背景: Level Set方法是美國數學家Osher(加州大學洛杉磯分校)和Sethian(加州大學伯克利分校)合作提出的。后者因為對Level Set的貢獻獲得了去年美國數學會與工業應用數學會聯合 ...
水平集方法的解釋有一個表面S,它與一個平面P相交,得到一個曲線C,這個C就是我們通過水平集得到的輪廓。在圖像分割中,表面S是隨着由圖像派生得到的勢 force 來更新。本文的思路是: 提出問題 提出解決方法 方法的局限性 跟蹤界面首先,我們來想象水從一個小山的山頂往下流的畫面。我們的目標是,在水往下流的時候,跟蹤水前 water front,每一個點的水下一秒流動的方向叫作水前,我們跟蹤的是所有點 ...
2018-08-03 19:41 0 5801 推薦指數:
背景: Level Set方法是美國數學家Osher(加州大學洛杉磯分校)和Sethian(加州大學伯克利分校)合作提出的。后者因為對Level Set的貢獻獲得了去年美國數學會與工業應用數學會聯合 ...
cordic 算法知道正弦和余弦值,求反正切,即角度。 采用用不斷的旋轉求出對應的正弦余弦值,是一種近似求解發。 旋轉的角度很講求,每次旋轉的角度必須使得 正切值近似等於 1/(2^N)。旋轉的目的是讓Y軸趨近與0。把每次旋轉的角度累加,即得到旋轉的角度和即為正切值。 比如Y軸旋轉45 ...
SSD算法介紹 SSD屬於one-stage檢測方法,主要通過了直接回歸目標類別和位置的方式。在進行預測時也正是由於通過不同尺度的特征層上進行預測,所以在圖像低分辨率時也能很好的對目標進行檢測,保證其精度。在訓練的過程中采用了端到端的方式進行訓練。 SSD網絡結構 基礎網絡使用 ...
水平集方法由 Osher 和 Sethian 於 1988 年提出[1],最初應用於流體力學領域,后被廣泛應用於各種同曲線演化相關的科學研究和工程領域。1997 年Caselles等人率先將這一理論應用到圖像科學領域后,開始了基於水平集方法的圖像處理技術的研究。 為了提高分割的穩健性,先后提出 ...
本篇介紹DBoW2算法原理介紹,下篇介紹DBoW2的應用。 DBow2算法 DBow2是一種高效的回環檢測算法,DBOW2算法的全稱為Bags of binary words for fast place recognition in image sequence,使用的特征檢測算法為Fast ...
本文主要介紹解決動態連通性一類問題的一種算法,使用到了一種叫做並查集的數據結構,稱為Union-Find。 更多的信息可以參考Algorithms 一書的Section 1.5,實際上本文也就是基於它的一篇讀后感吧。 原文中更多的是給出一些結論,我嘗試給出一些思路上的過程,即為什么要使 ...
http://blog.csdn.net/dm_vincent/article/details/7655764 本文主要介紹解決動態連通性一類問題的一種算法,使用到了一種叫做並查集的數據結構,稱為Union-Find。更多的信息可以參考Algorithms 一書的Section 1.5 ...