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卡爾曼濾波本質上是：非平穩(wěn)信號下的序貫線性最小均方誤差估計量 1、最小均方誤差 對于經(jīng)典的均方誤差（Mean Square Error, MSE）方法認為，被估計量是一個確定...

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slam 中的手眼標定最后可以歸結為求解如下問題已知 ，需要求解 ，滿足 其中即為旋轉矩陣，網(wǎng)上有多種求解方法，這里只描述其中幾種，首先介紹下一些基本的變換 1、基本變換 h...

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python 讀取字節(jié)流的時候，有多種方法可以讀取，但是不同方法的效率差異較大，且和數(shù)據(jù)格式相關解壓字節(jié)流查詢到有下面三種方法 第一個實驗，a 字節(jié)流中存了 2000 個 u...

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最近神經(jīng)網(wǎng)絡界最火爆的兩個技術，一個是 NeRF（NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View S...

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多目標跟蹤算法是很多系統(tǒng)中的核心模塊，有很多框架。 一種常見的框架是 “tracking by detection”，該框架首先對單幀進行目標檢測，然后對幀和幀之間的目標進行...

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已知有一系列觀測，且，其表達式如下 其中噪聲，現(xiàn)需要求解 根據(jù)問題，易得的概率密度函數(shù)為 因此可以得到 其中，為標準累積分布函數(shù) 如果認為每次測量獨立，則所有觀測的先驗概率為...

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目前有一系列的點 每個點的位置上有對應的特征記為 ，經(jīng)過旋轉 、縮放 、平移 變成另外一些點 ，這些點上的特征為 ，考慮到變換的時候存在噪聲，因此有 目前要根據(jù)觀測到的一系...

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點云精細配準受到初始值的影響，會收斂到局部最小值，因此點云的粗配準就變得相當重要。對于剛體來說，假設目前有原始點云和目標點云，點云粗配準完成的工作主要就是求解兩團剛體之間的和...

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點云精細配準最傳統(tǒng)的方法是ICP（Iterative Closest Point） Point-to-Point ICP 現(xiàn)在假設有個目標點云個源點云那么點云配準就是在求解最...

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已知兩點求直線方程 有不同兩點和，通過求解以下方程 可以得到如果在極坐標系下，兩點為和，則直線方程為 可以得到 過兩點的半徑為的圓 有點和，現(xiàn)需要求解圓心位置，使得半徑為的圓...

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具體可參見博客：https://blog.csdn.net/duguxiaobiao/article/details/91492965 新建容器（新建了一個名字叫 jk 的，...

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最近想給深度學習配置一臺服務器，查了很多資料，做了不少功課，前前后后花了不少時間，總結出來，希望后人避免走坑： 硬件購買： 1. CPU：購買需要注意和主板接口類型匹配，如果...

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最近對半監(jiān)督學習很感興趣，尤其是關于半監(jiān)督學習在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡中的應用。這里首先列出相關的文獻，后面繼續(xù)補充對于每一篇文獻的介紹以及使用效果。 論文：Pseudo-Lab...

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在討論所有問題之前，首先要對濾波這個問題進行良好的數(shù)學建模，一般來講光學圖像濾波都會采用如下的模型 其中代表了空間位置信息，代表了對應位置上的觀察到的像素值信息，代表...