深度图可视化

最新推荐文章于 2024-10-23 09:31:50 发布
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#可视化 #深度图

本文探讨了深度图为何采用彩色而非单一灰阶展示的原因。彩色深度图有助于人类视觉更直观地理解场景深度变化，通过不同的颜色空间增强深度感知，改善了灰黑色深度图难以辨识物体及深度变化的问题。

之前一直以为深度图应该是黑灰色的，不清楚为什么还有彩色的深度图，直到今天才知道原来这是深度图可视化。
专门写篇博客纪念一下！
在这里插入图片描述
灰黑色的图片人眼很难识别出其中的物体，感知深度的变化。所以才需要可视化，下面是几种颜色空间：
在这里插入图片描述

5、线性离散优化的反事实解释与车辆路径问题的列消除方法
b0c1d2的博客
08-14 17
本文探讨了线性离散优化中的反事实解释方法及其在调度问题中的应用，分析了现有方法的局限性并提出了改进方向，如引入启发式加速、最小化决策扰动和增强可操作性。同时，针对车辆路径问题（CVRP），提出了一种新型的列消除方法，通过构建决策图与受限网络流，结合拉格朗日松弛、切割平面和基于约化成本的弧固定技术，迭代移除不可行路径以加强松弛并提升对偶界。实验结果表明该方法在求解性能上具有竞争力。研究为优化问题的可解释性与高效求解提供了新思路。
松弛条件
机器学习的小学生
11-16 4191
基本的优化问题： minimizesubject tof0(x)fi(x)≤0,i=1,...,mhi(x)=0,i=1,...,p\begin{equation} \begin{aligned} \text{minimize} \quad &f_0(x) \\ \text{subject to} \quad& f_i(x) \leq 0, i=1,...,m \\ &h_i(x)=0,i=1,
【转】GAMITBLOBK中固定解、浮点解、约束解、松弛解等解类型解释
weixin_30362083的博客
05-18 1069
在GAMIT/GLOBK的使用过程中，经常会碰到固定解、浮点解、约束解、松弛解及其相关组合解（如约束固定解）等词汇，对于初学者，一时难以弄明白其中的含义，一般只有按部就班按照教程中，怎么说就怎么弄，不明白其中为什么这么做。现将其解的类型分别作一些介绍。 1、固定解（fixed） 固定解指在基线解算过程中，对整周模糊度固定为整数后，回代到方程解算得到的未知参数解（如基线向量...
relaxation（松弛法）定义理解
Nicola.Zhang
06-21 1万+
举例说明，例如我们可以从某个机场坐飞机达到若干个机场，然后从这些机场出发，我们又需做火车前往若干个城镇。现在假设我们手里有飞行时间表（list 或者 dict），而 A[u] 表示的是从当前位置出发，我们到达 u 机场所需的时间。类似地，我们用 B[u][v] 来表示坐火车从 u 机场到达 v 城镇所需的时间（B 自然为 list of lists 或 dict）。下面我们从到达各镇的路径中随机选...
拉格朗日松弛 | 运筹优化
weixin_48888528的博客
05-29 3218
由于大规模整数规划/混合整数规划往往是NP-hard的，所以我们很难直接对这些问题求解。每当遇到这些复杂问题的时候，一个基本思路就是对复杂的优化问题进行分解（decomposition）。拉格朗日松弛便是其中一种常见的分解方式。松弛的意思即为放松约束，松弛方法主要有以下四种：1）线性规划松弛（将整数约束松弛至实数约束）2）对偶规划松弛（求解对偶规划，根据弱对偶定理，求 max \text{max}max 的对偶问题提供了求 min \text{min}min 的原问题的一个下界）
拉格朗日松弛（一）——理论及算法
CloudInSky1的博客
01-06 2万+
本篇博文综合现有的各种资料，系统性地介绍了拉格朗日松弛的基本理论和常见的变形。还介绍了拉格朗日松弛算法，包括次梯度优化算法和拉格朗日松弛启发式算法。
图解数学：拉格朗日松弛方法的直观理解
程序猿视角
04-15 1715
昨晚写了拉格朗日松弛方法的原理分析，今天意犹未尽，图解一下，从直观上进一步理解这种方法。
MATLAB下基于二阶锥松弛的含SOP配电网重构问题与仿真研究
最新发布
05-29
内容概要：本文详细介绍了利用MATLAB进行含智能软开关(SOP)的配电网...其他说明：建议初学者从简单系统开始练习，重点关注SOP容量限制、二阶锥松弛精度和节点电压变化情况。未来可进一步探索将分布式储能集成到模型中。
CSC.rar_CSC_超松弛
09-20
超松弛法通常包括两种类型：简单松弛法（SOR，Successive Over-Relaxation）和广义松弛法（GS，Gauss-Seidel）。SOR通过调整松弛因子ω来加速收敛，其迭代公式为： x^(k+1) = (1-ω)x^k + ω * (D^(-1)) * (b - Ax^...
