摘要： 关于点云滤波去噪的方法 为什么进行点云滤波处理： （1） 点云数据密度不规则需要平滑（2） 因为遮挡等问题造成离群点需要去除（3） 大量数据需要下采样（4） 噪声数据需要去除1234 点云数据去噪滤波方法： 双边滤波、高斯滤波、分箱去噪、KD-Tree、直通滤波、随机采样一致性滤波等1 方法定义以及 阅读全文

摘要： 人脸防伪论文笔记：3D Virtual Synthesis（1901.00488） 转载 老巴读AI论文 发布时间：19-03-1100:09 Improving Face Anti-Spoofing by 3D Virtual Synthesis 中科大和公安部一所的合作，研究方向是人脸防伪 文章 阅读全文

摘要： see original：https://www.zhihu.com/question/35866596/answer/139485548 概率图模型学习笔记：HMM、MEMM、CRF 一、Preface 二、Prerequisite 2.1 概率图 2.1.1 概览 2.1.2 有向图 vs. 无 阅读全文

摘要： all details come from zhihu see https://www.zhihu.com/question/68482809 最近以QA形式写了一篇nlp中的Attention注意力机制+Transformer详解 分享一下自己的观点，目录如下： 一、Attention机制剖析1、 阅读全文

摘要： 机器学习-隐马尔科夫模型 https://zhuanlan.zhihu.com/p/94019054 隐马尔科夫模型 1 基本概念 状态序列（state sequence）：隐藏的马尔可夫随机链生成的状态序列，不可观测 观测序列（observation sequence）：每个状态生成一个观测，由此 阅读全文

摘要： from :https://zhuanlan.zhihu.com/p/29367273 CNN中千奇百怪的卷积方式大汇总 ————————————————————————————————————————— 2017.9.19 更新： 补充了两个新的卷积工作：Deformable Convolutio 阅读全文

摘要： https://blog.csdn.net/weixin_38145317/article/details/89448988 我们知道卷积神经网络（CNN）在图像领域的应用已经非常广泛了，一般一个CNN网络主要包含卷积层，池化层（pooling），全连接层，损失层等。虽然现在已经开源了很多深度学习框 阅读全文

摘要： Sk是每个特征层的先验框大小与原图片大小之比,Smax和Smin分别是最大,最小的比例. 在SSD中一共有6个用于分类和回归的特征层(feature map), 分别是feat_layers=['block4', 'block7', 'block8', 'block9', 'block10', 'b 阅读全文

摘要： from https://zhuanlan.zhihu.com/p/45063012 2清水小虾https://www.zhihu.com/question/280235834/answer/412407487 很巧，我最近也在调研和题主相似的方向，我关注的是物体姿态估计相关的一些网络结构。还在写总 阅读全文

摘要： from https://zhuanlan.zhihu.com/p/65400509 1. 引言 1.1 论文的问题描述 输入一张图片，6D Pose Estimation这个问题的目标是检测出物体在3D空间中的位置和姿态。随着计算机视觉算法的提升，对3D空间中物体状态的检测越来越受关注。在2018 阅读全文