Caffe： 依赖大量第三方库，为了读取图像，以及简单的图像处理，链接很重的opencv库 boost来实现一些C++ 11的特征 HD5/LMDB/LEVELDB用来做数据的IO 基于层（过程）的设计思路 blob模块：实现了tensor的功能，保存数据的梯度值 layer模块：根据输入(bottom)blob计算输出(top)blob，同时保存权重/梯度 Net模块：由多个layer组成，实现
文章目录java容器——Map接口1、概念2、HashMap底层实现模拟（数组+链表）3、几种Map实现类的简单对比 java容器——Map接口1、概念（1）Map提供了一种映射关系，其中的元素是以键值对（key-value）的形式存储；Map中的键值对以Entry类型的对象实例形式存在； （2）key值不可重复，value值可以重复。一个value值可以和很多key值形成对应关系，每个key值
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2023-08-19 21:49:43
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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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Bit-Map算法简介：
1：Bit-Map算法又名位图算法，其原理是，使用下标代替数值或特定的意义，使用这个位为0或者1代表特性是否存在。
2：Bit-Map算法具有效率高，节省空间的特点，适用于对大量数据进行去重，查询等。
应用举例：
例如，我们存储了一些整形数据：2，8，4，6，9，我们需要查询是否存储了3，那么，按普通的思路，我们需要将
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2024-09-27 00:58:24
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3D激光SLAM:ALOAM---后端lasermapping地图栅格化处理与提取前言代码解析总结 前言栅格点云地图处理原因 不同于前端的scan-to-scan的过程,ALOAM的后端是scan-to-map的算法,具体来说就是把当前帧和地图进行匹配,得到更准确的位姿同时也可以构建更好的地图.由于是scan-to-map的算法,因此计算量会明显高于scan-to-scan的前端,所以后端通常处
深度学习 depth map 通常指的是利用深度学习技术通过图像或视频数据估算场景中的深度信息。这可以在很多应用中产生业务价值，比如自动驾驶、机器人导航、虚拟现实等。实现这一过程的关键在于数据处理、模型训练及优化策略。
> 用户反馈：在使用深度学习模型时，很多客户反映“模型输出的深度图与实际场景存在较大偏差”，希望能得到详细的解决方案和参数解析。
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# mAP在深度学习中的应用
在深度学习的领域，尤其是计算机视觉任务中，准确评估模型的性能是至关重要的。常见的指标包括准确率、召回率等，但当我们面对多类检测问题时，均值平均准确率（mAP）则成为了一种更为合适的评价标准。本文将介绍mAP的概念、计算方法，并提供一个代码示例。
## 什么是mAP？
mAP（mean Average Precision）是用于评估目标检测模型性能的指标。它综合了
原创
2024-10-31 12:32:43
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前向传播与反向传播：卷积核的深度与卷积层的深度： 卷积核的深度与输入图像的深度一致，例如输入图像为28*28*3 格式彩色图像，那么卷积核则为 n*n*3 ，其中的3表示卷积核的深度。n*n*3 是一个完整的卷积核，别忘了每个卷积核还有一个b， 卷积层的深度是模型的超参数，是某个卷积层设计要用多少个（例如n*n*3的）卷积核。 此处应该有插图1*1 的卷积核有什么用，怎么起作用： 1 实现
# 深度学习中的mAP值解析
在深度学习领域，尤其是在目标检测任务中，常用的评估指标之一是mAP（mean Average Precision）。mAP值衡量了预测模型在不同阈值下的精确度，可用于比较不同模型的性能。在这篇文章中，我们将深入探讨mAP值的计算方法，并通过一个简单的代码示例加以说明。
## 什么是mAP？
mAP值是来自AP（Average Precision）分数的平均值。A
# 深度学习中的MAP低效现象解析
深度学习在近年来取得了巨大的成功，尤其是在计算机视觉和自然语言处理领域。然而，随着模型规模的不断扩大，我们也面临着很多新的挑战。其中一个重要的问题就是“MAP低”现象，即模型在训练集上获得了高性能，但在验证或测试数据上表现较差。这种现象不仅浪费了算力资源，还可能导致模型实际应用效果不佳。本文将通过示例和可视化的方式，解析深度学习中MAP低的原因及其应对策略。
这是微软方面的最新研究成果， 在第六届ImageNet年度图像识别测试中，微软研究院的计算机图像识别系统在几个类别的测试中获得第一名。本文是解决超深度CNN网络训练问题，152层及尝试了1000层。随着CNN网络的发展，尤其的VGG网络的提出，大家发现网络的层数是一个关键因素，貌似越深的网络效果越好。但是随着网络层数的增加，问题也随之而来。首先一个问题是 vanishing/exploding g
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2024-08-20 17:43:13
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Games202高质量实时渲染_lecture3_shadow maping1 shadow mapping1 原理2问题1：自遮挡；3 走样2 shadow maping背后的数学3 percentage closer soft shadows1 PCF 1 shadow mapping图像空间中的 坏处：遮挡，走样1 原理获取深度图：越近深度图越浅！ 偏黑值比较小， 经过透视投影后的z并不是
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2024-01-10 14:53:44
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阴影映射阴影映射(Shadow Mapping)背后的思路非常简单：我们以光的位置为视角进行渲染，我们能看到的东西都将被点亮，看不见的一定是在阴影之中了。如果我们从光源的透视图来渲染场景，并把深度值的结果储存到纹理中会怎样？通过这种方式，我们就能对光源的透视图所见的最近的深度值进行采样。最终，深度值就会显示从光源的透视图下见到的第一个片元了。我们管储存在纹理中的所有这些深度值，叫做深度贴图（dep
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2024-06-07 14:21:34
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Chap 4 ：Graph Embedding1.图嵌入的整个框架 框架包含四个部分： (1)mapping function：将节点从graph domain映射到embedding domain。 (2)information extractor：从graph domain中提取出想要的key information 。 (3) reconstructor：从embedding domain中
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2023-10-27 05:19:49
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Mybatis底层深入理解public class MybatisDome {
public static void main(String[] args) throws IOException {
InputStream resourceAsStream = Resources.getResourceAsStream("Mybatis.xml");
//
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2023-09-26 13:54:18
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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
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2024-02-28 13:28:44
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Endo Y, Kanamori Y, Mitani J. Deep reverse tone mapping[J]. ACM Trans. Graph., 2017, 36(6): 177:1-177:10.摘要:直接从8位LDR图像中推断出32位HDR图像很困难对于培训的困难，采取间接的方法；关键思想是基于监督学习合成不同曝光下拍摄的LDR图像（即包围曝光的图像），然后进行重构合并HDR图像。
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
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2023-12-12 13:33:15
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继续练习一个模拟冰块的效果，模拟的是一个不透明内部有杂质的冰块，内部杂质用视差映射来实现，表面就是简单的法线贴图+Cubemap反射采样，也可以直接只计算高光不反射图案。文章会把视差映射讲一下，算是对学习的记录和总结。Parallax Mapping视差映射好多人的文章里都写到：视差映射是法线映射的增强版，不止改变了光照作用，还在平坦的多边形上创建了3D细节的假象。 其实我们看原理
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2023-11-23 13:14:59
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作为一个MVC框架，有控制层，当我们在浏览器发出了一个请求，SpringMVC是怎么处理请求，而且通过请求找到对应的类的方法？我们今天带着这么问题来解析SpringMVC源代码处理过程。 我们在实现SpringMVC控制层时，标示了请求路径，并标示请求地址对应的哪个方法，源代码如下：
[java]
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2024-08-30 09:43:21
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