脑洞大开：一分钟理解拉格朗日松弛方法原理
程序猿视角
04-14 1696
拉格朗日松弛方法的思路很简单，就是把约束条件去掉。我们看这种情况下，用拉格朗日松弛方法求解会出现什么情况。这说明对应数学规划问题的最优解的约束条件无效，直接去掉该条约束条件即可。因为没有约束条件的限制，问题(2)求解就更为简单了，中学生就能解决。当然，选择这样简单的例子，是为了说明拉格朗日松弛方法的基本思想和原理。这触及到拉格朗日方法的本质了。的最小值，而且它的最小值的最大值也一定能够等于。，于是我们得到最终得拉格朗日函数 (2)。时，(5) 式是小于零的。因此，(5) 成立时，因此，(5) 成立时，
松弛定义的历史演变：从理论到实践
AI天才研究院
12-27 1651
1.背景介绍 松弛定义(Relaxation Method)是一种用于解决优化问题的算法方法，它通过将原始问题转化为一系列更简单的子问题来求解。这种方法在图像处理、机器学习、操作研究等领域具有广泛的应用。在这篇文章中，我们将从理论到实践的角度深入探讨松弛定义的历史演变、核心概念、算法原理、具体操作步骤以及数学模型公式。同时，我们还将讨论松弛定义在实际应用中的一些常见问题和解答。 1.1 优化问...
【运筹优化】拉格朗日松弛 & 次梯度算法求解整数规划问题 + Java调用Cplex实战
知不足而奋进，望远山而前行
03-11 1万+
对于一个整数规划问题，拉格朗日松弛放松模型中的部分约束。拉格朗日松弛之所以受关注，是因为在大规模的组合优化问题中，若能在原问题中减少一些造成问题“难”的约束，则可使问题求解难度大大降低，有时甚至可以得到比线性松弛更好的上下界。从最终结果可以看到， bestLB 为10，也就是通过拉格朗日松弛&次梯度算法得到的最优可行解的目标值为10，这明显不是最优解（最优解应该是16，当遇到一些很难求解的模型，但又不需要去求解它的精确解，只需要给出一个次优解或者解的上下界，这时便可以考虑采用松弛模型的方法加以求解。
拉格朗日松弛与拉格朗日分解 lagrangian relaxation
sinat_41348401的博客
05-27 6575
拉格朗日松弛 lagrangian relaxation首先介绍下拉格朗日松弛的出发点，以及该方法所属的门类；再介绍下拉格朗日松弛法需要处理的难点和注意事项。
链接器松弛优化原理介绍
weixin_42031299的博客
09-13 875
（1）作用：通常RISC架构处理器访问符号地址需要两条指令，一条指令处理地址高位，一条指令处理地址地位，但是在链接阶段，通过链接松弛优化，使用一条指令实现对符号地址的访问；（2）链接松弛优化主要涉及两方面：函数跳转优化、符号地址访问优化；
【MPC】模型预测控制 | 在车辆控制中的应用（三）不等式约束和松弛因子
weixin_42629671的博客
08-20 732
写在前面： ???? 欢迎光临 清流君 的博客小天地，这里是我分享技术与心得的温馨角落。???? ???? 人生如戏，我们并非能选择舞台和剧本，但我们可以选择如何演绎 ????感谢您的支持与关注，让我们一起在知识的海洋中砥砺前行~~~ 文章目录引言一、不等式约束的构建1、安全距离约束2、速度约束3、横向约束4、加速度约束5、转向角速度约束二、不等...
凸优化问题与非凸问题
weixin_43899239的博客
10-23 2206
对于一个 n×n的实对称矩阵 A，如果对于所有非零向量 x∈Rn，都有： xTAx≥0则称A 是半正定的。如果 xTAx>0 对所有非零向量 x 成立，则 A 是正定的。
经典的SDR算法： 用半正定松弛法 ( Semidefinite Relaxation) 求解二次优化问题
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B417科研笔记
06-07 5万+
前言 本文是博主对于 Zhi-quan Luo 老师的经典著作 《Semidefinite Relaxation of Quadratic Optimization Problems》 的读书笔记，希望可作为对全文以中文形式的核心梳理。 单刀直入 首先， Semidefinite Relaxation (SDR) 适用的问题可以写为如下形式： min⁡x∈Rn    xTCx s.t. xTAix⊵ibi,i=1,…,m(1) \begin{aligned} \min _{x \in
最优化问题求解流程图（松弛变量+拉格朗日乘子）
weixin_74009895的博客
10-09 330
最终到右侧再通过使用梯度下降等一系列算法求最优解。
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