感受野 感受野(Receptive Field),指的是神经网络中神经元“看到的”输入区域,在卷积神经网络中,feature map上某个元素的计算受输入图像上某个区域的影响,这个区域即该元素的感受野。 理解简化:在卷积神经网络的某feature map上的某个元素,它存在一个感受野,感受野大小为输入图像的某块区域。这块区域的像素值一层层卷积、pooling等操作最终计算出了这个元素的值。输入图像
Lego_Loam包括了Image projection、Feature association、MapOptmization、Transform Fusion四个部分,下面博主将按照算法的逻辑顺序对代码中的重要函数进行讲解。本节是解析MapOptmization文件和Transform Fusion文件。该专栏的其他章节链接如下https://blog.csdn.net/HUASHUDEYANJ
A Survey on 3D Gaussian Splatting论文:https://arxiv.org/abs/2401.03890 一、文章概述 1.问题导向 基于图像的3D场景重建时机器理解现实世界环境复杂性的基础,促进了3D 建模和动画、机器人导航、历史保存、增强/虚拟现实和自动驾驶等广泛应用。3D 高斯抛雪球被视为下一代3D重建和表示的潜在游戏规则改变者,开辟了大量的应用程序,具有巨大
描述 原文:Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets and Fully Connected CRFs 系列文章的第一篇,发表在2014年CVPR。 在语义分割中,通常会使用分类网络作为backbone。通过backbone之后会对特征图进行一系列的下采样,之后再进行一系列的上采样还原原图的大小 Abstract 深度卷积神经
简介:介绍Intel realsense D435 在EHub_tx1_tx2_E100载板,TX1核心模块环境(Ubuntu18.04)下测试ROS驱动,打开摄像头图像和查看深度图和点云图,本文的前提条件是你的TX1里已经安装了ROS版本:Melodic。关于测试硬件EHub_tx1_tx2_E100载板请查看:EdgeBox_EHub_tx1_tx2_E100 开发板评测_机器
//一直都想把字符串操作常用的函数总结一些,不全但重在积累; 字符串的比较: 语法: int compare( const basic_string &str ); int compare( const char *str ); int compare( size_type index, size_type length, const basic_st
本文参考书籍《最优化计算方法》,部分图片来自最优化:建模、算法与理论/最优化计算方法 (pku.edu.cn),若侵权请联系删除 目录 1 线搜索方法简介 2 单调线搜索准则 2.1 Armijo准则 2.2 Goldstein准则 2.3 Wolfe准则 3 非单调线搜索准则 4 线搜索算法 5 收敛性分析 1 线搜索方法简介 对于无约束优化问题,寻求最小值的
一、引言 1、本博文主要讲具体的实车调试的配置过程。2、底盘是松灵的底盘,已经提供了ros接口,只需要发布cmd_vel话题给相应的速度和角速度的值就可以控制其移动,所以我们只需要关注move_base包的输入,以及如何给定位信息即可。 二、整体思路与流程 1、tf_tree的搭建(1)tf_tree可以理解为各个坐标系之间的变换关系,一个最基本的tf_tree为map->odom-&
最初我只知道用ASCII码的顺序来转换,今天学了一个新方法 方法一: #include <bits/stdc++.h> using namespace std; int main () { char ch[10]; for(int i=0;i<10;i++) ch[i]='0'+i; for(int i=0;i<10;
Java Script Object NotationJSON :Js对象简谱 XML:数据交互格式是个老生常谈的问题,在C语言时代的时候产生过多种数据交互格式,数据交互格式的本质就是数据结构,数据结构的易读写性,可嵌套性,可扩展性,可压缩性是一个数据结构是否优秀的重要参考。最早人们经常用一些简单的类似.txt文件的文本去表示一些需要再次读写的数据和配置参数。由于这种个人随心定制的文本的数据结构
