图11 Kawase blur与高斯模糊效果对比 效率上面,kernel为35的高斯模糊,使用线性插值的优化方法,每个点的采样次数为18*2=36次,(0,1,2,2,3)的Kawase blur的采样次数仅为4*5=20次。图12是不同硬件,不同kernel的高斯模糊与Kawase blur处理时间比。可以看出Kawase blur比高斯模糊速度更快。高斯模糊的处理时间会随k...
1.全局搜索能力:高斯优化算法通过最大化后验概率来寻找最优解,可以在全局范围内进行搜索,而不是陷入局部最优。 2.并行性:高斯优化算法的各个步骤可以并行执行,特别是采样和评估步骤,这使得该算法在大规模问题上具有较高的计算效率。 3.不确定性处理:高斯优化算法可以有效地处理不确定性问题,因为它是基于概率模型的...
在实现方面，我们以OpenGL为例，探讨如何通过GPU实现高斯模糊。OpenGL作为一种高性能的图形处理库，提供了强大的计算能力，使得高斯模糊等图像处理操作变得高效可行。然而，仅仅实现基本的高斯模糊还远远不够，我们还需要关注其性能优化。通过深入分析高斯模糊的算法原理，我们可以发现一些潜在的优化点，如降低内存占用、提升...
该实现采用了两项优化措施：缩小图像尺寸后再进行卷积运算，这能显著减少计算量。将二维高斯卷积拆分为两个一维高斯卷积的连续操作，即先在水平方向上进行卷积，再在垂直方向上进行。接下来，我们解释为何可以将二维高斯卷积拆分为两个一维高斯卷积。假设f(x,y)、f(x)和f(y)都遵循标准正态分布，其中upsilon为0，...
目前,常用的机器学习方法主要有支持向量机(support vector machine,SVM)、反向传播神经网络(backpropagation neural network,BPNN)等非概率方法以及高斯过程回归(gaussian process regression,GPR)等概率方法。 而GPR作为一种非参数概率核模型[1],不仅可以用于预测,而且可以为预测中的每个点提供置信度区间,从而将预测的不...
首先post一篇我早期研究Cartographer后端优化的文章,作为L-M优化算法在SLAM后端中应用的实例。 马赫WGH:SPA优化算法详解:以Cartographer后端为例80 赞同 · 17 评论文章 以下进入正题。 一.高斯-牛顿优化基础 Levenberg-Marquadt(L-M)优化是高斯-牛顿优化(Gauss-Newton, G-N)的延申,本文先从G-N优化讲起。
我们的方法,动态高斯网格(DG-Mesh),执行3D高斯和对应网格的联合优化过程。我们的方法不仅允许网格具有灵活的拓扑变化,还能在时间上构建网格之间的对应关系。具体来说,我们的方法通过在一个规范空间中优化3D高斯,并学习变形模块来在不同时间步骤中变换3D高斯,以进行渲染。在每个时间步骤中,我们使用泊松求解器和Marching...
设置笛卡尔坐标是不是将关键词中的opt改为opt=cartesian就好了呀，是不是也可以在高斯里 ......
3D高斯辐射场拥有四个可优化参数可以直接影响深度,这比NeRF更复杂。由于单通道深度比颜色要平滑得多,更容易拟合,对整个模型应用全参数深度正则化,这在之前的稀疏视角神经场中广泛使用,会导致形状参数过拟合目标深度图,从而造成模糊的外观。因此,这些参数必须被不同地对待。由于场景几何主要由高斯基元的位置分布表示,我们...
通过结合多视角立体(MVS)的显式几何推理和高斯溅射实时渲染的优势,MVSGaussian 在泛化推理上表现出色,能够以最快的速度实现最佳的视图渲染质量。此外,MVSGaussian 在逐场景优化方面也有显著优势,仅需 45 秒(约为 3D-GS 的 1/10)即可完成高质量的实时渲染。 图1 无论是泛化推理还是逐场景优化,MVSGaussian 在视图...