spatial专题

【译】PCL官网教程翻译(22)：全局对齐空间分布(GASD)描述符 - Globally Aligned Spatial Distribution (GASD) descriptors

英文原文查看全局对齐空间分布(GASD)描述符本文描述了全局对齐的空间分布(GASD)全局描述符，用于有效的目标识别和姿态估计。 GASD基于表示对象实例的整个点云的参考系的估计，该实例用于将其与正则坐标系对齐。然后，根据对齐后的点云的三维点在空间上的分布情况计算其描述符。这种描述符还可以扩展到整个对齐点云的颜色分布。将匹配点云的全局对齐变换用于目标姿态的计算。更多信息请参见GASD。

点云语义分割：论文阅读简记 -Spatial Transformer Point Convolution

[1] Spatial Transformer Point Convolution 为了满足点云置换不变性问题，以往的方法通过max或者sum来进行特征聚合，但是这种操作是各向同的，不能更好的建模局部几何结构。本文提出spatial transformer point convolution试图实现各相异性的滤波器。引入空间方向字典来捕获点云的几何结构。利用方向字典学习将无序的邻居转换成规范有序

Pyramid match kernel and spatial pyramid matching

1.Pyramid match kernel Pyramid match kernel是一种利用直方图交的结果进行计算的一种核函数。　　给定一个集合的集合X，其中的每个集合由一些d维特征向量构成。假设这些向量在一个D半径球内，且向量之间的最小的距离为 d√2 \frac{\sqrt{d}} { 2}（这可以通过缩放得到，为什么要这个假设，因为这样的话只要直方图bins的间距小于等于1/2就可

StNet: Local and Global Spatial-Temporal Modeling for Action Recognition 论文阅读

StNet: Local and Global Spatial-Temporal Modeling for Action Recognition 论文阅读 Abstract1 Introduction2 Related Work3 Proposed Approach4 Experiments5 Conclusion 文章信息：原文链接：https://ojs.aaai.org

每日Attention学习4——Spatial Attention Module

模块出处 [link] [code] [MM 21] Complementary Trilateral Decoder for Fast and Accurate Salient Object Detection 模块名称 Spatial Attention Module (SAM) 模块作用空间注意力模块结构模块代码 import torchimpor

#####好好好#####论文分享 | Learning Aligned-Spatial GCNs for Graph Classification

目前大部分GCN方法可以被归为两类：Spectral（基于频域）卷积和 Spatial（基于空域）卷积。前者主要基于 Spectral Graph Theory 将图信号变换到谱域与滤波器系数进行相乘再做逆变换[1][2]，这种方法处理的图结构常常是固定大小的（节点个数固定）并且主要解决的是节点分类问题。然而现实中图数据的大小往往不固定，例如生物信息数据中的蛋白质结构、社交网络中的用户关系等，基于

【光流评估】《Optical Flow Estimation using a Spatial Pyramid Network》2016 Tubingen, Germany

摘要：我们通过结合深度学习和经典空间金字塔结构的方式来计算光流。通过使用每个金字塔级别的光流评估warp图像和更新光流，这种方法以一个粗到精的方式评估图像中的大运动。不同于在每个金字塔层级最小化对象函数。我们在每个层级训练网络，以计算光流更新。不像最近的FlowNet光流网络，本网络不需要处理大运动，由网络中的金字塔层级处理大运动。这有几个优点：（1）在模型参数上我们的SpyNet更简单，比Flo

Spatial Transformer Networks（STN）代码分析

这是比较早的关于 attention的文章了。早且作用大，效果也不错。关于这篇文章的解读有很多，一找一大堆，就不再赘述。首先看看文章的解读，看懂原理，然后找到代码，对着看看，明白之后就自己会改了，就可以用到自己需要的地方了。例如，文章解说和代码可参考：一个文章解说地址一个code地址简单来说，就是在分类之前，先将原图作用于一个变换矩阵得到新的图，再去分类。所以核心就是

稳态视觉诱发电位 (SSVEP) 分类学习系列 (4) :Temporal-Spatial Transformer

稳态视觉诱发电位分类学习系列:Temporal-Spatial Transformer 0. 引言1. 主要贡献2. 提出的方法2.1 解码的主要步骤2.2 网络的主要结构 3. 结果和讨论3.1 在两个数据集下的分类效果3.2 与基线模型的比较3.3 消融实验3.4 t-SNE 可视化 4. 总结欢迎来稿论文地址：https://www.sciencedirect.com/s

论文笔记：Spatial-Temporal Large Language Model for Traffic Prediction

arxiv 2024 时空+大模型 1 方法 2 结果

【Python基础】—— scipy.spatial.KDTree、matplotlib.pyplot、imageio

scipy.spatial参考博客：Python点云处理——建立KDtree 1 KDtree算法原理 KDtree构建出了一种类似于二叉树的树形数据存储结构，每一层都对应原始数据中相应的维度，以K层为一个循环，因此被称为KDtree。每一层的左右子树的划分依据则是一个人为指定的超平面，该平面对应的坐标为根节点，小于的放在左子树，大于的放在右子树，一直不停的分割下去，将所有维度遍历一遍之

基于学习空间融合的单发目标检测（Learning Spatial Fusion for Single-Shot Object Detection）

Songtao Liu Beihang University liusongtao@buaa.edu.cn Di Huang Beihang University dhuang@buaa.edu.cn Y unhong Wang Beihang University yhwang@buaa.edu.cn https://github.com/ruinmessi/ASFF/blob/master/

