Distance mapping

最新推荐文章于 2024-10-22 01:21:02 发布

AMin2001

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分类专栏：图形文章标签： distance

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我实现了GPU Gems 2中所说的Distance mapping，效果不错，速度也挺快。
放张截图先：

确定要放弃本次机会？

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WPF GDI 画晶圆Mapping图增加缩放功能

StevenChen的博客

04-16

317

做过半导体设备的公司应该都要做这个功能，主要使用还是数据的可视化更直观。如芯片的加工，检测状态，加工结果，检测结果。可以显示不同颜色蓝色是未加工状态，黄色是加工中，绿色是加工成功，红色是NG（失败）等。缩放支持鼠标滑轮（滚轮）事件，滑块缩放控件，按钮事件。

多维尺度分析（Multidimensional scaling，MDS）及SPSS实现

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多维尺度分析（Multidimensional scaling，简称MDS）是根据具有很多维度的样本或变量之间的相似性（距离近）或非相似性（距离远，即通过计算其距离）来对其进行分类的一种统计学研究方法。是一种降维分析法。例1：让消费者测试一下兰蔻、雅诗兰黛、SK-2、La prairie、资生堂、雪花秀、Sisley、倩碧等知名化妆品的眼霜之后，对其相似性和非相似性进行评估（1-10评分标准，1...

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DistanceMap:距离地图应用程序的代码和演示

05-28

＃距离地图 ## README 这是在找到的距离地图应用程序的源代码，是为课程项目创建的。它还包含同一应用程序的Slidify演示文稿，可在阅读。距离图是一种应用程序，它以两个美国城市为输入（从10个中选择），并返回它们之间的直线距离（以英里和公里为单位）。它还在地图上添加了两个标记，以使用户知道城市的位置。应用程序页面应类似于文件夹中的。如果不是这样，请告诉我。使用的数据集：，可从基础R安装中获得。从检索的城市的坐标。使用的库：和。使用CSS主题：[Darkly]（）。

论文分享 A Distance Map Regularized CNN for Cardiac Cine MR Image Segmentation

Klay Ye

01-27

893

摘要心脏图像分割是生成个性化心脏模型和量化心脏性能参数的关键过程。已经提出了几种卷积神经网络结构来从心脏核磁共振图像中分割心室。本文提出了一种基于多任务学习(MTL)的正则化框架用于心脏磁共振图像分割。该网络被训练来执行语义分割的主要任务，以及同时进行的像素级距离图回归的辅助任务。提出的距离图正则化块是添加到现有CNN架构的瓶颈层的解码器网络，便于网络学习鲁棒的全局特征。训练后去除正则化块，使网络参数的原始个数不变。我们表明，所提出的正则化方法在两个公开可用的心脏电影磁共振成像数据集上改善了二类和多类

SSE图像算法优化系列二十五:二值图像的Euclidean distance map（EDM)特征图计算及其优化。...

weixin_33739646的博客

12-27

845

　　Euclidean distance map（EDM)这个概念可能听过的人也很少，其主要是用在二值图像中，作为一个很有效的中间处理手段存在。一般的处理都是将灰度图处理成二值图或者一个二值图处理成另外一个二值图，而EDM算法确是由一幅二值图生成一幅灰度图。其核心定义如下：　　The definition is simple enough: each point in the foregrou...

「Medical Image Analysis」Note on Distance Map Regularized CNN

小锋子Shawn

01-09

353

QQ Group: 428014259 Tencent E-mail：403568338@qq.com http://blog.youkuaiyun.com/dgyuanshaofeng/article/details/86119215 [1] A Distance Map Regularized CNN for Cardiac Cine MR Image Segmentation 2018

二值图像的Euclidean distance map（EDM)特征图计算及其优化

weixin_39450742的博客

06-30

1839

本篇博文来自博主Imageshop，打赏或想要查阅更多内容可以移步至Imageshop。转载自：https://www.cnblogs.com/Imageshop/p/10178071.html侵删 Euclidean distance map（EDM)这个概念可能听过的人也很少，其主要是用在二值图像中，作为一个很有效的中间处理手段存在。一般的处理都是将灰度图处理成二值图或者一个二值图处理成另外一个二值图，而EDM算法确是由一幅二值图生成一幅灰度图。其核心定义如下：　　The defini..

An Asymmetric Distance Model for Cross-View Feature Mapping in Person Reidentification

鄠邑原野的博客

03-06

239

Chen Y C, Zheng W S, Lai J H, et al. An Asymmetric Distance Model for Cross-view Feature Mapping in Person Re-identification[J]. IEEE Transactions on Circuits & Systems for Video Technology, 2016,...

icc_to_iccii_command_mapping_v4.5.pdf

10-28

"ICC to ICC2 Command Mapping" ICC（Integrated Circuit Compiler）是一种集成电路编译器，用于将高级描述语言（HDL）设计转换为物理实现。ICC2是ICC的升级版本，具有许多新的特性和改进。下面是ICC到ICC2命令映射...

elevation_mapping_cupy on Orin

bearrex的博客

12-16

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install elevation_mapping_cupy on Orin

