iterative专题
论文笔记 G-CNN: an Iterative Grid Based Object Detector
为了目标检测精度和速度的进一步提高，在CVPR2016上各种算法可谓各显神通。今天要说的G-CNN就和YOLO算法类似，着重于速度的提升进行检测算子的改进。而与YOLO不同的是，改算法着眼于初始化proposal数量的减少，使得数以万计的proposal变成极少的初始格网，通过后面不停迭代获得最终较为准确的bbox。 其简要流程示意图： proposal技术一直是高效的目标检测算子的一个计算量
1、循环式/迭代式( iterative )服务器
这个循环服务器处理短连接，不能处理长连接，短连接时处理完后就关闭连接，长连接处理完后就不关闭连接 而且只能用于单线程 q无法充分利用多核CPU，不适合执行时间较长的服务
ICP算法(Iterative Closest Point)及VTK实现
原文地址：ICP算法(Iterative Closest Point)及VTK实现 作者：小星星恋上大太阳 转载而来 ，自己学的医学图像 ，所以算法原理尚可借鉴，这篇原理讲的很不错 网上搜了很多 始终不明白 似乎这次能知道个来龙去脉了。非常感谢该版主~~~ ICP算法最初由Besl和Mckey提出，是一种基于轮廓特征的点配准方法。基准点在CT图像坐标系及世界坐标系下的坐标点集P =
20170301笔记-iterative weighted maximum likelyhood denoising with probabilistic patch-based weight
实验结果。 搜索窗口|W|=21*21，相似窗口|△|=7*7。非迭代PPB h的设置，使α=0.88，迭代PPB参数设置：α=0.92，T=0.20|△|。25次迭代，确保收敛。 加性WGN，对比了 K-SVD, BM3D ,NL-means(non-iterative PPB) ,iterative PPB。乘性GSN，对比了WIN-SAR filter（Wavelet-based Ima
【优化算法】Iterative映射和单纯形法的改进灰狼优化算法(SMIGWO)【含Matlab源码 1746期】
⛄一、获取代码方式 获取代码方式1： 完整代码已上传我的资源：【优化算法】Iterative映射和单纯形法的改进灰狼优化算法(SMIGWO)【含Matlab源码 1746期】 点击上面蓝色字体，直接付费下载，即可。 获取代码方式2： 付费专栏Matlab优化求解（初级版） 备注： 点击上面蓝色字体付费专栏Matlab优化求解（初级版），扫描上面二维码，付费29.9元订阅海神之光博客付费专栏M
M4C精读:融合多种模态到公共语义空间，使用指针增强多模态变形器来迭代应答TextVQA任务 Iterative Answer Prediction Pointer-Augmented
M4C精读:融合多种模态到公共语义空间，使用指针增强多模态变形器来迭代应答TextVQA任务 Iterative Answer Prediction with Pointer-Augmented Multimodal Transformers for TextVQA 论文点我 Code点我 摘要 许多视觉场景都包含了承载重要信息的文本，因此理解图像中的文本对于后续的推理任务是至关重要的。例
Constrained Iterative LQR 自动驾驶中使用的经典控制算法
Motion planning 运动规划在自动驾驶领域是一个比较有挑战的部分。它既要接受来自上层的行为理解和决策的输出，也要考虑一个包含道路结构和感知所检测到的所有障碍物状态的动态世界模型。最终生成一个满足安全性和可行性约束并且具有理想驾驶体验的轨迹。 通常，motion planners中对collision avoidance的约束的表示比较复杂。因为为了处理具有高度动态的驾驶交互场景流，需
论文阅读：Iterative Denoiser and Noise Estimator for Self-Supervised Image Denoising
这篇论文是发表在 2023 ICCV 上的一篇工作，主要介绍利用自监督学习进行降噪的。 Abstract 随着深度学习工具的兴起，越来越多的图像降噪模型对降噪的效果变得更好。然而，这种效果的巨大进步都严重依赖大量的高质量的数据对，这种对大量训练的依赖，在真实环境中比较难获取，这在一定程度上限制了这些降噪模型的实际应用。为了克服对数据的依赖，很多研究者也开始探索自监督的学习方法，这类方法可以不依
生成抗体的生成GNN：Iterative Refinement Graph Neural Network for Antibody Sequence-Structure Co-design