一、简介 一个基于51单片机的电子秤,主要涉及到传感器数据的采集、处理和显示。这种电子秤可以用于重量的精确测量,广泛应用于商业、实验室和家庭等场合。通过这样的设计,可以实现一个功能全面、操作简便、测量准确的电子秤。这不仅是一个实用的测量工具,也是一个很好的嵌入式系统设计和编程学习项目。 二、设计思路 一个基于51单片机的电子秤,主要涉及到传感器数据的采集、处理和显示。这种电子秤可以用于重量的精确
关于举办第一届“地平线杯”深圳大学智能机器人大赛的通知 Part.1/ 竞赛组织机构 1. 主办单位:教务部、研究生院 2. 承办单位:物理与光电工程学院 3. 赞助单位:地平线 由物理与光电工程学院创新部、沐光双创中心、智能感知与控制创新创业教育示范基地联合组织并设立专家委员会和裁判委员会负责大赛的评审工作;同时设立仲裁委员会负责比赛过程的监督和异议处理。 Part.2/ 参
论文地址:https://arxiv.org/abs/2308.04079项目:https://repo-sam.inria.fr/fungraph/3d-gaussian-splatting/代码:git clone https://github.com/graphdeco-inria/gaussian-splatting —recursive 一、文章概述 1.问题导向 辐射场:辐射场是三维
一、简介 51单片机与PC之间的485串口通信是一种常见的工业通信方式,它利用RS-485标准进行数据传输。RS-485是一种差分信号传输标准,具有较长的传输距离(可达1200米)和较高的抗干扰能力,适合于工业环境中的多点通信。 二、设计思路 2.1硬件连接 1. 51单片机端: 51单片机通常通过UART(通用异步收发传输器)与RS-485模块相连。 RS-485模块通常有A、B两根线(对应差
一、简介 基于8051系列单片机实现,旨在模拟一个简单的交通灯系统,实现红、黄、绿灯的交替亮灭。使用了特殊功能寄存器(SFR)和位操作来控制硬件,使用定时器0的中断功能来控制交通灯信号的切换。通过软件控制,实现交通灯的红、黄、绿灯的亮灭和闪烁。 二、头文件选择,变量定义 在8051微控制器上基于嵌入式C语言的程序片段。定义一系列的宏定义、全局变量和特殊功能位(sbit),用于简化寄存器操作和提高代
论文:https://arxiv.org/abs/2003.08934TensorFlow代码:https://github.com/bmild/nerfPyToch代码:https://github.com/yenchenlin/nerf-pytorch 一、文章概述 1.问题导向 从新视点生成照片级真实感输出需要正确处理复杂的几何体和材质反射比属性。目前还没有一种方法可以生成照片级的场景渲染,
一、简介 Proteus是一款功能丰富的电子设计和仿真软件,它允许用户设计电路图、进行PCB布局,并在虚拟环境中测试电路功能。这款软件广泛应用于教育和产品原型设计,特别适合于快速原型制作和电路设计教育。Proteus的3D可视化功能使得设计更加直观,而其对多种微控制器编程的支持,包括对LCD滚动显示汉字的仿真,进一步增强了其在电子设计领域的实用性。使用Proteus,工程师和学生可以在不实际搭建电
以前大概写过一下,太烂了。。。也是没什么人写,再详细讲解一下 整体简洁一点尝试主要用文字说明这个比较关键的点,其实整体和多传感器融合也有很大的关联,无论是外感还是内感传感器,无外乎从运动出发或者从观测出发: 这个部分不需要扯到VIO里面非线性优化那块比较复杂的东西,直接列出线性高斯情况下的运动/观测方程: 运动方程:Xk=A(k-1)X(k-1)+Vk+Wk, k=1,....K 观测方程
参考帖子:https://blog.csdn.net/freedompoi/article/details/122350866 目前想要实现STM32F4自带的DMA双缓冲区,尝试过一版,结果不能预期,就使用了RxHalfCplt和RxCplt去实现DMA双缓冲区的效果。 现在有时间了,又重新实现STM32F4自带的DMA双缓冲区,作为参考。 MCU:STM32F429ZIT6开发环境:
STM32实现FFT,求取幅度频谱 FFT不太对劲的理解 FFT的原理比较复杂,因为32使用FFT不用去管算法是如何运作的,我在这里就进行简单的介绍了。因为是简单介绍,就只介绍下幅度频谱图,不考虑相位频谱图。 FFT可以将一个信号从时域变换到频域,比如一个1VPP的1k的正弦信号,它的时域和频域的示意图如下: 频域为我们观察信号提供了一个新的视角。比如下面是1k和2k信号的
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