关于偶数卷积核和padding的副作用可以参考这个博客。 首先,本文是翻译了 ICCV 2021的一篇文章:Global Pooling, More than Meets the Eye: Position Information is Encoded Channel-Wise in CNNs 大家直接可以下载了。 序言 首先说一些常规认识。关于CNN能否提取图像中的位置信息,我们一直以来
已经开发出许多专用于医学图像后处理的算法,从而提出了有关此类图像评估的根本问题。主观评估是评估医学领域质量的最可靠方法。但是,由于人类观察者必须具有医学背景,因此在医学应用中既费时又困难。客观指标是一个很好的选择,并且已得到广泛开发,尤其是对于自然图像。根据参考图像的可用性,将这些指标分为完全参考(FR),精简参考(RR)和无参考(NR)图像质量评估(IQA)方法。 由于换能器与主体,波束形成过
先占座 第一章 马尔科夫模型概述 首先,这部分的较少网上大家转载了好多次了,我已经找不到具体的出处了。我参考的是这个大牛的博客:https://www.cnblogs.com/zhizhan/p/4161516.html 1.1 马尔科夫链 如下图的马尔科夫模型状态转移 图中的方框代表你要建模过程的可能状态,箭头表示状态间的转移情况。箭头上的标签表示转移概率。
读完这篇论文,有两个比较意外的感受。第一,惊讶于如此基础性的内容,之前竟然没有相关研究。第二,作者的思路(包括网络构造、训练及评价指标)也比较简单。这篇论文获得了ICLR满分,并被评为Spotlight。可见,基础性的东西仍然存在研究的空间。这篇论文中,作者的研究虽然看起来简单,却非常需要对该领域较高的熟悉度。因为越是基础性的研究,越需要严谨准确的研究过程和方法。一般来讲,我们的常规认识是:随着卷
开篇总结:———机械手运动学是机器人控制中的重要研究内容,得知机械手各关节变量的大小,可以计算出机械手末端的位姿,这个过程叫做机械手的正向运动学;———获得机械手末端在笛卡尔空间中的位姿,可以计算机械手的各个关节变量的大小,这种逆过程叫做机械手逆向运动学。———给定机械手各关节大小以及 D-H 模型,则可以唯一计算出机械手末端在笛卡尔空间中的位姿,但是,其逆过程可能对应多个解。 机械手的
如何建立机械手末端位姿与图像雅克比矩阵之间的关系呢?这句话大家一听可能会有点懵逼,这是什么,为什么要研究? 首先,但凡想入门机械手控制这个坑的人应该都看过下面的这几句话和公式。 1. 基础知识—视觉伺服的基本思想 ———基于视觉的伺服控制方法的目的是最小化一个图像误差,该误差可以定义为:e(t)=s(m(t),a)−s∗e(t)=s(m(t),a)-s^{_}e(t)=s(
1。 序言 首先,我是看这两篇文章的。但是,他们一个写的很笼统,一个是根据Encoder-Decoder和Query(key,value)。第二个讲的太深奥了,绕来绕去,看了两天才知道他的想法。 https://segmentfault.com/a/1190000014574524 这个是讲的很笼统的https://blog.csdn.net/qq_40027052/article/detai
confidence map 置信图 matlab实现confidence map的代码可以到github下载,点击此链接 python实现,这边还有一个改进版本的,也可以看一下,都很不错 1. 前言 前几天想快速了解一下什么是置信图,结果就百度了一下,发现完全没有相关的大佬出来发帖解释。没办法了,只能去找原文看一看了。先给大家总结一下关于置信图(confidence map)的知识点,并
pytorch的一些细节操作 本文以普通的CNN为例 1. 实验用的模型 参考博客。 2. 模型代码 原始代码分成两个部分: 第一个是写CNN模型框架的py文件,cnn.py第二个是主文件,用于下载数据和模型超参数等。work.py cnn.py文件如下: from torch import nn class CNN(nn.Module): def __init
