L-Shape的跟踪模块,主要通过 NN + KF 对目标的运动和形状进行估计,其中对于目标运动的估计,L-Shape除了对运动直接估计,还通过形状模型进行补偿提高运动估计的精度。并且跟踪算法中也加入了L-Shape模型切换的方案,以补偿由于形状变化导致最近角点切换带来的误差。 2.1: 目标模型 包含两个:运动模型和形状模型 2.1.1: ...
产品级传感器的道路试验表明,即使在L-shape模型假设不成立的情况下,该方法也是有效且鲁棒的。 算法流程 基于L-shape的车辆检测:获取点云数据后,首先对点云进行聚类分割得到障碍物点云,且本文只重点讨论车辆类障碍物。对于每一个分割的点云簇,首先根据预先指定的准则搜索最佳矩形方向,然后得到该方向下包含该分割中所有...
[NeRF进展,3D形状表达] KAUST和TUM发表3DShape2VecNet,面向扩散生成模型的形状神经场表达,对3D形状编码和生成及多个下游任务非常有效 03:57 [NeRF进展,人体运动建模] Synthesia, UCL, TUM:HumanRF,4D动态神经场,通过多视角视频重建全身运动,支持任意视角播放,数据集开源 03:07 [NeRF进展,多视角数据集,群友工作...
[NeRF进展,3D形状表达] KAUST和TUM发表3DShape2VecNet,面向扩散生成模型的形状神经场表达,对3D形状编码和生成及多个下游任务非常有效 03:57 [NeRF进展,人体运动建模] Synthesia, UCL, TUM:HumanRF,4D动态神经场,通过多视角视频重建全身运动,支持任意视角播放,数据集开源 03:07 [NeRF进展,多视角数据集,群友工作]...
正则化是一种方法,通过施加约束来提供补充数据的信息,并防止通过惩罚模型通常由一些规范函数测量的量级来防止过度拟合,从而使问题更具可处理性。这可以通过在偏差-方差权衡中选择最佳复杂度来提高学习模型的泛化能力。正则化的工作原理是将与系数值相关联的处罚添加到假设的错误。具有极端系数值的准确模型受到的处罚相...
df.shape>>> (8693, 14)1.2.3.我们现在将根据列显示缺失值计数和百分比。为了在数据框中显示它，我们将创建一个包含缺失值的新数据框，并将样式渐变应用于NA Count列。复制 NA = pd.DataFrame(data=[df.isna().sum().tolist(), ["{:.2f}".format(i)+'%' \ for i in (df.isna().sum()/...
z_proba = z_proba[:, 1].reshape(x_grid.shape) plt.contour(x_grid, y_grid, z_proba, [0.5], linewidths=2., colors='blue') plt.show() 7.预测新样本 可视化预测新样本 plt.figure() new point 1 x_fearures_new1 = np.array([[0, -1]]) ...
print y.shape result = (y_hat == y) # True则预测正确,False则预测错误 print y_hat print y print result c = np.count_nonzero(result) # 统计预测正确的个数 print c print 'Accuracy: %.2f%%' % (100 * float(c) / float(len(result))) ...
Design of CPW-Fed Monopole Antenna with L- shape and T-shape for WLAN/Wi-MAX Applications A novel dual-band design of a finite ground coplanar waveguide (CPW)-fed monopole antenna is presented for simultaneously satisfying wireless local area network (WLAN) and worldwide interoperability for Micr...
基于L型阵列的二维CAATI算法高分辨DOA估计