解得 二.射线相对包围盒的近面与远面 AABB盒一共有6个面,可将其中三个 ...
最近在解决三维问题时,需要判断线段是否与立方体交叉,这个问题可以引申为:射线是否穿过立方体AABB。 在 D游戏开发中碰撞检测普遍采用的算法是轴对齐矩形边界框 Axially Aligned Bounding Box, AABB 包装盒方法,其基本思想是用一个立方体或者球体完全包裹住 D物体对象,然后根据包装盒的距离 位置等相关信息来计算是否发生碰撞。 slab的碰撞检测算法 本文接下来主要讨论 ...
2018-01-22 14:59 0 1884 推荐指数:
解得 二.射线相对包围盒的近面与远面 AABB盒一共有6个面,可将其中三个 ...
目录 一、 实验目的 3 二、实验内容 3 1. 数据输入: 3 2. 处理要求: 3 三、实现思路 4 死锁检测机制: 4 四、主要的数据结构 4 //头文件与宏定义 4 //进程结构体定义 4 //初始化 ...
分类:通常图像分类并没有什么用处,只是得出一张图片里面有什么。 定位+分类:知道图片中有个什么,也把这个物体定位出来了,但是也没啥用,因为日常生活中一张图片中可能有多个物体。 物体检测:做到这一步在实际中就有用处了。 IOU(交并比) 用于衡量定位的准确度, 一般IOU >= 0.5 ...
文字检测与其他目标检测的区别: 一、长宽比差异很大,而且普遍较小; 二、文字是以字符为基本单元按照一定空间排列而成的序列,而不是一个单独的目标; 三、文字存在多种粒度和多语言。 传统方法系列: 一、流程 1.基于滑动窗口:用不同大小的窗口在原图上滑动,并用分类模型判断每一个窗口 ...
目标检测算法综述 博文转载与:如有问题可以邮箱17854257054@163.com https://blog.csdn.net/qq_29893385/article/details/81205493 目前目标检测领域的深度 ...
目标检测的任务表述 如何从图像中解析出可供计算机理解的信息,是机器视觉的中心问题。深度学习模型由于其强大的表示能力,加之数据量的积累和计算力的进步,成为机器视觉的热点研究方向。 那么,如何理解一张图片?根据后续任务的需要,有三个主要的层次: 分类(Classification) 分类即是 ...
目前,基于深度学习算法的一系列目标检测算法大致可以分为两大流派: 两步走(two-stage)算法:先产生候选区域然后进行CNN分类 R-CNN系列 R-CNN详解 Fast R-CNN详解 Faster R-CNN详解 ...
MSCNN(主要解决多尺度同时存在时的检索问题): 1.针对多尺度问题: 由于卷积网络中不同层得到的特征不同,就对不同的特征层加以利用。例如,Conv4-3的底层,一些细节特征会更加清楚可以用来进行小目标的检测;而高层Conv5-3层,对于大目标的检测效果更好可以用来进行大目标检测 ...