Rotation Averaging and Strong Duality 阅读

最新推荐文章于 2024-02-03 08:43:51 发布
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分类专栏： CVPR2018 文章标签： geometry optimization computer vision 3d reconstruction cvpr
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/eglxiang/article/details/81541214
本文探讨了结构从运动（Structure from Motion）中涉及的技术，包括四元数和旋转矩阵等核心概念。这些数学工具在计算机视觉和三维重建中扮演着重要角色。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

This problem normally comes together with structure from motion: quarternions, rontation matrices and so on.

FedPAQ: A communication-efficient federated learning method with periodic averaging and quantization
qq_45727498的博客
12-09 2215
学习笔记之FedPAQ: A Communication-Efficient Federated Learning Method with Periodic Averaging and Quantization
三维重建的定位定姿算法
qq_29462849的博客
10-19 515
点击上方“计算机视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达3D视觉的核心问题是恢复场景结构、相机位姿、和相机参数，而解决方式有两种，一种是off-line的sfm(structure fro...
RotationAveraging
04-29
旋转平均 该代码基于Chatterjee和Govindu [1]的论文。 它实现了L1RA算法和IRLS算法。 L1-IRLS算法是通过合并前两个来实现的，如tests / run.py文件中所示。 要求 该软件包需要numpy，scipy和networkx。 使用pip安装它们。 正在安装 要安装此软件包，请克隆此存储库并通过运行以下命令来执行setup.py文件： python setup.py install 文献资料 该文档即将发布（tm）。 参考 [1] Avishek Chatterjee和Venu Madhav Govindu。 高效且强大的大规模旋转平均。 ICCV 2013。
Convex optimization 4.2 ---Strong duality
weixin_43485943的博客
05-07 326
1 Introduction 在4.1节，我们回顾了对偶的原理、如何构建、作用，在4.2继续应用对偶条件，尤其是强对偶条件，帮助我们分析和解决优化问题。 2 Certificate of suboptimality 对于标准的优化问题： {minf0(x),x∈Rnsubfi(x)≤0,i=1,...mhi(x)=0,i=1,...,p \left \{ \begin{aligned} & min \quad & f_0(x), x \in R^n \\ & sub \quad &a
matlab解决路径优化代码-sos-rotation-averaging:通过稀疏有界度平方和优化可证明全局最佳单元四元数旋转平均
05-23
matlab解决路径优化代码sos旋转平均 通过稀疏有界度平方和优化，可证明全局最佳的单元四元数旋转平均值。 安装和依赖项 所有代码和实验均在Matlab R2017b中开发。 我们使用Matlab程序包，该程序包附带其自己的SDPT3修改版（请参阅链接的存储库以获取设置详细信息）。 我们使用建模语言，该语言免费用于学术用途。 使用了CVX附带的默认SDPT3求解器。 我们的绘图脚本利用该功能创建子图。 用法 所有代码均可在文件夹matlab/ 。 确保将此文件夹及其子文件夹以及所有依赖项添加到您的Matlab路径中。 绘图脚本 可以使用脚本matlab/plot_error_figures.m运行我们（见下文）中出现的误差和成本函数图的代码。 该脚本使用.mat文件，其中包含data/中的实验结果。 数据文件是通过相对路径访问的，因此请确保从matlab/文件夹中运行脚本。 旋转平均示例脚本 脚本matlab/results_rotation_averaging_sbsos_odom.m显示了我们的主要贡献的示例用法，即对仿真噪声数据的功能matlab/rotation_averag
支持向量机：Duality
技术与生活齐头并进
09-08 580
在之前关于 support vector 的推导中，我们提到了 dual ，这里再来补充一点相关的知识。这套理论不仅适用于 SVM 的优化问题，而是对于所有带约束的优化问题都适用的，是优化理论中的一个重要部分。简单来说，对于任意一个带约束的优化都可以写成这样的形式： 形式统一能够简化推导过程中不必要的复杂性。其他的形式都可以归约到这样的标准形式，例如一个 maxf(x) 可以转化
三维重建笔记_光束平差法(Bundle Adjustment, BA)
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惊鸿一博
01-29 1万+
目录 1 光束平差法(Bundle Adjustment, BA) 1.1 SFM (Structure‐from‐Motion) 定义 问题描述 1.2 重投影误差 (Reprojection Error) 目标函数 1.3 使用 Levenberg‐Marquardt Algorithm 进行优化 问题描述 简化目标函数 参考 Gauss‐Newton Method ...
Content removal via both thresholding averaging and two dimensional discrete fractional fourier transform
02-06
Content removal via both thresholding averaging and two dimensional discrete fractional fourier transform
Aperture-averaging effects for weak to strong scintillations in turbulent atmosphere
02-12
(2) the scintillations caused by small- and large-scale eddies, respectively, are statistically independent; (3) the Rytov method for optical scintillation collected by the finite-diameter receiving ...
adc.rar_adc averaging
09-20
在标题"adc.rar_adc averaging"中，提到的是一个关于使用PIC单片机进行ADC平均值计算的项目。描述中提到了具体的实现细节，包括C语言编程、选择RAO作为模拟输入通道、连续转换4次求平均值以及结果的显示方式。 首先...
一文理解拉格朗日对偶和KKT条件
weixin_33857679的博客
09-09 338
一. 最优化问题求解 1. 等式约束的极值求法 $$ \begin{gather*} \underset{t}{min} f(t) \; s.t.\; h_i(t)=0,i=1,\cdots,p \end{gather*} $$ 目标函数: $f(t)$, 引入Lagrange算子:$L(t,\beta) = f(t) + \sum_{i...
Duality对偶性
weixin_33739523的博客
04-21 285
转载自：blog.pluskid.org/?p=702 通常来说每一个优化问题都能被转换为如下形式: 形式统一能够简化推导过程中不必要的复杂性。其他的形式都可以归约到这样的标准形式，例如一个 可以转化为 等。假如 全都是凸函数，并且 全都是仿射函数（就是形如 Ax+b 的形式），那么这个问题就叫做凸优化（Convex Optimization）问题。凸优化问题有许多优良的性质，例如它的极值是...
线性规划中的对偶理论与Farkas引理及应用
世事难料，保持低调
02-03 3550
对偶（Duality）理论与Farkas引理是线性规划中非常重要的部分，有着广泛的应用。本文聊一下关于它们的一些理解。文章不重在理论推导，因为任何一本关于优化的书基本都会有单独的章节来阐述相关的证明。以下先分别介绍Duality理论与Farkas引理，再说说它们的联系。
openMVG--GlobalSFM(原理及代码解读)
小rivaaaa的博客
08-10 4743
openMVG--GlobalSFM1、相关概念2、默认参数设置3、使用注意：4、算法流程5、代码实现过程5-0 globalSFM接口函数：5-1接口函数内部实现：5-1-05-1-1 Keep only the largest biedge connected subgraph5-1-2 Compute_Relative_Rotations (2 views matching)5-1-3 Compute_Global_Rotations(relatives_R, global_rotations)5
