解得 二.射線相對包圍盒的近面與遠面 AABB盒一共有6個面,可將其中三個 ...
最近在解決三維問題時,需要判斷線段是否與立方體交叉,這個問題可以引申為:射線是否穿過立方體AABB。 在 D游戲開發中碰撞檢測普遍采用的算法是軸對齊矩形邊界框 Axially Aligned Bounding Box, AABB 包裝盒方法,其基本思想是用一個立方體或者球體完全包裹住 D物體對象,然后根據包裝盒的距離 位置等相關信息來計算是否發生碰撞。 slab的碰撞檢測算法 本文接下來主要討論 ...
2018-01-22 14:59 0 1884 推薦指數:
解得 二.射線相對包圍盒的近面與遠面 AABB盒一共有6個面,可將其中三個 ...
目錄 一、 實驗目的 3 二、實驗內容 3 1. 數據輸入: 3 2. 處理要求: 3 三、實現思路 4 死鎖檢測機制: 4 四、主要的數據結構 4 //頭文件與宏定義 4 //進程結構體定義 4 //初始化 ...
分類:通常圖像分類並沒有什么用處,只是得出一張圖片里面有什么。 定位+分類:知道圖片中有個什么,也把這個物體定位出來了,但是也沒啥用,因為日常生活中一張圖片中可能有多個物體。 物體檢測:做到這一步在實際中就有用處了。 IOU(交並比) 用於衡量定位的准確度, 一般IOU >= 0.5 ...
文字檢測與其他目標檢測的區別: 一、長寬比差異很大,而且普遍較小; 二、文字是以字符為基本單元按照一定空間排列而成的序列,而不是一個單獨的目標; 三、文字存在多種粒度和多語言。 傳統方法系列: 一、流程 1.基於滑動窗口:用不同大小的窗口在原圖上滑動,並用分類模型判斷每一個窗口 ...
目標檢測算法綜述 博文轉載與:如有問題可以郵箱17854257054@163.com https://blog.csdn.net/qq_29893385/article/details/81205493 目前目標檢測領域的深度 ...
目標檢測的任務表述 如何從圖像中解析出可供計算機理解的信息,是機器視覺的中心問題。深度學習模型由於其強大的表示能力,加之數據量的積累和計算力的進步,成為機器視覺的熱點研究方向。 那么,如何理解一張圖片?根據后續任務的需要,有三個主要的層次: 分類(Classification) 分類即是 ...
目前,基於深度學習算法的一系列目標檢測算法大致可以分為兩大流派: 兩步走(two-stage)算法:先產生候選區域然后進行CNN分類 R-CNN系列 R-CNN詳解 Fast R-CNN詳解 Faster R-CNN詳解 ...
MSCNN(主要解決多尺度同時存在時的檢索問題): 1.針對多尺度問題: 由於卷積網絡中不同層得到的特征不同,就對不同的特征層加以利用。例如,Conv4-3的底層,一些細節特征會更加清楚可以用來進行小目標的檢測;而高層Conv5-3層,對於大目標的檢測效果更好可以用來進行大目標檢測 ...