一、研究背景视觉SLAM需要获取世界坐标系中点的深度。世界坐标系到像素坐标系的转换为（深度即Z）： 深度的获取一共分两种方式：a）主动式 RGB-D相机按照原理又分为结构光测距、ToF相机 ToF相机原理 b）被动被动式无法精确得到点的深度值，因此存在深度的估计问题，按照主流相机的种类可以分为双目相机估计以及单目相机估计。接下来详细介绍双目系统以
every blog every motto: You can do more than you think.0. 前言简单记录损失函数，dice loss、focal loss说明： 后续增补1. 正文1.1 基础概念举个栗子： 用模型对100人进行身体健康状况预测，已知30人患肿瘤。规定肿瘤为阳性，正常为阴性。 预测结果：25人阳性，其中5人实际为阴性。则， TP = 20,（True Pos
1. 前言随着自动驾驶的发展，现代汽车的智能化程度逐步提高，基于视觉系统的自动驾驶也逐步趋于稳定——特斯拉、Mobileye、CommaAI等机构起着推波助澜的作用。自动驾驶场景或者Adas场景中，当检测出前方车辆后通常需要进行距离估计，为车辆控制提供距离参考信息；而基于视觉的移动机器人也存在该需求。单目摄像头光学图像测距具有低成本和计算快的优点，主要有两种常用的测距方式1。使用目标物体大小和摄像
边缘检测和轮廓检测先说两个滤波器高通滤波器 和 低通滤波器**高通滤波**主要是将那些比它周围像素亮度强的像素提取出来让它更加亮，一般用作边缘提取
**低通滤波**是在像素与周围像素亮度差值小于一个特定值时，平滑该像素的亮度。主要是用于去噪然后再说一个核： 核是指一组权重得集合，他会运用在源图像得一个区域，并由此生成目标图像的一个像素。可以把核看作一块可以在图像上可以移动得毛玻璃，玻璃片覆盖区域
基于双目深度估计的深度学习技术研究英文标题: A Survey on Deep Learning Techniques for Stereo-based Depth Estimation
论文地址: https://arxiv.org/abs/2006.025350.摘要从彩色图像中估计深度是一个长期存在的不适定问题(ill-posed problem)，其已经在计算机视觉、图形学和机器学习领域中
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2023-11-06 11:01:24
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自然场景（三维）投射到图片或视频（两维）缺失的维度就是深度depth 包含深度信息的作用： 机器人的运动轨迹估计 后续控制策略的基础 AR 如宜家物品的售前AR展示 图像去雾 手机肖像模式 深度信息的获取方式： 硬件方式 软件方式 硬件方式 双摄像头技术Dual camera technology
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2020-08-07 19:30:00
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深度学习Tricks，第一时间送达目录一、前言深度学习、机器学习、人工智能的关系二、深度学习概念1、深度学习定义2、深度学习应用3、深度学习优缺点三、深度学习典型算法1、卷积神经网络 - CNN2、循环神经网络 - RNN3、生成对抗网络 - GANs4、深度强化学习 - RL深度学习是一类模式分析方法的统称，就具体研究内容而言，主要涉及三类方法：(1)基于卷积运算的神经网络系统，即卷积神经网络(
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2024-02-02 19:53:28
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一、简介 从2D图像估计深度是场景重建和理解任务的关键步骤，例如3D目标检测和分割。基于单目图像获得深度信息被定义为MDE问题（Monocular Depth Estimation）。二、参考文献与资料参考论文：1、Deep Ordinal Regression Network for Monocular Depth Estimation(CVPR, 201
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2023-10-23 18:28:06
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如果数据流连续不断则FIFO深度无论多少，只要读写时钟不同源同频则都会丢数；FIFO用于缓冲块数据流，一般用在写快读慢时，FIFO深度 / （写入速率 - 读出速率） = FIFO被填满时间 应大于 数据包传送时间= 数据量 / 写入速率例：A/D采样率50MHz,dsp读A/D读的速率40MHz,要不丢失地将10万个采样数据送入DSP,在A/D在和DSP之间至少加多大容量
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2023-11-28 09:29:12
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# OpenCV双目深度估计的Python实现
双目深度估计是计算机视觉中的一个重要领域，它通过两台相机拍摄的图像来计算物体的深度信息。相比于单目视觉，双目视觉能够获得更为丰富的三维信息。本文将介绍如何使用OpenCV库在Python中实现双目深度估计，并提供相关的代码示例。
## 基础原理
双目深度估计的核心在于通过左右两幅图像之间的视差来计算深度。首先，通过相机标定得到相机的内参和外参，
作者 | agent 编辑 | 汽车人论文题目：Toward Practical Self-Supervised Monocular Indoor Depth Estimation论文链接：https://arxiv.org/pdf/2112.02306.pdf前言自Facebook改名为Meta后，元宇宙的概念被各种追捧，空间虚拟化作为元宇宙的
