基于两步法的网格去噪算法顾名思义包含两个步骤:首先对网格表面的法向进行滤波,得到调整后的网格法向信息,然后根据调整后的法向更新顶点坐标位置,下面介绍三篇该类型的文章. [Sun et al. 2007]文章首先介绍了当前法向滤波方法以及顶点坐标更新方法,然后提出自己的法向滤波方法和顶点坐标更新方法. 法向滤波方法: 1.均值滤波(mean filter):ni’ = normalize(Σj∈N(i) Aj·nj / Σj∈N(i) Aj),均值滤波会破坏网格的细节特征. 2.中值滤波(medi

原文链接 深度神经网络 (DNN) 培训属于计算密集型项目,需要在现代计算平台上花费数日或数周的时间方可完成. 在最近的一篇文章<基于英特尔® 至强™ E5 产品家族的单节点 Caffe 评分和培训>中,我们展示了基于 AlexNet 拓扑的 Caffe* 框架的性能提升 10 倍,单节点培训时间减少到 5 天. 英特尔继续履行 Pradeep Dubey 的博客中列出的机器学习愿景,在本篇技术预览中,我们将展示如何在多节点.分布式内存环境中将 Caffe 的培训时间从数日减少为数个小时.  

原文链接 在互联网搜索引擎和医疗成像等诸多领域,深度神经网络 (DNN) 应用的重要性正在不断提升. Pradeep Dubey 在其博文中概述了英特尔® 架构机器学习愿景. 英特尔正在实现 Pradeep Dubey 博文中勾勒的机器学习愿景,并正在着手开发软件解决方案以加速执行机器学习工作负载.这些解决方案将包含在未来版本的英特尔® 数学核心函数库(英特尔® MKL)和英特尔® 数据分析加速库(英特尔® DAAL)中. 本技术预览版展示了配备我们正在开发的软件后,英特尔平台将有望实现的性能.

0 引言 最近项目中用到了基于PCL开发的基于平面的点云和CAD模型的配准算法,点云平面提取采用的算法如下. 1 基于PCL的点云平面分割拟合算法 2 参数及其意义介绍 (1)点云下采样 1. 参数:leafsize 2. 意义:Voxel Grid的leafsize参数,物理意义是下采样网格的大小,直接影响处理后点云密集程度,并对后期各种算法的处理速度产生直接影响. 3. 值越大,点云密度越低,处理速度越快:值越小,点云密度越高,处理速度越慢.通常保持这个值,使得其他的与点数有关的参数可以比较

LM-MLC 一种基于完型填空的多标签分类算法 1 前言 本文主要介绍本人在全球人工智能技术创新大赛[赛道一]设计的一种基于完型填空(模板)的多标签分类算法:LM-MLC,该算法拟合能力很强能感知标签关联性,在多个数据集上测试表明该算法与主流算法无显著性差异,在该比赛数据集上的dev效果很好,但是由于比赛期间事情多,没有好好在test集做测试. 个人认为该算法根正苗红,理论上可以获得更好的效果,因此做个开源,抛砖引玉,希望有人能提出更为有效的改进.本次开源的代码可读性较强,也有较高的扩展性,本人

目录 基于C#程序设计语言的三种组合算法 1. 总体思路 1.1 前言 1.2 算法思路 1.3 算法需要注意的点 2. 三种组合算法 2.1 普通组合算法 2.2 与自身进行组合的组合算法 2.3 组合元素进行过分组限制的组合算法 3. 请使用循环替代递归 基于C#程序设计语言的三种组合算法 1. 总体思路 1.1 前言 最近有个项目要求对多种材料进行装箱,我需要给出装箱的可能,这些材料进行过分组,每组中大致选取2-3个材料进行装箱.由于无法得知箱子大小(无法对组合数的m进行限制),材料会扩充

20155206赵飞 基于<Arm试验箱的国密算法应用>课程设计个人报告 课程设计中承担的任务 完成试验箱测试功能1,2,3 . 1:LED闪烁实验 一.实验目的  学习GPIO原理  掌握Z32安全模块驱动LED的工作原理 二.实验内容 学习GPIO原理,阅读<ARM cortex-m0权威手册>(详见目录Z32开发指南\3.参考资料),参考Z32HUA_DEMO工程函数库(详见Z32开发指南\2.软件资料),通过设置GPIO0来控制核心板上L2灯的亮灭. 三.预备知识 