Oracle Spatial 组件说明

一.Spatial 组件说明在之前整理了几篇与Oracle组件相关的Blog： Oracle8i/9i/10g/11g组件（Components）说明 http://www.cndba.cn/Dave/article/1445 Oracle XDB 组件重建说明 http://blog.csdn.net/tianlesoftware/article/detai

jpa + hibernate-spatial + postgis实现简单的空间范围查询

jpa 也能直接写原生sql，原生sql，直接写postgis的函数，不多说 @Query(value = "select t from DemoPointDO t where st_contains(:polygon, t.point) is true", nativeQuery = true)List<DemoPointDO> containsQuery1(@Param("polygon"

Esri美国公开课 | Going Places with Spatial Analysis

#GIS#，#ArcGIS#，#地理信息系统# Esri这次推出的MOOC主题是Going Places with Spatial Analysis，使用空间分析决定你去哪。偏向空间分析，但是从给出的简介视频和提供的软件看，课程既不是使用ArcMap也不是使用ArcGIS Pro，而是使用的ArcGIS Online。 so……一方面ArcGIS Online因为需要在线使用，对网

mysql 索引类型 FULLTEXT NORMAL SPATIAL UNIQUE 区别

在 MySQL 中，索引是用于提高查询效率的重要工具，它可以加速对表中数据的搜索和访问。MySQL 支持多种类型的索引，其中常见的包括 FULLTEXT、NORMAL、SPATIAL 和 UNIQUE 索引。以下是它们的区别： 1. FULLTEXT 索引： - FULLTEXT 索引用于全文搜索，它允许在文本列上执行全文搜索操作，而不仅仅是简单的字符串匹配。 - FULLTEXT

Uniformer: Unified Transformer for Efficient Spatial-Temporal Representation Learning

Unified Transformer for Efficient Spatial-Temporal Representation Learning 1. Motivation2. Method2.1 MHRA：2.2 DPE2.3 FFN 1. Motivation 高维视频具有大量的局部冗余和复杂的全局依赖关系，而该研究主要是由3D卷积神经网络和视觉Transformer驱

用Oracle做的空间数据库作业（把一个中国地图的shpfile文件导入到Oracle spatial并在mapbuilder中打开）

前言就是把一个shpfile文件导入到Oracle spatial并在mapbuilder中打开。文章记录了当时探索的过程，如果你不幸进来看了，最好不要跟着做哈哈哈哈，会有很多问题。（多年前的作业，现在看着是懵的…………）环境配置 1.Windows 10操作系统 2.Oracle企业版11g 3.Java环境配置（用于打开mapbuilder.jar） 4.安装s

【论文快读】Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition

链接：https://arxiv.org/abs/1406.4729 作者：Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, Jian Sun 摘要： SPP可以用于: 1.大幅提高各种cnn的性能：现有网络对输入图片的size要求一定，这种“人工设定”可能对accuracy造成影响。本文提出的SPP-net则是“input size/scale free”的

CV之STN：《Spatial Transformer Networks空间变换网络》的翻译与解读

CV之STN：《Spatial Transformer Networks空间变换网络》的翻译与解读导读：文章主要提出了一个新的可学习模块-空间变换器(Spatial Transformer)，主要解决了卷积神经网络在处理输入数据时较差的空间不变性问题。该论文的主要贡献和要点总结如下: >> 提出了空间变换器模块，可以在标准神经网络架构中插入，为网络提供空间变换功能。 >> 空间变换器

IJCAI 2023 |时空数据（Spatial-Temporal）论文

本次IJCAI 2023共收到4566份投稿，接收率大约15%，本文总结了IJCAI 2023有关时空数据（spatial-temporal）的论文。时空数据Topic:轨迹异常检测，时空预测，信控优化等。目录 Open Anomalous Trajectory Recognition via Probabilistic Metric LearningLearning Gaussia

文献阅读笔记《Spatial-temporal Forecasting for Regions without Observations》13页

目录目录目录发行刊物 ABSTRACT 1 INTRODUCTION 2 RELATED WORK（相关工作 2.1 Spatial-temporal Forecasting（时空预测 2.2 Spatial-temporal Forecasting withIncomplete Data（不完全数据的时空预测 2.3 Graph Contrastive Learnin

17、论文解读：Scan Context: Egocentric Spatial Descriptor for Place Recognition within 3D Point Cloud Map

简介： Scan Context（常简称SC）:是2018年韩国kim等发在IROS上的一篇文章，是在shape context的基础上提出的，可以和loam系的一些文章相结合用于回环检测。标题：Scan Context: Egocentric Spatial Descriptor for Place Recognition within 3D Point Cloud Map 作者：Gise

文章翻译：Spatial-Temporal Synchronous Graph Convolutional Networks: A New Framework for Spatial-Temporal

Spatial-Temporal Synchronous Graph Convolutional Networks: A New Framework for Spatial-Temporal Network Data Forecasting 摘要1 引言2 Related Work3 Preliminaries正文前书页4 Spatial-Temporal Synchronous Graph

Online Multi-Object Tracking Using CNN-based Single Object Tracker with Spatial-Temporal Attention M

题目： Online Multi-Object Tracking Using CNN-based Single Object Tracker with Spatial-Temporal Attention Mechanism 来源：ICCV 2017 因为太喜欢这篇文章了，所以再简单的写一遍。本文用带有时空注意力机制的基于CNN的单目标跟踪器实现在线的多目标跟踪。为了online M

【Vision Pro 应用分享】Make It Spatial——将普通照片转化为Spatial空间照片,以在Vision Pro视界眼镜上观看3D效果

该应用目前在Mac App Store上免费提供下载地址：‎Make It Spatial on the Mac App Store Read reviews, compare customer ratings, see screenshots, and learn more about Make It Spatial. Download Make It Spatial for macOS 1