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原创 深度图补全-depth inpainting
Deep Depth Completion of a single RGB-D Image状态：开源，pytorch，matlab，C++下载地址: https://github.com/yindaz/DeepCompletionRelease思路：目前效果最好(截止至2019. 06)，耗时长。使用rgb image作为输入预测物体表面稠密法线及遮挡区域的边缘信息。使用这些预测结果与原始的depth图像结合，通过全局优化，对原始图像中像素缺失问题进行解决。由于现有数据集中ground trut
2020-10-31 21:30:15
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原创 论文笔记总结_S2D_从稀疏到稠密
1.2018-ICRA_稀疏到稠密：从稀疏深度样本+单一图像的深度预测以下4篇为传统方法：2. 2013-CVPR-结合三维场景重建和类别分割3. 2010-BMVC-目标类别分割和稠密立体重建的联合优化4.2011-CVPR-对象立体化-联合立体匹配与对象分割5.2012-ECCV-从立体图像中提取与场景一致的三维对象和深6.2018-BMVC-用于实时语义分割的轻量级精细网络RefineNet7.2017-CVPR-RefineNet: 用于高分辨率语义分割的多路径...
2020-10-23 16:42:03
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原创 CUDA_cudaFree_释放Stream_cudaError_t 错误类型码解释
官方网站 ：CUDA Runtime API :: CUDA Toolkit Documentation 是 CUDA 中用于释放由 或 分配的设备内存的函数。它的参数是一个指向设备内存的指针，用于指示要释放的内存块的起始地址。用法说明如下：参数 是一个指向要释放的设备内存块的指针。这个指针必须是由 、 或类似函数返回的指针，指向通过 CUDA 运行时 API 分配的内存。如果 是 ，则 会忽略并返回 。通常情况下， 应该在不再需要设备内存时被调用，以释放之前通过 CUDA 运行时 API 分配的
2024-04-20 10:14:21
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原创 python_表格处理_pandas_pd.read_csv输入输出参数说明
函数用于从 CSV 文件中读取数据，并返回一个 DataFrame 对象。sep\theader0Nonenamesindex_colNoneskiprowsNoneskipfooter0nrowsNonedtypeFalseTruena_valuesNoneencodingNonedtypeNone以上只是部分常用的参数，还有更多的参数用于处理不同的情况。你可以查阅 Pandas 文档或者使用命令来查看完整的参数列表和详细说明。
2024-04-19 20:45:00
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原创 linux_查看系统硬件/软件信息_命令汇总
在Linux系统中，你可以使用一些命令来查看系统硬件信息。这些命令通常需要在终端或命令行中执行，并且有些可能需要root权限才能运行。
2024-04-12 21:45:00
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原创 机器学习_XGBoost模型_用C++推理示例Demo
将 python 训练好的 xgboost 模型, 使用C++ 进行加载并进行推理(预测)
2024-04-11 23:30:00
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原创 XGBoost源码结构简介
XGBoost 是一个开源的机器学习库，它是用C++实现的，提供了高效的梯度提升决策树（GBDT）和随机森林算法。XGBoost源码结构清晰，模块化设计，方便理解和扩展。如果你想深入了解XGBoost的实现细节，建议阅读源码并参考官方文档。
