#论文markdown目标：论文理解##论文序列1）Depth Map Prediction from a Single Image using a Multi-Scale Deep Network**目标：**单幅图像->深度图网络架构方法：global network; refined networkglobal network: predicts the depth of the sc
目录索引1 何为阴影2 深度缓存3 阴影映射3.1 实现3.2 阴影失真3.2.1 产生原因3.2.2 shadow bias3.3 pcf柔化阴影边缘4 参考 1 何为阴影 由于遮挡，导致光线照射不到某处，因此产生了阴影。 阴影为渲染的场景增加了纵深感，让观察者更容易判定物体间的空间距离。 在实时渲染(光栅化图形管线)中，一种常用的实现阴影的方法就是阴影映射(shadow mappi
mean average precisionmAP)只是把每个类别的AP都算了一遍，再取平均值因此，AP是针对单个类别的，mAP是针对所有类别的。先通过图片直观看AP计算过程，绿色为gt，红色为预测框，数字为类别，score为置信度。 mAP是分类别计算的，所以先拿出所有1类别的pre的label，然后计算iou iou结果shape为[3,1]，把iou小于阈值的去掉，假设下面这个预测
# 深度学习中的MAP（Mean Average Precision）正常值分析
在深度学习领域，特别是目标检测、信息检索和推荐系统等任务中，评估模型性能的标准之一是MAP（Mean Average Precision，平均精度均值）。MAP被广泛应用于评估分类器和检索系统的效果，因为它考虑了准确率和召回率，能够综合衡量模型的性能。本文将详细介绍MAP的概念、计算方法和正常值范围，并提供相应的代
1 map概述 STL(Standard Template Library 标准模版库)是C++标准程序库的核心，它深刻影响了标准程序库的整体结构。STL是一个范型(generic)程序库，提供一系列软件方案，利用先进、高效的算法来管理数据。STL的好处在于封装了许多数据结构和算法(algorithm)，map就是其典型代表。 map是STL的一个
先说下开发环境.VS2013,C++空项目,引用glut,glew.glut包含基本窗口操作,免去我们自己新建win32窗口一些操作.glew使我们能使用最新opengl的API,因winodw本身只包含opengl 1.1版本的API,根本是不能用的. 其中矩阵计算采用gitHub项目openvr中的三份文件, Vectors.h ,Matrices.h, Matrices.cpp,分别
VGGNet和GoogLeNet等网络都表明有足够的深度是模型表现良好的前提，但是在网络深度增加到一定程度时，更深的网络意味着更高的训练误差。误差升高的原因是网络越深，梯度弥散[还有梯度爆炸的可能性]的现象就越明显，所以在后向传播的时候，无法有效的把梯度更新到前面的网络层，靠前的网络层参数无法更新，导致训练和测试效果变差。所以ResNet面临的问题是怎样在增加网络深度的情况下有可以有效解决梯度消失
Shadow Mapping作为最简单的绘制实时阴影的算法， 入门比较容易，但难以做出较好的效果，而且初学者会发现大量的问题。Shadow Mapping的使用方法本文最后有一大堆资料供参考。这里对会出现的问题做一些总结。情况1：阴影位置错乱或缺失。通常导致这种问题的原因之一是：渲染到纹理的时候，没有正确的设置视口。比如，如果深度纹理的大小是1024*1024，那么渲染之前一定要保证设置：glVi
在写Lab4的过程中，被map的深拷贝和浅拷贝困扰了一天，感觉被java的内存分配机制狠狠坑了一把。下面分享一下我的心酸心路历程。 首先看看代码，当时的想法很简单，用另一个map来记录未分配资源前的计划项集合，如果分配资源后存在资源冲突，则将存储改变前的计划项集合赋值给flightentries: （在这段代码执行之前是判断待分配计划项存在与否、是否已分派资源以及欲分配的飞机存在与否，本文主要针对
# 学习如何判断深度学习中的MAP值
在深度学习中，MAP（Mean Average Precision）是一个重要的评估指标，用于度量分类模型的精准性。在许多计算机视觉和信息检索的任务中，MAP值变得尤为关键。对于初入行的小白来说，判断MAP值是否高、如何计算以及调优模型是非常重要的。接下来，我们将一起探讨这个过程，并提供相应的代码示例。
## 深度学习中计算MAP的流程
以下是计算MAP
现有的实时渲染的阴影计算都是tricky的，还没有完美的阴影计算算法。但是有几种很不错的方法来计算阴影，这些方法或多或少都有一些问题，需要我们在实现的时候注意。在现有的视频游戏领域，有一种称为shadow mapping的方法。该方法简单易懂，开销也低，可以提供一个不错的阴影效果，并且可以很方便地扩展到高级的阴影算法（OSM,CSM）。 shadow mapping的原理是：我们从光源位
