文章目录摘要1. 论文主要贡献：2. 从视频中学习预测深度2.1 尺度模糊2.2 建模姿态估计预测器3. 可微分直接视觉测距法3.1 直接视觉测距法（DVO）3.2 可微分的实现4 训练损失5 实验5.1 训练设置5.2 KITTI数据集上的结果5.3 Make3D数据集上的结果6.讨论深度估计系列文章： Learning Depth from Monocular Videos using D
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2024-01-17 10:45:28
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卷积神经网络 — CNN 最擅长的就是图片的处理。它受到人类视觉神经系统的启发。CNN 有2大特点：能够有效的将大数据量的图片降维成小数据量能够有效的保留图片特征，符合图片处理的原则目前 CNN 已经得到了广泛的应用，比如：人脸识别、自动驾驶、美图秀秀、安防等很多领域。CNN 解决了什么问题？在 CNN 出现之前，图像对于人工智能来说是一个难题，有2个原因：图像需要处理的数据量太大，导致成本很高，
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2023-10-27 05:19:11
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一、三目运算符: 单目运算符: not 双目运算符:+、-、*、//、…<、>、…and、or、… 三目运算夫:if - else python中的三目运算符: 语法:表达式2 if 表达式1 else 表达式3 **注意:**判断表达式是否为True,如果为True,整个运算结果为表达式2的值;否则整个运 算结果就是表达式3的值。age = 18
result = '未成年' if
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2024-07-09 01:41:23
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参考： 六轴机械手与相机的手眼标定 最详细、最完整的相机标定讲解 毛剑飞，工业机器人视觉定位系统高精度标定研究机器人视觉标定的目的是求出摄像机坐标系到机器人基坐标系的转换矩阵Hcb,，它是一个4*4的变换矩阵机器人视觉标定分两步第一步：
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2023-12-19 21:04:03
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项目实战——基于计算机视觉的物体位姿定位及机械臂抓取（单目标定） 请各位读者朋友注意，这里面很多东西涉及到我的毕设，写作辛苦，请勿滥用，转载请务必注明出处！ 单目标定主要分为两个部分，一是确定摄像机的内在参数，
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2023-11-29 10:16:38
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用相似三角形计算物体或者目标到相机的距离我们将使用相似三角形来计算相机到一个已知的物体或者目标的距离。相似三角形就是这么一回事：假设我们有一个宽度为 W 的目标或者物体。然后我们将这个目标放在距离我们的相机为 D 的位置。我们用相机对物体进行拍照并且测量物体的像素宽度 P 。这样我们就得出了相机焦距的公式：F = (P x D) / W举个例子，假设我在离相机距离 D = 24 英寸的地方放一张标
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2024-01-30 22:35:18
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神经网络基本组成（以一个30_*30_*2的图片举例子）卷积层 卷积层：特征提取。刚刚开始我就不理解为啥卷积层光靠几行代码就能提取特征？后来通过阅读网上相关文献才得知，卷积层，甚至是整个神经网络其实就是就是一个人的思考过程，我们的大脑在观察一张图片的时候，由于能力有限，有些时候会不会“放眼看全部”，而是“一部分一部分地去看”，也就是“局部观察”，然后提取出每个“局部中比较有价值的线索”，然后将所有
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2023-08-26 18:29:52
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# 实现神经网络单分类的流程
## 1. 神经网络单分类的概述
神经网络单分类是一种机器学习方法，用于将输入数据分为两个类别中的一个。它使用神经网络模型来学习输入数据和其对应的标签之间的关联关系，从而实现对新数据的分类。
## 2. 实现神经网络单分类的步骤
以下是实现神经网络单分类的一般步骤。我们将通过表格展示这些步骤。
| 步骤 | 描述 |
|-------|--------|
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原创
2024-01-01 07:44:22
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1. 坐标系变换回顾首先世界坐标系通过旋转、平移矩阵变换为相机坐标系相机坐标系通过相似三角形（小孔成像原理），将相机坐标系转换为图像坐标系，这里利用的其实就是相机的焦距。最好利用相机内参，将图像坐标系转换为像素坐标系。相机标定相机标定的目的是为了获得相机的内外参以及畸变参数。相机标定的流程 标定的过程
1.打印标定板2.从不同角度对标定板进行拍摄3.用opencv接口检测标定板中的特征点（
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2024-04-10 18:57:20
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自从17年MonoDepth系列论文问世, 单目自监督深度估计算法越来越受到研究者的重视。人们发现, 在自动驾驶场景中，原来单目自监督方法也能计算出不错的深度效果。但是单目深度估计方法的可解释性比较弱，从单张图片推测出深度的原因可能有：Perspective projection带来的近大远小关系（下图1）；景深变化带来的模糊感（下图2）；遮挡效应，被遮挡物应该距离更远（下图3）；以上种种原因很难
