17-webkit-font-smoothing

金酱酱·2020-12-30 06:49

CSS骰子翻转动画

CSS3骰子翻转动画body{font-family:Avenir,Helvetica,Arial,sans-serif;-webkit-font-smoothing:antialiased;-moz-osx-font-smoothing

我不是费圆·2020-12-16 14:33

时间序列学习2.1：指数平滑和Holt-Winters Exponential Smoothing and Holt-Winters

学习资源：https://github.com/thedataincubator/ds30_3初次试着把代码调通导入模块importcsvimportpandasaspdimportmatplotlibimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinlinematplotlib.style.use('ggplot')fromdatetimeimportdateti

joeyfang·2020-10-07 22:33

时间序列学习2.2：指数平滑和Holt-Winters Exponential Smoothing and Holt-Winters

学习资源：https://github.com/thedataincubator/ds30_3初次试着把代码调通导入模块importcsvimportpandasaspdimportmatplotlibimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinlinematplotlib.style.use('ggplot')fromdatetimeimportdateti

joeyfang·2020-10-07 22:30

GPUImage翻译四：内置滤镜（混合模式Blending）

thresholdSensitivity:阈值灵敏度：Howcloseacolormatchneedstoexisttothetargetcolortobereplaced(默认0.4)smoothing

开发者老岳·2020-09-21 19:03

html5+css写移动端顶部导航栏

margin-left:auto;margin-right:auto;}body{position:relative;text-rendering:optimizeLegibility;-webkit-font-smoothing

ggboy6555·2020-09-16 22:51

朴素贝叶斯分类和拉普拉斯平滑(拉普拉斯处理 laplace smoothing)

weixin_33843947·2020-09-16 06:08

拉普拉斯平滑处理 Laplace Smoothing

背景:为什么要做平滑处理?零概率问题，就是在计算实例的概率时，如果某个量x，在观察样本库（训练集）中没有出现过，会导致整个实例的概率结果是0。在文本分类的问题中，当一个词语没有在训练样本中出现，该词语调概率为0，使用连乘计算文本出现概率时也为0。这是不合理的，不能因为一个事件没有观察到就武断的认为该事件的概率是0。拉普拉斯的理论支撑为了解决零概率的问题，法国数学家拉普拉斯最早提出用加1的方法估计没

weixin_30294295·2020-09-16 06:24

朴素贝叶斯拉普拉斯平滑（Laplace Smoothing）

转自：https://blog.csdn.net/qq_25073545/article/details/78621019拉普拉斯平滑（LaplaceSmoothing）又被称为加1平滑，是比较常用的平滑方法。平滑方法的存在时为了解决零概率问题。背景:为什么要做平滑处理? 零概率问题，就是在计算实例的概率时，如果某个量x，在观察样本库（训练集）中没有出现过，会导致整个实例的概率结果是0。在文本分

hhsh49·2020-09-16 05:16

Unity 2D游戏摄像机的上下左右跟随实现

publicclassCameraController:MonoBehaviour{publicTransformplayer;//获得角色publicVector2Margin;//相机与角色的相对范围publicVector2smoothing

小小De程序员·2020-09-15 03:03

（光滑样条）Smoothing spline的数学推导

Smoothingspline的数学推导参考斯坦福统计学习原理光滑样条的精髓在于在原本的拟合误差的基础上加了一个λ∫{f′′(t)}2dt\lambda\int\left\{f^{''}(t)\right\}^{2}dtλ∫{f′′(t)}2dt,这样就有人问，为什么这个能达到光滑的作用，如果能达到光滑的作用，那么他的光滑效果怎么衡量。以及如何选择参数λ\lambdaλ的问题一

昵昵兵·2020-09-15 02:51

CSS- 移动端特有样式 / input相关

Tahoma,Arial,Roboto,"DroidSans","HelveticaNeue","DroidSansFallback","HeitiSC",sans-self;-webkit-font-smoothing

Lucy-·2020-09-14 19:59

常用手机模板

height:100%;font-family:"MyriadSetPro","HelveticaNeue",Helvetica,Arial,Verdana,sans-serif;-webkit-font-smoothing

weixin_30896825·2020-09-13 23:29

平滑处理--拉普拉斯（Laplace Smoothing）

拉普拉斯平滑（LaplaceSmoothing）又被称为加1平滑，是比较常用的平滑方法。平滑方法的存在时为了解决零概率问题。背景:为什么要做平滑处理? 零概率问题，就是在计算实例的概率时，如果某个量x，在观察样本库（训练集）中没有出现过，会导致整个实例的概率结果是0。在文本分类的问题中，当一个词语没有在训练样本中出现，该词语调概率为0，使用连乘计算文本出现概率时也为0。这是不合理的，不能因为

叮当了个河蟹·2020-09-12 22:08

LIO-SAM: Tightly-coupled Lidar Inertial Odometry via Smoothing and Mapping.md

LIO-SAM是一个使用因子图融合激光，IMU和GPS信息的SLAM算法。论文依次介绍了IMU，激光关键帧，GPS和回环节点。IMU约束使用IMU预积分作为里程计的初值，并作为因子图的节点。激光里程计在位移和旋转超过阈值时，创建新的关键帧。使用滑动窗口，利用最近的n个关键帧构筑体素地图。在将点分为地面点和非地面点之后，使用类似于LOAM的方法来进行Scan-to-model的位姿估计。

翡翠之幻·2020-09-12 19:51

图标 iconfont的使用方法

important;font-size:16px;font-style:normal;-webkit-font-smoothing:antialiased;-web

大兔纸·2020-09-12 15:16

nn.KLDivLoss

KLDivLoss作用：用于连续分布的距离度量；并且对离散采用的连续输出空间分布进行回归通常很有用；用label_smoothing就采用这个；公式：公式理解：p(x)是真实分布，q（x）是拟合分布；实际计算时

咕噜咕噜day·2020-09-11 22:22

vue的v-slot指令使用总结

name:'app',components:{slotdemo},}#app{font-family:'Avenir',Helvetica,Arial,sans-serif;-webkit-font-smoothing

The Dark Kinght·2020-09-11 10:13

Calculate Smoothing Tangent Space for Meshes

Someideasaboutcalculatingtangentspaceformeshesarecleanedhere.Itisveryeasytocalculatethetangentbasisvectorsifthevertexnormalanddiffuseuvsetswereprovidedforeachtriangles.Someproblemsmayappearwhenseveral

abc2912333·2020-08-26 23:23

关于-webkit-font-smoothing属性

font-smoothingfont-smoothing不是标准的CSS3属性，曾出现在提案中，最终被移除。

亭小亭·2020-08-26 23:29

曲率、挠率的离散推广

比如狄利克雷能量(DirichletEnergy)是平滑界（smoothing）的常客:连续先硬插一点info，因为构建离散曲线，大部分时间都一段一段连起来，曲线的连续性，有C(continuity)和

hjwang1·2020-08-26 12:49

粒子滤波（Particle Filter）的通俗解释

估计过去叫平滑smoothing，估计未来叫预测prediction，估计当前值才叫滤波filtering。粒子滤波算法源于蒙特卡洛思想，即以某事件出现的频率来指代该事件的概率。

Regnaiq·2020-08-26 11:43

CSS常用小点

1、截字white-space:no-wrap;overflow:hidden;text-overflow:ellipsis;2、使文字抗锯齿-webkit-font-smoothing：antialiased

kara1717·2020-08-24 08:22

深度学习 | 训练网络trick——label smoothing(附代码)https://blog.csdn.net/qiu931110/article/details/86684241

shishi_m037192554·2020-08-24 01:07

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