CVPR 2018 paper
qq_34848537的博客
10-08 1万+
CVPR 2018 参考链接 CVPR 2018 论文解读集锦（9月27日更新） CVPR 2018 open access Paperlist Embodied Question Answering Learning by Asking Questions Finding Tiny Faces in the Wild With Generative Adversarial Network...
2018 CVPR_Oral文章目录
qq_19892083的博客
09-28 1512
DensePose: Multi-Person Dense Human Pose Estimation In The Wild Context Encoding for Semantic Segmentation Augmented Skeleton Space Transfer for Depth-based Hand Pose Estimation Semi-parametric Image ...
机器学习之&&Dual（带约束条件的最优化问题）
sp_programmer的专栏
12-12 1万+
关于dual的相关知识，这套理论不仅适用于SVM的优化问题，而是对于所有带约束的优化问题都适用，是优化理论中的一个重要部分。(也许你觉得一个IT人优化问题不重要，其实你仔细想想，现实中的很多问题，都是在有条件约束的情况下的求最优的问题)
cell-averaging CFAR
最新发布
12-28
### Cell-Averaging CFAR Algorithm Implementation and Explanation In radar signal processing, the cell-averaging constant false alarm rate (CA-CFAR) technique is widely used to detect targets while maintaining a consistent probability of false alarms across varying noise levels. The CA-CFAR method operates by comparing the amplitude of each range cell under test with an adaptive threshold determined from neighboring cells. The core principle involves selecting guard cells immediately adjacent to the cell under test that are not included in averaging operations because these may be contaminated by target returns. Reference cells surrounding the guard region provide estimates of background clutter level which helps set detection thresholds dynamically based on local conditions[^1]. A typical implementation process includes: #### Step-by-step Process Description Given input data as a sequence representing received signals over time or space intervals called "range bins": 1. Define parameters including number of reference cells before (`N_before`) and after (`N_after`), plus any optional guard bands around the CUT. 2. For every potential target location within this dataset: * Calculate mean value using only valid references outside protected zones. * Apply scaling factor derived empirically according to desired Pfa (probability of false alarm). 3. Compare current sample against computed decision boundary; flag detections accordingly. Below demonstrates Python code implementing basic functionality described above: ```python import numpy as np def ca_cfar(signal, N_before=8, N_after=7, scale_factor=4.5): """ Perform Cell Averaging Constant False Alarm Rate Processing Args: signal (array): Input array containing complex IQ samples N_before (int): Number of leading edge reference cells N_after (int): Trailing edge count for same purpose scale_factor (float): Multiplier applied during threshold calculation Returns: detected_targets (list[int]): Indices where peaks exceed calculated limits """ num_samples = len(signal) window_size = N_before + 1 + N_after half_window = int((window_size - 1)/2) # Initialize output list storing indices corresponding to detected objects detected_targets = [] for i in range(half_window, num_samples-half_window): # Extract relevant subset excluding central element being evaluated now ref_cells = np.concatenate([ abs(signal[i-N_before:i]), abs(signal)[i+1:i+N_after+1]]) avg_power = np.mean(ref_cells) thresh = avg_power * scale_factor if abs(signal[i]) >= thresh: detected_targets.append(i) return detected_targets ``` This function takes into account both preceding and succeeding elements relative to each point along the series when computing average power measurements. By adjusting `scale_factor`, one can control sensitivity effectively without altering underlying logic structure significantly. --related questions-- 1. How does changing the size of reference windows impact performance metrics like PD (detection probability)? 2. What modifications would improve robustness towards non-Gaussian distributed interference? 3. Can you explain how log-domain computations benefit numerical stability compared to linear domain alternatives? 4. Are there alternative approaches beyond simple moving averages worth exploring for setting dynamic thresholds?
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