退化专题

2d激光点云识别退化场景(长走廊)

注:算法只适用于静态场景,在有动态场景(行人)的环境下不适用 退化场景描述 场景一:长走廊 激光探测距离有限,在长走廊环境下,激光在某些位置无法探测到走廊尽头,会出现如上图情况,激光轮廓为红色的两条平行线。对于这种情况,我们只需寻找到只有两个平行线,即位退化场景 场景二:单一墙面 通常情况下,退化场景为如上两种情况,当然多条平行线也是符合的。 算法思路为,如果激光雷达点云构成的特征都是平行线

IGE-LIO:充分利用强度信息克服激光退化场景下的定位精度

更多优质内容,请关注公众号:智驾机器人技术前线 1.论文信息 论文标题:IGE-LIO: Intensity Gradient Enhanced Tightly-Coupled LiDAR-Inertial Odometry 作者:Ziyu Chen, Hui Zhu, Biao Yu, Chunmao Jiang, Chen Hua, Xuhui Fu and Xinkai Kuan

AI依赖的隐患:技术能力退化、安全风险与社会不平等的未来

现代科技的浪潮中,ChatGPT等人工智能工具已经成为我们工作和生活的得力助手。然而,当这种便利变成了依赖,潜在的风险开始显现。过度依赖AI不仅可能导致技术能力的严重退化,还可能加剧信息安全问题和社会不平等。让我们深度剖析这三个关键隐患,以引发对未来可能面临的挑战的深刻思考。 1. 技术能力的退化:从技术高手到依赖者 当我们过度依赖AI工具来解决编程难题或优化代码时,我们的技术能力可能会悄然退

javascript中的平稳退化

简单一句话:就是使某些不支持javascript或者禁用javascript的浏览器能够顺利地访问你的网站。(个人感觉就是代码的兼容性更强,依靠html自身的属性进行展示效果) 例如: function a(winURL){window.open('http://www.baidu.com','a','width=300px,height=200px;')}<a href='http://

OpenCV 图像退化与增强

退化 滤波 img_averaging=cv2.blur(img2,(3,3)) #均值滤波img_median = cv2.medianBlur(img2,3) #中值滤波 高斯模糊 result = cv2.GaussianBlur(source, (11,11), 0) 高斯噪声 def add_noise_Guass(img, mean=0, var=0.01): #

当数组作为函数的参数进行传递时,该数组自动退化为同类型的指针!

当数组作为函数的参数进行传递时,该数组自动退化为同类型的指针!  void Func(char a[100]) {   cout<< sizeof(a) << endl;  // 4 字节而不是 100 字节 }

C/C++中求数组长度的方法数组作为函数参数时退化为指针

1.c/c++中求数组长度的方法 (1) c语言中一般是用宏定义: #define ARR_LEN(array, length){ length =  sizeof(array) / sizeof(array[0]); } 使用的时候先声明一个length变量,再带入ARR_LEN(array, length);即可获得 (2) c++中可以用模板函数: template <typena

【DA-CLIP】图像退化类型检测功能演示代码

背景 在CLIP基础上微调而来,使用图像控制器编码生成退化类型embedding并在训练中对图像编码器进行控制。针对十种退化类型进行了训练。 解决CLIP模型在图像纹理等层面无法针对退化类型识别或识别率较低的问题。 训练数据集情况  GitHub有对应数据集连接   完整代码 项目没有提供退化类型识别准确率计算的代码。只提供了上面的雷达图对比。毕竟这只是复原处理的一小部分。

图像复原之退化模型

图像复原之退化模型 概述 引言 退化就是将一幅正常的图像给弄得不正常,从而验证后续的复原方法是否能达到预期的效果。 如上图所述,正常的图像经过退化函数H还需要加噪声,下面我们来介绍几种常见的噪声模型。 高斯噪声来源于诸如电子线路的传感器噪声;瑞利噪声源于深度成像的表征噪声现象;指数和伽马源于激光成像。对于这些噪声的去除估计大家应该会想到很多的方法。空域包括如均值滤波,统计滤波中的

C/C++赋值中的退化规则

在赋值过程中 1、const属性可能会丢失。 const int a = 3; 既可以 int b =a ; 或者 const int b = a.  b本身就只是a的一个拷贝,只是一个副本,并不能通过b来访问a。 2、数组会退化为指向首元素的指针。(在数组作为一个值进行拷贝,或者进行算术运算时) char a[] = "abcde";  char *p = a;  a的类型是 ch