2024-04-10 22:30:00
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原创 图像处理_积分图
积分图算法是图像处理中的经典算法之一，由Crow在1984年首次提出，它是为了在多尺度透视投影中提高渲染速度。积分图算法是一种和以及图像区域平方和的算法。直白的说，就是很快计算一幅图像任意区域，也就是跟平方和。它的核心思想就是对每一个图像建立起自己的积分图查找表，在图像处理的阶段就可以，从而实现对均值卷积的线性时间计算。做到了卷积执行的时间与半径窗口大小的无关联。利用积分图可以极大地加快计算原始图像中任一矩形区域的像素和，因为只需经过一次计算。
2024-03-31 18:18:13
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原创 评价指标_Precision（精确率）、Recall（召回率）和Accuracy（准确率）区别和联系
在实际应用中，需要根据具体的任务需求来选择使用哪种评价指标。如果任务更注重在预测为正例的样本中保持高的准确性，那么应该关注精确率；如果任务更注重找出所有真正为正例的样本，那么应该关注召回率；如果任务要求整体的预测准确性，那么应该关注准确率。Precision（精确率）、Recall（召回率）和Accuracy（准确率）是机器学习和信息检索领域常用的评价指标，它们用于评估分类器或检索系统的性能，但各自关注的方面略有不同。
2024-03-31 12:30:41
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原创 机器学习_集成学习_梯度提升_回归_决策树_XGBoost相关概念
集成学习（Ensemble Learning）是一种机器学习方法，它通过组合多个模型来改善整体预测性能。它的核心思想是“众口铄金”，即通过组合多个模型的预测结果，以期望得到更好的结果，比单个模型的预测结果更可靠和准确。集成学习的基本原理是结合多个弱学习器（Weak Learners），弱学习器通常是指在一定条件下预测结果略好于随机猜测的学习器。通过将多个弱学习器集成起来，可以产生一个强大的集成学习器（Strong Learner），其预测性能通常优于任何单个弱学习器。
2024-03-28 21:27:49
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转载 【转】XGBoost参数调优完全指南（附Python代码）
如果你的预测模型表现得有些不尽如人意，那就用XGBoost吧。XGBoost算法现在已经成为很多数据工程师的重要武器。它是一种十分精致的算法，可以处理各种不规则的数据。构造一个使用XGBoost的模型十分简单。但是，提高这个模型的表现就有些困难(至少我觉得十分纠结)。这个算法使用了好几个参数。所以为了提高模型的表现，参数的调整十分必要。在解决实际问题的时候，有些问题是很难回答的——你需要调整哪些参数？这些参数要调到什么值，才能达到理想的输出？这篇文章最适合刚刚接触XGBoost的人阅读。
2024-02-29 21:45:00
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原创 模型优化_XGBOOST学习曲线及改进，泛化误差
n_estimators的极限已达到，我们才考虑其他参数，但XGB中的状况明显更加复杂，当数据集不太寻常的时候会更加。了，即便只有很少的数据， 模型也能够学到训练数据100%的信息，所以XGB也是天生过拟合的模型。首先，XGB中的树的数量决定了模型的学习能力，树的数量越多，模型的学习能力越强。第二，XGB中树的数量很少的时候，对模型的影响较大，当树的数量已经很多的时候，对模型的影响比较小，只能有。第三，树的数量提升对模型的影响有极限，最开始，模型的表现会随着XGB的树的数量一起提升，但到达某个点之。
2024-02-29 20:00:00
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原创 python_可视化_交互_多条线段点击高亮显示
使用matplotlib 绘制折线图 响应鼠标事件 单击折线 线条高亮显示解决方法: 使用 mplcursors 库, 一句代码可实现.