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2024-03-18 09:20:11
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摄像机标定技术及其应用——单目摄像机 一、为什么要进行摄像机标定随着机器视觉的迅猛发展，我们已经不满足于使用摄像机进行监控、抓拍这种较为简单的功能。更多的用户青睐于它在非接触三维尺寸测量上的应用。我们所谓的三维测量是广义的三维测量，它不仅包括三维物体的重构与测量，还包括在三维空间中识别任意二维平面上的尺寸以及位置。这种技术目前已被应用在高精度的工业模具以及装配测量中，其中任意二维平面上
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2024-06-04 19:37:40
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要在YOLOv5中添加测距和测速功能，您需要了解以下两个部分的原理：单目测距算法单目测距是使用单个摄像头来估计场景中物体的距离。常见的单目测距算法包括基于视差的方法（如立体匹配）和基于深度学习的方法（如神经网络）。基于深度学习的方法通常使用卷积神经网络（CNN）来学习从图像到深度图的映射关系。单目测距代码单目测距涉及到坐标转换，代码如下：def convert_2D_to_3D(point2D,
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2024-07-06 10:33:32
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卷积神经网络笔记（1.卷积层）卷积神经网络基本概念基本单位——神经元logistic回归模型多个神经元联合就是神经网络神经网络的训练方法也同Logistic类似，不过由于其多层性，还需要利用链式求导法则对隐含层的节点进行求导，即梯度下降+链式求导法则——[反向传播]()卷积层前言简介三种情况单通道输入，单卷积核简介多通道输入，单卷积核简介多通道输入，多卷积核简介总结填充（padding）简介全零
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2024-01-06 22:28:15
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定义神经网络结构我们定义一个两层的神经网络，输入层不算，一个隐藏层，含128个神经元，一个输出层。数学理论证明：具有足够数量神经元的两层神经网络能够拟合任意精度的连续函数。所以，今天咱们就用实际数据来验证一下这个理论。我们假设一个连续函数的形式为：\[y=0.4x^2 + 0.3xsin(15x) + 0.01cos(50x)-0.3\]输入层输入层就是一个标量X值。权重矩阵W1/B1它是连接两层
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2023-11-21 21:25:41
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一、浅层神经网络1. 神经网络的表示单隐藏层神经网络是典型的浅层神经网络，两层神经网络，从隐藏层开始到输出层的层数是神经网络的总层数x表示神经网络的输入层后续的是隐藏层，第l层的权重维度的行等于l层神经元的个数，列等于层神经元的个数；第层常数项维度的行等于层神经元的个数，列始终为1隐藏层会有激活函数最后一层是输出层，产出预测值 向量化：&
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2023-08-27 18:26:14
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深度学习笔记1、 神经网络概览2、神经网络表示3、计算神经网络的输出4、多个样本的向量化5、向量化实现的解释6、激活函数7、为什么需要非线性激活函数？8、激活函数的导数9、神经网络的梯度下降法10、直观理解反向传播11、随机初始化 1、 神经网络概览z[i]表示第i层的输入，a[i]表示第i层的输出2、神经网络表示单层神经网络： 【一般不把输入层看作一个标准层】 隐藏层的含义是在训练集中，这些中
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2023-10-27 15:26:05
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MATLAB自带相机标定应用程序，有camera calibrator和stereo camera calibrator两类相机标定应用程序。其操作简单、直观，能够获得相机的内、外参数以及畸变参数等。其中，camera calibrator用于单目相机标定；stereo camera calibrator用于双目相机标定。两者操作方式相同，唯一区别在于stereo camera calibrato
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2023-07-05 15:02:17
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本教程介绍使用的cameracalibrator.py节点在 ROS 上使用原始图像校准单目相机。1. 在开
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2023-05-22 15:38:29
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在本篇博文中，我们将深入探讨如何通过 Python 实现单目相机的测距功能。随着计算机视觉技术，尤其是在无人驾驶、机器人和增强现实等领域的广泛应用，单目相机测距的研究逐渐成为热门课题。
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### 背景描述
单目相机测距是计算机视觉中的一个重要研究方向，其通过对图像中物体的特征进行分析，来估计物体距离相机的远近。相比于传统的双目相机，单目相机因为其结构简单、成本低廉而受到广泛关注。
以
单目相机标定是计算机视觉领域的一项基本任务，它涉及从一幅图像中学习到相机的内外参数，以便后续进行物体测距、姿态估计等应用。标定的准确性直接影响到后续视觉任务的效果，尤其是在自动驾驶、机器人导航等领域。本文将从多个维度探讨如何在 Python 中有效实施单目相机标定。
在相机标定的过程中，我们使用以下的业务影响模型，来量化标定不当对后续任务的影响。
$$
\text{业务影响} = \frac{