什么是姿势估计？人体姿势估计和跟踪是一项计算机视觉任务，包括检测、关联和跟踪语义关键点。语义关键点的例子是 “右肩”、"左膝 "或 “车辆的左刹车灯”。实时视频录像中的语义关键点追踪性能需要高计算资源，这一直限制着姿势估计的准确性。随着最新的进展，具有实时性要求的新应用成为可能，如自动驾驶汽车和最后一英里的送货机器人。如今最强大的图像处理模型是基于卷积神经网络（CNNs）的。因此，最先进的方法通常
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2024-05-30 12:43:12
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## 如何实现基于深度学习的DOA估计代码
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何实现基于深度学习的DOA（方向性声源定位）估计代码。首先，让我们看一下整个实现流程，然后逐步详细介绍每一步需要做的事情以及对应的代码。
### 实现流程
```mermaid
sequenceDiagram
小白->>经验丰富的开发者: 请求学习基于深度学习的DOA估计代码
经验丰富的开发者
原创
2024-07-02 07:07:31
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信噪比估计是信息科学和信号处理中的一个重要概念，它通常用来衡量信号质量。信噪比（Signal-to-Noise Ratio, SNR）高意味着有用信号远大于背景噪声，这在诸如音频处理、通信系统、医学成像等领域中尤为重要。在这篇博文中，我将详细阐述如何使用 Python 进行信噪比估计，涵盖从背景定位到选型指南的各个方面。
## 背景定位
信噪比是用来描述信号功率与噪声功率之间的比率，通常通过以
深度学习笔记CNN模型汇总MLP模型，多层感知机模型。LeNet模型，第一个经典的CNN模型，之前是DNN模型。优点是将共享卷积参数。AlexNet模型，ReLU和dropout。vgg模型，1x1卷积核，网络变深，常用的vgg16。用于设计更深的网络。GoogleNet模型，inception模块。inception V2模块提出BatchNormalization。Resnet模型，设计了跳跃
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2024-09-13 20:17:27
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4.2 捕获深度摄像头的帧
深度图：它是灰度图像，该图像的每个像素值都是摄像头到物体表面之间距离的估计值。比如，CAP_OPENNI_DEPTH_MAP通道的图像给出了基于浮点数的距离，该距离以毫米为单位。 点云图：它是彩色图像，该图像的每种颜色都对应一个 (x、y或z)维度空间。比如，CAP_ OPENNI POINT_ CLOUD_ _MAP通道
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2024-04-08 00:00:19
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深度学习的蓬勃发展得益于大规模有标注的数据驱动，有监督学习（supervised learning）推动深度模型向着性能越来越高的方向发展。但是，大量的标注数据往往需要付出巨大的人力成本，越来越多的研究开始关注如何在不获取数据标签的条件下提升模型的性能，也就是自监督学习（self-supervised learning）/无监督学习（unsupervised learning）。对于
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2024-08-19 20:48:07
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1. 论文简介论文题目：Single Image Depth Estimation:An OverviewPaper地址：https://www.mdpi.com/1424-8220/20/8/2272Paper类型：综述发表刊物： Digital Signal Processing发表时间：20222. Abstract本文研究了非深度学习方法，这些方法主要出现在深度学习之前，并利用手
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2023-08-26 17:43:20
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# 双目深度估计深度学习
双目深度估计是指利用双目相机获取的图像信息，通过深度学习算法来估计场景中物体的深度信息。这种技术被广泛应用于自动驾驶、机器人导航、三维重建等领域。本文将介绍双目深度估计的基本原理以及如何利用深度学习算法来实现。
## 双目深度估计原理
双目深度估计的原理基于视差（disparity）的概念，即同一物体在两个相机中的像素位置差异。通过计算这种差异，可以推导出物体的深度
原创
2024-03-09 06:46:41
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# 双目深度估计与深度学习的探索
在计算机视觉的领域，深度估计是一个重要的研究方向。深度估计的目的是从二维图像中推导出三维信息，尤其是物体与相机之间的距离。双目深度估计是利用两个相机从不同视角拍摄同一场景，通过对比两张图片的差异来计算深度。随着深度学习的兴起，双目深度估计方法也逐渐受到关注，取得了一系列显著的效果。
## 双目深度估计原理
双目深度估计的原理基于立体视觉（stereo vis