20155200吴思其 基于<Arm试验箱的国密算法应用>课程设计个人报告 课程设计中承担的任务 完成试验箱测试功能4,5,6以及SM3加密实验的实现 测试四 GPIO0按键中断实验 实验目的 学习GPIO中断原理 掌握Z32安全模块中断的工作原理 实验过程及结果: 1.打开"Z32开发指南\实验4-GPIO0按键中断"目录的工程文件.编译工程,产生后缀名为.bin的可执行代码. 2.下载程序 将实验箱接入电源,用USB公对公线将实验箱的USB接口连接到电脑的USB接口上,

一．前言 由于前一段时间以及实现了基于keras深度学习框架下yolov3的算法,本来想趁着余热将自己的心得体会进行总结,但由于前几天有点事就没有完成计划,现在趁午休时间整理一下. 二．Keras框架的介绍 1.Keras是一个用Python编写的高级API,它提供了一个简单和模块化的API来创建和训练神经网络,同时也隐藏了大部分复杂的细节.其能够在TensorFlow.Theano或CNTK上运行. 2.keras的模型结构 常用模型有:序贯模型(Sequential)和函数式模型(Model

目录 1. 概述 2. 实现 2.1. 准备 2.2. 核心 2.2.1. 均值坐标(Mean-Value Coordinates) 2.2.2. ROI边界栅格化 2.2.3. 核心实现 2.2.4. 实现中的问题 3. 效果 3.1. 使用过程 3.2. 效率 4. 参考 1. 概述 泊松融合是图像融合处理效果最好的算法,其来自于2004年Siggraph的经典paper:<Poisson Image Editing>.以这篇文章为发端,很多大神提出了一系列的优化算法.2009年, Zee

目录 1. 概述 2. 实现 2.1. 原理 2.2. 核心代码 2.3. 第二种优化 3. 结果 1. 概述 我在之前的文章<基于均值坐标(Mean-Value Coordinates)的图像融合算法的具体实现>中,根据<Coordinates for Instant Image Cloning>这篇论文,详细论述了图像融合中泊松融合算法的优化算法--均值坐标(Mean-Value Coordinates)融合算法的具体实现.其实在这篇论文中,还提出了两种优化实现,能够进一步提升

一直想基于传统图像匹配方式做一个融合Demo,也算是对上个阶段学习的一个总结. 由此,便采购了一个摄像头,在此基础上做了实时检测平面目标的特征匹配算法. 代码如下: # coding: utf-8 ''' @author: linxu @contact: 17746071609@163.com @time: 2021-07-26 上午11:54 @desc: 基于特征匹配的实时平面目标检测算法 @Ref: https://docs.opencv.org/3.0-beta/doc/py_tutor

摘要:本文通过场景文字从人类知识库(Wikipedia)中挖掘其背后丰富的上下文语义信息,并结合视觉信息来共同推理图像内容. 本文分享自华为云社区<[CVPR 2022] 基于场景文字知识挖掘的细粒度图像识别算法>,作者: 谷雨润一麦. 本文简要介绍CVPR 2022录用的论文"Knowledge Mining with Scene Text for Fine-Grained Recognition"的主要工作.该论文旨在利用场景文本的线索来提升细粒度图像识别的性能.本文通

谱聚类(Spectral Clustering)是一种广泛使用的数据聚类算法,[Liu et al. 2004]基于谱聚类算法首次提出了一种三维网格分割方法.该方法首先构建一个相似矩阵用于记录网格上相邻面片之间的差异性,然后计算相似矩阵的前k个特征向量,这些特征向量将网格面片映射到k维谱空间的单位球上,最后使用K-means方法对谱空间中的数据点进行聚类.具体算法过程如下: 一．相似矩阵 网格分割以面片为基本单元,为了能使算法沿着几何模型的凹形区域进行分割,网格相邻面片之间的距离采用[Katz