在Bert的论文中看到了Feature-based和Fine-tune这两种无监督的NLP学习方法，对这两个概念一直以来都不太理解，今天来总结下。Feature-basedFeature-based指利用语言模型的中间结果也就是LM embedding, 将其作为额外的特征，引入到原任务的模型中，例如在TagLM[1]中，采用了两个单向RNN构成的语言模型，将语言模型的中间结果。引入到
ResNet: 随着网络的加深，出现了训练集准确率下降的现象，这不是由于Overfit过拟合造成的 (过拟合的情况训练集应该准确率很高) ，故此引入深度残差网络；ResNet提出了两种mapping：一种是identity mapping 部分，指的就是图中”弯弯的曲线”，另一种residual mapping &nb
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2023-08-04 21:06:18
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在计算机视觉和图像识别领域，特别是在评估目标检测算法的性能时，mAP（Mean Average Precision）平均精度均值，是一个常用的评价指标。mAP 及其变体是在不同条件下对模型性能进行评估的参数。下面是对这些参数的解释：1. mAP (Mean Average Precision)： mAP
目录一、mAP相关概念1、正例与负例2、P（精确率）3、R（召回率）4、ACC（准确率）5、AP（平均精确度）6、示例二、mAP1、mAP简介2、P—R曲线学习深度学习，总会有各种各样的概念，对于刚入门的小白来说，真的是越看越迷糊。比如我们今天要说的，什么是mAP？于是我问了一下度娘...看完这个之后，我的表情是这样的我们看相关论文的时候...
原创
2022-09-07 09:54:51
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mAP(mean average precision)是目标检测算法中衡量算法识别精度的指标，在计算mAP之前，需要先了解一些前置内容：准确率\(90\%\)的准确率，显然此分类算法明显是有极大缺陷的。故，当数据集的分布未知或分布不均衡时，请不要使用这个指标来评估分类算法的准确性。混淆矩阵 混淆矩阵（Confusion Matrix）是指的这样一个矩阵，矩阵的行为算法预测的类别数量统计，列 为样
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2023-09-09 18:49:29
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：我们可以看到地板四边形渲染出很大一块交替黑线。这种阴影贴图的不真实感叫做阴影失真(Shadow Acne)，下图解释了成因：因为阴影贴图受限于解析度，在距离光源比较远的情况下，多个片元可能从深度贴图的同一个值中去采样。图片每个斜坡代表深度贴图一个单独的纹理像素。你可以看到，多个片元从同一个深度值进行采样。虽然很多时候没问题，但是当光源以一个角度朝向表面的时候就会出问题，这
论文【Deep Residual Learning for Image Recognition】神经网络模型的深度对其性能有很大影响，但越深的网络优化越困难，甚至出现层数增加而准确度反而降低的情况。本文提出一种deep residual learning framework来解决深度网络难以优化的问题。假设H(x)是我们所期望的输入到输出的映射，通过堆叠网络直接拟合H(x)很困难，本文考虑拟合F(
这是一个arXiv上2020年6月底上传的综述“A Survey on Deep Learning for Localization and Mapping: Towards the Age of Spatial Machine Intelligence“，作者来自英国牛津大学，文章覆盖了odometry、mapping和SLAM等。这是一个arXiv上2020年6月底上传的综述“A Survey
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2023-07-28 21:55:01
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前言近年来随着硬件计算能力的大爆发，在高性能计算的支持下深度学习有了革命性的进步，在互联网大数据的保证下深度学习有了源源不断的动力，优秀的网络结构被不断提出，深度学习技术已被推向 时代浪潮。在深度学习的分支领域，计算机视觉领域当中，人脸识别技术的发展依然是工业界、学术界重点关注的对象。在ResNet在2015年被提出后，越来越多优秀的网络基于ResNet进行优化更新也已取得卓越的成就，而在网络结构