网址： Iterative Refinement Graph Neural Network for Antibody Sequence-Structure Co-design | OpenReview ICLR 2022的高分论文[8，8，8]，目前没有给代码 内容：抗体结合的特异性是由这些Y形蛋白末端的互补决定区(CDR)决定的。这篇论文提出了一个生成模型来同时生成CDR序列和相
【论文简述】IterMVS: Iterative Probability Estimation for Efficient Multi-View Stereo（CVPR 2022）
一、论文简述 1. 第一作者：Fangjinhua Wang 2. 发表年份：2022 3. 发表期刊：CVPR 4. 关键词：MVS、深度学习、GRU、分类+回归 5. 探索动机：较低的运行时间和功耗是大多数工业应用的关键，因此资源友好性的方法变得更加重要。MVSNet由于3D CNN的原因，很难处理高分辨率的图像。循环的方法（GRU，LSTM）减少了内存消耗，但是运行时间变长了。级联
前端：An iterative image registration technique with an application to stereo vision
这篇论文主要记录Lucas 光流法，KLT光流跟踪的基础。图像点定位的方法，即图像的局部匹配，将图像匹配问题，从传统的滑动窗口搜索方法变为一个求解偏移量d的过程 【摘要】 主要讲了图像配准的一种方法–利用图像的空间强度梯度和牛顿迭代法找到好的匹配。此方法更快（仅从较少的匹配中筛选）且适用于旋转、尺度、裁剪等变换。 【简介】 现存的方法代价大且不能处理旋转或者其他变形的情况，提出了一种新的技术–
Iterative Visual Reasoning Beyond Convolutions代码运行
代码地址：https://github.com/endernewton/iter-reason 论文：Iterative Visual Reasoning Beyond Convolutions 注意：作者公布的源码里面没有全局推理模块这个有点坑。所以我只是在我的环境下把代码调通了然后并没有继续训练下去。 环境：python3.5+tensorflow1.10+cuda9.0 遇到的问题：g
Oracle PL/SQL Programming 第5章：Iterative Processing with Loops 读书笔记
总的目录和进度，请参见开始读 Oracle PL/SQL Programming 第6版 本章探讨 PL/SQL 的迭代控制结构（也称为循环），它允许您重复执行相同的代码。 PL/SQL 提供了三种不同类型的循环结构： 简单或无限循环FOR 循环（数字和游标）WHILE 循环 每种类型的循环都是针对特定目的而设计： 属性描述循环如何终止循环重复执行代码。 如何使循环停止执行其主体？何时进
3.3 无proposal检测方法(2): G-CNN: an Iterative Grid Based Object Detector
前言：博主目前的研究课题为“可见光遥感图像目标检测”，研究兴趣是大尺寸高分辨率遥感图像上多尺度目标及小物体检测。为了整理阅读过的文献，梳理研究思路，记录自己的理解感悟，遂开启一个“物体检测系列博客”。 R-CNN系列综述及阅读笔记主要梳理R-CNN的思想及研究进展，细分为概述性文章和论文阅读笔记。 转载请注明文章出处: 论文G-CNN: an Iterative Grid
5.2 Randomised Iterative Improvement Algorithms 随机迭代改进算法
迭代改进算法的主要限制源于它们陷入给定评估函数的局部最小值的事实。 处理此问题的一种简单方法是偶尔允许不改进的搜索步骤，即，从当前邻域中选择邻居s'∈N（s），其中g（s'）≥g（s）。实现这种方法的机制有很多;其中许多使用了随机决策，以平衡不断恶化的搜索步骤的多样化效果和迭代改进提供的搜索强化效果。 随机迭代改进（RII）是迭代改进的扩展，其中在每个步骤中具有固定概率wp，从当前邻域N（s）随
CS224W5.2——Relational and Iterative Classification
本节中，我们介绍用于节点分类的关系分类器和迭代分类。 从关系分类器开始，我们展示了如何基于邻居的标签迭代更新节点标签的概率。然后讨论迭代分类，通过根据邻居的标签及其特征预测节点标签来改进集体分类。 文章目录 1. 框架2. 关系分类3. 迭代分类4. 总结 1. 框架 2. 关系分类 此时，不需要节点特征信息。 如何去做更新： 举例： 初始化： 更新
生成抗体的生成GNN：Iterative Refinement Graph Neural Network for Antibody Sequence-Structure Co-design
网址： Iterative Refinement Graph Neural Network for Antibody Sequence-Structure Co-design | OpenReview ICLR 2022的高分论文[8，8，8]，目前没有给代码 内容：抗体结合的特异性是由这些Y形蛋白末端的互补决定区(CDR)决定的。这篇论文提出了一个生成模型来同时生成CDR序列和相
