图算法：综述
3D重建算法综述
三维重建算法广泛应用于手机等移动设备中，常见的算法有SfM，REMODE和SVO等。2.2 双目/多目视觉双目视觉主要利用左右相机得到的两幅校正图像找到左右图片的匹配点，然后根据几何原理恢复出环境的三维信息。但该方法难点在于左右相机图片的匹配，匹配地不精确都会影响最后算法成像的效果。多目视觉采用三个或三个以上摄像机来提高匹配的精度，缺点也很明显，需要消耗更多的时间，实时性也更差。这两种方法理论上都
日期 2023-06-12 10:48:40
上交最新深度元学习推荐算法综述
近年来，基于深度神经网络的推荐系统作为信息过滤技术取得了巨大成功。然而，由于完全从零开始训练模型需要足够的数据，因此基于深度学习的推荐方法仍然面临着数据不足和计算效率低下的瓶颈。论文：https://arxiv.org/abs/2206.04415具体地，本文提出了一个分类方法，根据推荐场景、元学习技术和元知识表示法来讨论现有的方法，以此来为基于元学习的推荐方法提供充足的设计空间。另外，对于每个推
日期 2023-06-12 10:48:40
实时目标检测算法比较综述：不比不知道，原来NanoDet那么优秀！
目标检测算法很多，但那些在COCO等数据集上登顶的算法往往模型较大、计算复杂度高，其实大家更关心的是“开源”且“实时”目标检测方法。今天向大家介绍一篇目标检测综述，其对常见的开源实时目标检测算法进行了比较研究，从精度、速度、鲁棒性、消耗能量等角度做了细致的比较，非常值得参考。这篇论文发表于Transactions on Machine Learning Research，作者信息：作者来自荷兰 N
日期 2023-06-12 10:48:40面向算法选择的元学习研究综述
来源：专知本文为综述介绍，建议阅读5分钟本文对基于元学习的算法选择进行综述总结， 为研究人员了解相关领域的发展现状提供参考。复制摘要： 随着人工智能的快速发展，从可行的算法中选择满足应用需求的算法已经成为各领域亟待解决的关键问题，即算法选择问题。基于元学习的方法是解决算法选择问题的重要途径，被广泛应用于算法选择研究并取得了良好成果。方法通过构建问题特征到候选算法性能的映射模型来选择合适的算法，主要
日期 2023-06-12 10:48:40
CNN 模型压缩与加速算法综述
https://blog.csdn.net/qq_40027052/article/details/78645122
日期 2023-06-12 10:48:40视频目标跟踪算法综述
视频跟踪：基于对比度分析的目标跟踪、基于匹配的目标跟踪和基于运动检测的目标跟踪 基于对比度分析的目标跟踪：主要利用目标和背景的对比度差异实现目标的检测与跟踪。这类算法按照跟踪参考点的不同可以分为边缘跟踪# 形心跟踪和质心 跟踪等。这类算法不适合复杂背景中
日期 2023-06-12 10:48:40
深度盘点：时序预测之异常检测算法综述
本文将介绍在时间序列预测相关问题中常见的异常检测算法，可以很大程度上帮助改善最终预测效果。喜欢记得收藏、关注、点赞。 注：完整版代码、数据、技术交流，文末获取 异常分类 时间序
日期 2023-06-12 10:48:40TDOA算法综述--(3)--Fang‘s Method
目录 1. 概要 2. 基本方程 3. 求解 1. 概要 本文介绍名为Fang's Method的TDOA求解算法。 关于背景介绍参见TDOA算法综述(An overview of TDOA algorithm)--(1)。 2. 基本方程 在前文我们得到了如下所示的TDO
日期 2023-06-12 10:48:40
TDOA算法综述--(2)--Chan‘s Method
目录 1. 概要 2. 变量代换 3. 方程求解 1. 概要 本文介绍TDOA求解算法之Chan's Method的求解推导过程。 关于背景介绍参见TDOA算法综述(An overview of TDOA algorithm)--(1)。 2. 变量代换 根据以上关于R
日期 2023-06-12 10:48:40TDOA算法综述(An overview of TDOA algorithm)--(1)
目录 1. 概要 2. Mathematical Formulation 3. Chan's Method 4. Fang's Method 1. 概要 TDOA(Time Difference Of Arrival)是基于各参考基站（以下称为Anchor或Anc）与待定位对象&#
日期 2023-06-12 10:48:40常用聚类算法综述
聚类的概念 对于有标签的数据，我们进行有监督学习，常见的分类任务就是监督学习；而对于无标签的数据，我们希望发现无标签的数据中的潜在信息，这就是无监督学习。
日期 2023-06-12 10:48:40【转】带约束的多目标优化进化算法综述
带约束的多目标优化进化算法综述 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「街灯下的哥斯拉」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/a1920993165/article/details/111239813 约束优化进化算法综述 1.摘要
日期 2023-06-12 10:48:40人工神经网络发展历史及算法应用综述
作者：柯悦 简 介： 人工神经网络概念自提起以来,它的发展经历了起起落落,而如今人工神经网络也与各个领域相结合,实现它的价值。人工神经网络主要用来处理分类与回归的问题。决定神经网络发展
日期 2023-06-12 10:48:40C#，图像二值化（01）——二值化算法综述与二十三种算法目录
图像二值化，就是把彩色（先转为灰色图）最终转为黑白两色图片的计算过程。 看似极其简单，但人们研究了几十年，却始终未达到至臻境界的问题。万幸的是，北京联高软件开发有限公司研究开发了最好的 图像二值化 和 彩色图转灰度图 算法，其效果是远超 OpenCV &
日期 2023-06-12 10:48:40【转】Java学习---垃圾回收算法与 JVM 垃圾回收器综述
【原文】https://www.toutiao.com/i6593931841462338062/ 垃圾回收算法与 JVM 垃圾回收器综述 我们常说的垃圾回收算法可以分为两部分：对象的查找算法与真正的回收方法。不同回收器的实现细节各有不同，但总的来说基本所有的回收器都会关注如下两个方面：找出所有的存活对象以及清理掉所有的其它对象——也就是那些被认为是废弃或无用的对象。Java 虚拟机规范中对垃圾
日期 2023-06-12 10:48:40