2024-02-28 22:15:00
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原创 状态估计_卡尔曼滤波器_简洁秒懂/示例代码
卡尔曼滤波器又叫做最佳线性滤波器，它的好处有很多，比如说（1）实现简单， （2）是一个纯时域的滤波器，（3）不需要进行频率变换，所以在工程上有很多应用。%观测值，第一秒观测到的是一米，第二秒观测到的是两米，这是一个匀速运动的一个状态%方差为1的高斯噪声,汽车每秒只走了一米，而这个噪声就有一米，这个噪声非常大X = [0;0];% 初始状态P = [1 0;0 1] % 初始状态的协方差矩阵F = [1 1;0 1] % 状态转移矩阵。
2024-01-28 17:56:49
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原创 C++多线程_线程同步_ sem_t信号量
信号量是一种变量，其访问是原子操作的。这就使得应用程序可以对其采用两种操作。1、等待信号量，当信号量是0的时候，程序阻塞等待。当信号量 > 0 的时候，程序就可以继续运行了。2、发送信号量，其作用是让信号量的值+1。这就实现了线程的同步控制。} sem_t;#endifsem_init ： 初始化信号量sem_destroy ： 释放信号量sem_post ： 增加信号量的值。
2024-01-23 23:30:00
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原创 C++多线程_std::future与std::promise
在并发编程中，我们通常会用到一组非阻塞的模型：promise\future。在python、js、java中都提供future\promise，是现代语言常用的非阻塞编程模型。
2024-01-23 21:45:00
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原创 C++_Lambda表达式的完整介绍
最常见的lambda的表达式写法如下这里只是计算两个数的和，我们一般情况下肯定是不会这么用的，更多的时候，我们都是和stl的一些算法结合使用，例如自定义一个结构体的排序规则和打印。int a;int b;int main()// 根据Item中成员a升序排序});// 打印vec中的item成员});return 0;这样的写法让我们代码更加简洁、清晰，可读性更强。在c++的官方文档中，给出了lamda表达式的四种写法，这里知乎的排版有点难用，所以直接在官方文档。
2024-01-19 22:15:00
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原创 几何_直线方程 Ax + By + C = 0 的系数A，B，C几何含义是？
所以当V2与V1垂直时，V2在V1上的投影长度为0，V2与V1的内积为0。投影长度具有方向性，即投影与V1同向，投影长度为正，投影与V1反向，投影长度为负。两个向量的内积是0，根据内积的几何意义，这两个向量必然垂直。系数A，B组成的向量是一个垂直于直线的向量。值为负：> 90度 && < 180度。值为正：> 0度 && < 90度。我们先来看A和B有什么含义。时，原点到该直线的距离为-C。
2024-01-17 22:45:00
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原创 线特征_LSD直线检测算法和LBD直线描述子
线特征在于具有天然的光照及视角不变性，同时更高级的特征也使追踪的鲁棒性和准确性有所提高。特别是在特定的人造场景（室内，走廊）等场景，能够克服无纹理或者不可靠纹理带来的干扰。线段的检测及匹配耗时相对特征点更大。同时在后端也没有一个标准且通用的SLAM优化及回环模块。线特征匹配也是较为困难的，如线段易断裂，不具备强有力的几何约束（如极线几何约束），在纹理缺失处不具有较强的辨识度等。同一条直线在不同视角下的观测不稳定，由于遮挡、直线特征提取算法等因素的影响，直线的端点不具有重复性，同一直线特征可能断裂。
2024-01-05 23:30:00
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原创 线特征_普鲁克直线的几何投影(表示/变换/直线估计)
普鲁克直线表示方法1.1 平行1.2 相交1.3 非共面2. 普鲁克直线的空间变换2.1刚体变换2.2相似变换3.普鲁克直线的空间投影
2024-01-04 22:00:00
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原创 矩阵运算_矩阵的协方差矩阵/两个矩阵的协方差矩阵_求解详细步骤示例
在统计学中，方差是用来度量单个随机变量的离散程度，而协方差则一般用来刻画两个随机变量的相似程度。
2023-11-19 20:22:31
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原创 统计学_蒙特卡罗方法
