引入辅助任务信息有助于立体匹配模型理解相关知识,但也会增加模型训练的复杂度。
为解决模型训练对额外标签数据的依赖问题,提出了一种利用双目图像的自相关性进行多任务学习的立体匹配算法。
该算法在多层级渐进细化过程中引入了边缘和特征一致性信息,并采用循环迭代的方式更新视差图。
根据双目图像中视差的局部平滑性和左右特征一致性构建了损失函数,在不依赖额外标签数据的情况下就可以引导模型学习边缘和特征一致性信息。
提出了一种尺度注意的空间金字塔池化,使模型能够根据局部图像特征来确定不同区域中不同尺度特征的重要性。
实验结果表明:辅助任务的引入提高了视差图精度,为视差图的可信区域提供了重要依据,在无监督学习中可用于确定单视角可见区域;在KITTI2015测试集上,所提算法的精度和运行效率均具有一定的竞争力。
为解决模型训练对额外标签数据的依赖问题,提出了一种利用双目图像的自相关性进行多任务学习的立体匹配算法。
该算法在多层级渐进细化过程中引入了边缘和特征一致性信息,并采用循环迭代的方式更新视差图。
根据双目图像中视差的局部平滑性和左右特征一致性构建了损失函数,在不依赖额外标签数据的情况下就可以引导模型学习边缘和特征一致性信息。
提出了一种尺度注意的空间金字塔池化,使模型能够根据局部图像特征来确定不同区域中不同尺度特征的重要性。
实验结果表明:辅助任务的引入提高了视差图精度,为视差图的可信区域提供了重要依据,在无监督学习中可用于确定单视角可见区域;在KITTI2015测试集上,所提算法的精度和运行效率均具有一定的竞争力。
2024/9/10 3:04:09
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【实验目的】（1）用LABVIEW产生随机数。
（2）统计随机数的概率分布密度函数及相关函数特性。
（3）模拟产生AWGN及ISI信道，添加到数字通信仿真系统中，以便观察信噪比改变对误码率等的影响。
（4）产生m序列信号源，验证m序列的伪随机性以及伪随机序列的自相关函数的双值特性。
（5）产生误码检测模块，观察平均误码率随信噪比的改变，绘制相应的曲线。
（2）统计随机数的概率分布密度函数及相关函数特性。
（3）模拟产生AWGN及ISI信道，添加到数字通信仿真系统中，以便观察信噪比改变对误码率等的影响。
（4）产生m序列信号源，验证m序列的伪随机性以及伪随机序列的自相关函数的双值特性。
（5）产生误码检测模块，观察平均误码率随信噪比的改变，绘制相应的曲线。
2024/9/8 12:22:55
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基于Python自相关法时间序列的时间延迟计算，用matlab程序翻译成python并修改调试成功，很辛苦的额。
用于混沌系统、故障诊断等的相空间重构中的时间延迟计算。
用于混沌系统、故障诊断等的相空间重构中的时间延迟计算。
2024/8/8 6:22:14
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Gold序列是R•Gold提出的一种基于m序列的码序列，这种序列有较优良的自相关和互相关特性，构造简单，产生的序列数多，因而获得了广泛的应用。
本文对Gold序列进行仿真研究，首先介绍了扩频通信中常用的m序列和Gold序列码产生的方法原理和性质，运用Matlab对Gold码的生成和性能进行了仿真分析。
本文对Gold序列进行仿真研究，首先介绍了扩频通信中常用的m序列和Gold序列码产生的方法原理和性质，运用Matlab对Gold码的生成和性能进行了仿真分析。
2024/6/23 6:31:08
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Usetheautocorrelationfunctiononsegmentsofthesignal(windowsize:100ms)andcomputethefundamentalfrequency.Useamax_time_lagof100msintheautocorrelationfunctionandawindowshiftof25ms.Createafundamentalfrequencyvectorandplotyourpitchcontour.
2024/5/28 22:15:56
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从随机电磁光束的相干和偏振性的统一理论出发,利用交叉谱密度矩阵传输公式,推导出随机双曲余弦高斯(ChG)电磁光束通过透镜后2×2交叉谱密度矩阵的传输解析公式,并用以表示任意两点的互偏振度,即纵向互偏振度(LDCP)和横向互偏振度(TDCP)。
研究表明,随机ChG电磁光束的互偏振度与透镜焦距及随机ChG电磁光束的参数,例如随机ChG电磁光束系数比、离心参数和自相关长度等有关。
随机高斯谢尔模型(GSM)电磁光束通过透镜的互偏振度可作为随机ChG电磁光束离心参数为0的特例得出。
对主要结果用数值计算作了说明,并给出相应的物理解释。
研究表明,随机ChG电磁光束的互偏振度与透镜焦距及随机ChG电磁光束的参数,例如随机ChG电磁光束系数比、离心参数和自相关长度等有关。
随机高斯谢尔模型(GSM)电磁光束通过透镜的互偏振度可作为随机ChG电磁光束离心参数为0的特例得出。
对主要结果用数值计算作了说明,并给出相应的物理解释。
2024/5/22 2:31:49
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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