系统架构设计:别错过出口——如何避免微服务的退化【摘录】

作者:Lars Gentsch,E-Post Development GmbH 目 录 合并新功能微服务究竟发生了什么改动新增微服务还是扩展已有微服务如何判断是否应该增加新的微服务结论   实际上,开发一个微服务并不太困难。但如何保证微服务最终不会退化成单体呢?下面通过一个例子说明,在什么情况下微服务会朝着错误的方向发展,以及我们可以采取什么措施来避免微服务的退化。

基于人工智能的电力设备老化和退化评估

随着电力设备的使用时间的增长,其性能会逐渐下降,这就是所谓的老化和退化。这种老化和退化不仅会影响电力设备的正常运行,还可能对电力系统的安全和稳定产生严重的影响。因此,对电力设备的老化和退化进行评估,以便及时发现问题并采取相应的措施,是电力系统中非常重要的一项工作。 老化和退化的定义: 老化是指电力设备在运行过程中,由于各种原因(如温度、湿度、电压、电流等)的作用,其物理和化学性质发生变化,从而导

智能手机的“退化”史,是巨头们利益野心的作祟

文/郭锴 来源/智能相对论(aixdlun) 巧立名目取消可更换电池、内存扩展、耳机孔甚至是充电器,是手机巨头们在新市场——手机配件领域的疯狂膨胀的野心,他们一步步的试探着消费者的底线,在配件市场攥取了大量利润,但拿出一个“退化”或者说是“残缺”的产品,最终也会遭到反噬。 根据巴西网站Tecnoblog报道,三星在巴西最近通过ANATEL认证的Galaxy 21系列手机将不再附赠充电器。

基于无监督退化表示学习的 Blind SR | 环境搭建 | 训练简记【更新补充】|【CVPR2021】

🥇 版权: 本文由【墨理】原创、在CSDN首发、如需转载,请联系博主❤️ 如果文章对你有帮助、感谢三连 接上篇博文,简记训练数据构建 + 代码排除 bug 基于无监督退化表示学习的 Blind SR | 环境搭建 | 测试简记 文章目录 📔 主要参数配置文件分析📕 安排训练--主要参数改动📗 resume 接着某个epoch 的模型继续训练📘 模型训练 刚开始 GP

粒子滤波器/卡尔曼滤波局限/状态空间模型/蒙特卡罗方法/重要性采样/重要密度函数/重采样/粒子退化 的核心思想+ Matlab代码

--》是递归贝叶斯滤波的一种实现 --》以高计算量为代价换取能表示任何一种分布形式 --》用随机样本表示,用一组加权样本表示后验 --》在局部化的背景下,粒子根据运动模型进行传播,然后根据观察结果的可能性对它们进行加权,在重新采样的步骤中,新粒子的绘制概率与观察到的可能性成正比 --》从存储成本和对不断变化的信号特性的快速适应的角度来看,可以实现数据到达时进行实时处理 --》用于对非线性

Pytorch 缓解过拟合和网络退化

一 添加BN模块 BN模块应该添加 激活层前面 在模型实例化后,我们需要对BN层进行初始化。PyTorch中的BN层是通过nn.BatchNorm1d或nn.BatchNorm2d类来实现的。 bn = nn.BatchNorm1d(20) # 对于1D输入数据,使用nn.BatchNorm1d;对于2D输入数据,使用nn.BatchNorm2d 在模型的前向传播过程中,我们需要将B

Pytorch 缓解过拟合和网络退化

一 添加BN模块 BN模块应该添加 激活层前面 在模型实例化后,我们需要对BN层进行初始化。PyTorch中的BN层是通过nn.BatchNorm1d或nn.BatchNorm2d类来实现的。 bn = nn.BatchNorm1d(20) # 对于1D输入数据,使用nn.BatchNorm1d;对于2D输入数据,使用nn.BatchNorm2d 在模型的前向传播过程中,我们需要将B

中考数学不准使用计算机,退化,中学生不会两位数乘除法!计算器喊冤:怪我咯?...

本帖最后由 田田亚亚 于 2017-11-3 10:29 编辑 退化,中学生不会两位数乘除法!计算器喊冤:怪我咯? 离开了计算器,部分中学生连两位数的乘除法都不会了?近日,朋友圈的一则“消息”,让贵阳市一些家长忧心忡忡。“消息”称,鉴于当前初中生计算能力下降,明年,贵阳市中考将会禁止考生携带计算器入场。 据调查发现,高一学生的计算能力弱是当前一个值得重视的现象。其中很大部分原因,竟与中考和平日作