这时可以用一个比较容易算得面积的矩型罩在函数的积分区间上（假设其面积为Area），然后随机地向这个矩形框里面投点，其中落在函数f(x)下方的点为绿色，其它点为红色，然后统计绿色点的数量占所有点（红色+绿色）数量的比例为r，那么就可以据此估算出函数f(x)从 a 到 b 的定积分为 Area × r。比如下面这张黑底图片，想要计算图中白色图形的面积，其中图形都是不规则图形，我们没办法通过边长公式等进行计算，其中一种方法就是可以通过蒙特卡罗方法，向图上随机打点，然后获取像素点所在的颜色，
2023-11-12 17:50:13
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原创 统计学_置信椭圆理论
在统计学中，置信度椭圆是描述的一种图形表示方法。椭圆的长轴和短轴表示方差，而椭圆的旋转角度则表示协方差。通过椭圆的大小和方向，我们可以获得对数据分布的一些基本信息，比如数据的可靠性和精度。在金融、医学、物理、工程等:在口金融领域，置信度椭圆可以用来表示不同投资组合的风险和收益。在医学领域，置信度椭圆可以用来表示不同药物对于疾病的疗效。在物理领域，置信度椭圆可以用来表示实验数据的误差范围。在工程领域，置信度椭圆可以用来表示不同材料的强度和耐久性。置信度椭圆的计算方法涉及到等统计学知识。
2023-11-12 17:30:27
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转载 概率论_贝叶斯统计
而如果已知通过有放回的采样抽出了 10 个球并且其中 4 个白球 6 个黑球，想要推断的是小桶里面白球（或者黑球）的百分比（这些对我们来说是未知的），这就是统计学的范畴。考虑一个假想的例子。同样，两边同时乘以 P(�) （并且由 P(�∩�)=P(�∩�) ）得到 P(�)P(�|�)=P(�∩�)。前面说过，我们对于 � 的先验分布猜测是 uniform distribution，而它是一种特殊的 Beta 分布，其对应 Beta 分布的参数为 �=1 以及 �=1 ，因此有 �∼Be(1,1)。
2023-11-09 07:59:01
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原创 读书笔记_《博弈论》_精华书摘
在博弈中，每个参与者都在特定条件下争取其最大利益，博弈的结果不仅取决于某个参与者的行动，还取决于其他参与者的行动。
2023-11-04 11:50:51
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原创 概率论_概率公式中的逗号( , ) 竖线( | ) 分号( ； )及其优先级
设A，B是随机试验E的两个随机试验，且P(B)>0，称为在事件B发生的条件下，事件A发生的条件概率。图示如下。
2023-10-22 09:51:09
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原创 C++_linux下_非阻塞键盘控制_程序暂停和继续/for循环每隔2s执行一次
在程序执行过程中,点击键盘p按键(pause), 程序暂停, 点击键盘上的n按键(next),程序继续执行。
2023-10-16 21:30:00
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原创 三维重建_纹理重建与表面细化
三维重建。纹理重建与表面细化。为了真实感绘制，以及计算机的渲染。纹理图像的自动创建✓ 视角选择✓ 纹理坐标的计算✓ 全局颜色调整✓ 泊松图像编辑网格细化✓ 数学模型✓ 基于多视角光度一致性的网格细化
2023-09-24 09:38:03
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原创 三维重建_表面重建_基于符号距离场/基于二元分割的表面重建
目录1. 三维物体的表面表达方式1.1 边界表示法 (Boundary Representation)1.2 空间划分法 (Spatial-Partitioning Representations) 1.3 构造体素法 (Boundary Constructive Solid Geometry)2. 三维模型的表述方式 3. 基于符号距离场的表面重建方法 3.1 符号距离函数(Signed Distance Function) 3.2 基于隐函数的表面重建 步骤一：空间划分 步骤二：符号距离场构建FSSR
2023-09-14 22:41:04
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原创 怎样获取字符串数组的长度_使用sizeof(array) / sizeof(array[0])
C、C++中没有提供直接获取数组长度的函数，对于存放字符串的字符数组提供了一个strlen函数获取长度，那么对于其他类型的数组如何获取他们的长度呢？其中一种方法是使用sizeof(array) / sizeof(array[0]), 在C语言中习惯上在使用时都把它定义成一个宏，比如#define GET_ARRAY_LEN(array,len) {len = (sizeof(array) / sizeof(array[0]));这样对于一些简单的数组可以使用这个宏或者这个函数来获取数组的长度了。
2023-09-11 20:30:00
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