Android上的音质一直被大家所困扰和诟病,这里面有很多原因, 下面是最近一位前UC同行发邮件跟我交流的一些记录,供参考,支持原创,文章来自博客园RTC.Blacker,转载请说明出处. 以下文字来自邮件,为便于阅读和理解,略有整理: "Blacker,您好,本人一直从事音视频算法的处理与研究,包括H264视频,语音抑制,回音消除,噪音处理等分支.最近已经转向webrtc了,对webrtc也算是相对熟悉了.不过我在利用webrtc模块来开发时,遇到了一个音频采集的问题.不知道你是否遇到了,你们

mean shift算法是一种强大的无参数离散数据点的聚类方法,其在图像平滑.图像分割以及目标跟踪等方面都有着广泛的应用.[Yamauchi et al. 2005]基于mean shift算法提出了一种网格分割方法,具体来说,给定一个三角网格,其面片重心和面片法向可以组成6维特征空间中的一系列离散点集,然后使用mean shift算法对其进行聚类,聚类后每个面片的法向可以修正为各自聚类中心的法向信息,最后基于面片修正法向进行网格分割.下面具体介绍该算法的过程. 给定一个由面片{Ti}所组成的三

在您阅读本文前,先需要告诉你的是:即使是本文优化过的算法,DCT去噪的计算量依旧很大,请不要向这个算法提出实时运行的苛刻要求. 言归正传,在IPOL网站中有一篇基于DCT的图像去噪文章,具体的链接地址是:http://www.ipol.im/pub/art/2011/ys-dct/,IPOL网站的最大特点就是他的文章全部提供源代码,而且可以基于网页运行相关算法,得到结果.不过其里面的代码本身是重实现论文的过程,基本不考虑速度的优化,因此,都相当的慢. 这篇文章的原理也是非常简单的,整个过程就是进

搜集了快一个月的资料,虽然不完全懂,但还是先慢慢写着吧,说不定就有思路了呢. 开源的最大好处是会让作者对脏乱臭的代码有羞耻感. 当一个做推荐系统的部门开始重视[数据清理,数据标柱,效果评测,数据统计,数据分析]这些所谓的脏活累活,这样的推荐系统才会有救. 求教GitHub的使用. 简单不等于傻逼. 我为什么说累:我又是一个习惯在聊天中思考前因后果的人,所以整个大脑高负荷运转.不过这样真不好,学习学成傻逼了. 研一的最大收获是让我明白原来以前仰慕的各种国家自然基金项目,原来都是可以浑水摸鱼忽悠过去

本篇是基于 NAS 的图像超分辨率的文章,知名学术性自媒体 Paperweekly 在该文公布后迅速跟进,发表分析称「属于目前很火的 AutoML / Neural Architecture Search,论文基于弹性搜索(宏观+微观)在超分辨率问题上取得了非常好的结果.这种架构搜索在相当的 FLOPS 下生成了多个模型,结果完胜 ECCV 2018 明星模型 CARNM,这应该是截止至 2018 年可比 FLOPS 约束下的 SOTA(涵盖 ICCV 2017 和 CVPR 2018). 而达

概述 前一篇文章讲述了最流行的分布式ID生成算法snowflake,本篇文章根据美团点评分布式ID生成系统文章,介绍另一种相对更容易理解和编写的分布式ID生成方式. 实现原理 Leaf这个名字是来自德国哲学家.数学家莱布尼茨的一句话: There are no two identical leaves in the world "世界上没有两片相同的树叶" 设置数据表主键自增是最简单的方案,缺点也很明显: 强依赖数据库,无法提供高可用 ID生成强依赖单台服务,无法横向扩展 很容易想到,

利用动态规则的思路,摒弃传统的递归做法,可以得到一种快速的求fibonacci第n个数的算法: ''' 求第n(从1开始)位fibonacci数 fibonacci数列前两位为0, 1. 后面每一位数字等于前两位数字之和 ''' def fibonacci( n ): if n <= 2: return n - 1 f = 0 g = 1 while n - 2 > 0: g = g + f f = g - f n -= 1 return g print( fibonacci( 100 ) )