第一节:感谢---------首先,该项目由中国科学院海西研究院泉州装备制造研究所的机器视觉与模式识别课题组赞助。感谢郭杰龙和魏宪老师的大力帮助。--------该课题使用的机械臂是一个六轴机械臂,具体信息参考:小强社区,在这里应该能了解到具体的机械臂信息。 第二节:设备与配置需求首先看机械手臂照片: 看到没,这货就长这样。由于我不是卖这个机械手的,所以就不给购买链接了。我同事昆山龙哥买这
0. 序言 在moveit中,控制机械臂的末端执行器运动的API有两个,分别是: shift_pose_targetset_pose_target第一个API:shift_pose_target其实这个函数在旋转角度这块并不会得到让大家满意的结果,因为控制末端执行器的角度往往会让机械臂六个关节都作出很大的调整来,因此这个过程往往不是大家想象的那种末端执行器只简单的旋转一下,而是整个机械臂都在动
单纯的炫耀我的新机械臂和留下联系方式话不多说了。由于很多向入门机械臂的人不知道如何把视觉算法检测到目标坐标从图像坐标系转换到机器人坐标系。就这一关,让好多人包括我,在这块卡了很久。看到到这个博客的人,可以直接加我微信13304223197。不要打电话给我,仅微信联系,我无偿让你入门。后期我会考虑到作一期免费的教程。以前我用的是小强机械臂,前面的博客有图像,现在有人赞助很多小钱钱,就买了一个真正的六
引言本文是针对一个实际的机械臂来控制的,而且这个机械臂很便宜,即使是平民玩家也玩得起。在前面两章,我们介绍了对机械手臂的开环控制,主要是让初学者明白一些简单的东西。第一章,根据小强给的少的可怜的教程简单的驱动机械手臂。第二章,自己写一个publisher和一个launch文件,实现对动作的发布和执行,让机械手臂不停地动起来。 下面,我们将进入实际的人工智能模式,利用opencv PCL等工具实现
0、引言在图像测量过程以及机器视觉应用中,为确定空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系,必须建立相机成像的几何模型,这些几何模型参数就是相机参数。在大多数条件下这些参数必须通过实验与计算才能得到,这个求解参数(内参、外参、畸变参数)的过程就称之为相机标定(或摄像机标定)。无论是在图像测量或者机器视觉应用中,相机参数的标定都是非常关键的环节,其标定结果的精度及算法的稳定性直接
Arudino与机械臂电机的连接 需要的材料:ArudinoUNO板子一个,面包板一个,杜邦线若干,小强机械臂自带的锂电池也需要用。如下图 小强机械臂的6个伺服电机,每个电机有三根线,白色是信号线,连接到Arudino的每个端口,我选择的是A0,A1,A2,A3,A4,A5,.。电机的红色线是正极,黑色线是负极,。电池的黑色线是负极,红色线是正极。首先,我们将电池上的正负极对应插到面包板
该部分内容主要参考合工大机器人实验室的内容,但是由于版本问题,我们可能好多地方的内容有些不一样。 一、需要修改的内容1.1 demo.launch文件中参数fake_execution的值改为false位于机器人配置文件中的launch’文件中的demo.launch文件,好多博主,包括古月居的胡老师也说要修改,但是当我生成配置文件的时候,我发现这部分好像不需要修改。 <!-- Ru
准备工作 需要成功安装moveit和ROS。 安装ROS sudo sh -c 'echo "debhttp://packages.ros.org/ros/ubuntu $(lsb_release -sc) main" >/etc/apt/sources.list.d/ros-latest.list' sudo apt-key adv --keyserver hkp://ha.p
引言 我们在上一节中也看到了,为了执行一个动作,我们需要打开好几个终端,这样很麻烦。如果我们学会了使用launch文件,那么时请将简单很多。事实上,我们也必须得学会launch文件。 一、luanch文件 1.1 了解launch文件 首先来看一个简单的launch文件: <launch> <nodepkg="turtlesim"name="sim1" type
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