ROS学习记录：Hector_Mapping建图的参数设置

qq_52251819的博客

06-27

1225

在上一篇文章（以上链接）通过launch文件启动了Hector_Mapping建图功能，这一篇文章将。

MDS（multidimensional scaling） Map

Calm down & Carry on

05-29

2038

MDS（multidimensional scaling）多维尺度分析 Sammon Projection: A Nonlinear Mapping for Data Structure Analysis

python主题建模可视化LDA和T-SNE交互式可视化

大数据部落

09-18

3571

原文链接：http://tecdat.cn/?p=6917 我尝试使用Latent Dirichlet分配LDA来提取一些主题。本教程以自然语言处理流程为特色，从原始数据开始，准备，建模，可视化论文。

使用距离函数的逐像素位移映射

enjoy3d的专栏

03-03

3289

第8章使用距离函数的逐像素位移映射William DonnellyWaterloo大学在本章中，我们将演示distance map，一种在pixel shader中给对象添加小尺度位移映射的技术。我们把位移映射看作一个光线跟踪的问题，从基表面的纹理坐标开始，计算观察射线相交于偏移后表面的纹理坐标。为了达到这个目的，我们预计算一个三维distance map，它给定了空间中的点和偏移后表面距离的量度

TowardsDataScience 博客中文翻译 2022（二百五十八）

龙哥盟

10-22

1271

主题建模是一种自然语言处理(NLP)任务，它利用无监督学习方法从我们处理的一些文本数据中提取出主要主题。这里的“无监督”一词意味着没有与主题标签相关联的训练数据。相反，算法试图直接从数据本身发现潜在的模式，在这种情况下，是主题。有各种各样的算法广泛用于主题建模。在接下来的系列文章中，我打算一一介绍。在本文中，我们看看什么是潜在的狄利克雷分配(LDA)算法，它是如何工作的，以及如何使用多个 Python 包来实现它。

R语言中的LDA模型：对文本数据进行主题模型topic modeling分析

大数据部落

06-20

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原文链接：http://tecdat.cn/?p=4333 主题建模在文本挖掘中，我们经常收集一些文档集合，例如博客文章或新闻文章，我们希望将其分成自然组，以便我们可以分别理解它们。主题建模是对这些文档进行无监督分类的一种方法，类似于对数字数据进行聚类，即使我们不确定要查找什么，也可以找到自然的项目组。潜在狄利克雷分配（LDA）是拟合主题模型特别流行的方法。它将每个文档视为主题的混...

GPU Gems2 - 8 使用距离函数的逐像素位移贴图

yinfourever的专栏

06-03

339

【章节概览】距离贴图（distance map）是一种在像素着色器中给对象添加小范围位移映射的技术。这章中详细介绍了使用距离函数的逐像素位移贴图（Per-Pixel Displacement Mapping with Distance Functions）技术。【核心要点】这章中提出了距离贴图（Distance Mapping）/距离函数（Distance Funct...

wifi mapping

最新发布

01-10

### WiFi 映射技术及其实施方法 WiFi映射是指通过分析无线信号强度和其他特征来创建物理空间的地图的技术。这项技术广泛应用于室内定位系统、增强现实应用以及物联网设备管理等领域。 #### 1. 基本原理 WiFi映射主要依赖于接收信号强度指示（RSSI）值来进行位置估计。当移动设备连接到某个Wi-Fi接入点时，会周期性地报告其接收到的信号强度。这些数据可以用来推断设备相对于各个接入点的位置[^2]。 #### 2. 实施方法 ##### 数据收集阶段为了建立准确的WiFi指纹库，在目标区域内设置多个已知坐标的参考点，并记录下每个位置处来自不同APs(访问节点) 的RSSI读数。此过程通常被称为“离线训练”。 ```python import numpy as np def collect_rssi_data(positions, ap_ids): rssi_readings = {} for pos in positions: readings_at_pos = [] # Simulate collecting RSSI values at this position for ap_id in ap_ids: reading = simulate_rssi(pos, ap_id) readings_at_pos.append((ap_id, reading)) rssi_readings[pos] = readings_at_pos return rssi_readings # Function simulating actual hardware collection of RSSIs def simulate_rssi(position, ap_id): distance = calculate_distance(position, get_ap_location(ap_id)) attenuation_factor = compute_attenuation(distance) signal_strength = base_signal_level - attenuation_factor return round(signal_strength) ``` ##### 定位算法设计一旦有了足够的历史样本作为参照系，则可以通过比较实时测量得到的新RSSI序列与数据库中的已有模式之间的相似度来进行匹配计算，从而确定未知坐标下的最可能地点。常用的方法有K近邻(KNN)，加权质心法等： - **K最近邻居**(K-nearest neighbors): 找出k个距离当前测试样本最近的历史观测点并取平均值得到预测结果； - **加权质心**: 对每一个候选区域内的所有采样点赋予权重因子w_i=exp(-d_ij/σ),其中d_ij表示待测点j至该区中心i间的欧氏间距；最终选取累积得分最高的那个即为所求解。 #### 3. 应用场景拓展除了基本的功能外，还可以结合其他传感器如蓝牙信标、超宽带(UWB)标签甚至视觉SLAM来做多模态融合优化精度。另外随着5G网络普及带来的低延迟特性也为更复杂的应用提供了可能性，比如远程手术指导或是自动驾驶辅助等功能都将成为未来发展的方向之一。