【论文阅读】Iterative Poisson Surface Reconstruction (iPSR) for Unoriented Points
文章目录 声明作者列表核心思想归纳算法流程机器翻译 声明 本帖更新中如有问题，望批评指正！如果有人觉得帖子质量差，希望在评论中给出建议，谢谢！ 作者列表 FEI HOU（侯飞）、CHIYU WANG、WENCHENG WANG：中国科学院大学 HONG QIN CHEN QIAN、YING HE 核心思想归纳 当一条从实体 M M M 内部发出并与等值面 F F F
Depth-First深度优先、Breadth-First广度优先、Iterative Deepening迭代深入、Uniform Cost代价一致搜索算法的规则及基于n叉树的时间复杂度空间复杂度比较
Depth-First深度优先、Breadth-First广度优先、Iterative Deepening迭代深入、Uniform Cost代价一致搜索算法 分为两部分介绍： 四种算法的遍历规则基于n叉树的时间复杂度与空间复杂度比较 四种算法的遍历规则 使用下图案例来比较四种算法的遍历规则： 1. Depth-First Search 深度优先算法 策略：优先遍历最深节点 实现：存贮
3.4.5 迭代加深的深度优先搜索（iterative-deepening search) --- 实现代码附详细注释
用链式前向星或者邻接表存图会更加方便的 懒得改了就这样吧 注释之后有时间补上 因为dfs是相同代价搜索 所以路径代价没有用处 import pandas as pdimport sysfrom pandas import Series, DataFrame# 城市信息：city1 city2 path_cost_city_info = None# 按照路径消耗进行排序的FIFO
无信息搜索之迭代加深（iterative deepening）
The Rotation Game 描述 The rotation game uses a # shaped board, which can hold 24 pieces of square blocks (see Fig.1). The blocks are marked with symbols 1, 2 and 3, with exactly 8 pieces of each kind.
UVa 11212 Editing a Book 编辑书稿 IDA* Iterative Deepening A Star 迭代加深搜剪枝
题目链接：Editing a Book 题目描述： 给定 n n n个( 1 < n < 10 ) 1<n<10) 1<n<10)数字，数字分别是 1 , 2 , 3 , . . . , n 1, 2, 3, ...,n 1,2,3,...,n，但是顺序是打乱的，你可以选择一个索引区间的数字进行剪切操作。问最少进行多少次剪切可以让这 n n n个数字变成升序。 例如 [ 1 , 2 , 4 ,
Notes about Depth Limited Search and Iterative Deepening
Depth Limited Search(DLS) = Limited Level + Depth First Search(DFS) Iterative Deepening means using Depth Limited Search(DLS), as the Limited Level increases until the goal node is found.
如何使用迭代最近点（How to use iterative closest point）
#如何使用迭代最近点 本文档演示如何在代码中使用迭代最接近点算法，通过最小化两个点云之间的距离并严格转换它们，可以确定一个PointCloud是否只是另一个PointCloud的刚性转换。 #代码 #include <iostream>#include <pcl/io/pcd_io.h>#include <pcl/point_types.h>#include <pcl/registrat
【PCL】ICP（Iterative Closest Point）原理剖析——仿射变换（Affine Transformation）数学模型
目录&索引 1 几何变换2 仿射变换2.1 平移2.2 缩放2.3 剪切2.4 旋转2.5 组合 3 结论 包含相同内容的两幅图像可能由于成像角度、透视关系乃至镜头自身原因所造成的几何失真而呈现出截然不同的外观，这就给观测者或是图像识别程序带来了困扰。通过适当的几何变换可以最大程度地消除这些几何失真所产生的负面影响，有利于我们在后续的处理和识别工作中将注意力集中子图像内容本身，