NLOS的博客

激光雷达作为一种主动式激光探测技术,通过发射脉冲激光并接收其反射回波信号,来获取目标距离和其他信息,在军事侦察、无人驾驶、机器人导航等领域有着广泛的应用。但传统的点状激光雷达存在图像分辨率受限等问题。为此,群像素激光雷达技术被提出,其通过在传感器上引入编码/解码过程,实现单个传感器像元对应多个图像像素,从而大大提高了图像分辨率。群像素激光雷达技术通过在传感器上引入编码/解码过程,实现单个传感器像元对应多个图像像素,大大提高了图像分辨率。在传感器端加入编码模块,在激光发射端引入解码模块。

4D mmwave radar面临的问题：本文贡献：提出了一种高doppler and angle resolution的algorithm1 高Doppler resolution with high-dynamic:✅ propose a novel velocity ambiguity resolution algorithm🚩 using a dual pulse repetition frequency (dual-PRF) waveform design + embedded in an t

动机现有主动NLOS tracking方法不实用 (due to oversimplified settings)研究内容提出了一种纯被动方法：通过中继墙跟踪房间中的人贡献：1 提出了PAC-Net✅ 由交替传播和校准组成，使其能够在帧级粒度上利用动态和静态消息2 制作了NLOS Track数据集✅ 第一个passive NLOS tracking数据集✅ 视频剪辑 + 相应的轨迹✅ 包括实拍数据和合成数据。

解决了 FMCW MIMO mmwave radar的低角度分辨率问题背景mmwave radar通常仅10根天线左右，角度分辨率很低解决方案：1 提出了ADC-SR (ADC数据超分辨模型)：使用来自少数接收器的信号预测额外的信号✅ 特点：与baseline相比性能相当，但参数减少50倍2 将ADC-SR与标准的RAD超分辨模型结合，获得混合超分辨率模型 (Hybrid-SR)✅ 性能可以大幅提高实验结果。

在一台刚买的电脑上装Intel RealSense T265的SDK，并用python采集数据。然而，Viewer的确安装好就能识别，但是python始终无法识别。历经重启、管理员python等都未能解决。根据之前的经验，应该非常顺利才对。

下述链接：给出了使用Intel T265进行定位和拍照的Demo代码。然而，该代码存在问题：当读取的帧数>2500帧时，会报错无法接收到frame;

presentThisexploits⇒⇒但允许不规则的轨迹(Conventional SAR 需要 canonical acquisition surfaces包括and⇒⇒易于 deploy and calibrateMethods⇒⇒✅ inexperienced users 也可以进行扫描。

本文记录调试TCSPC时间相关单光子计数器时遇到的坑，以防下次再范：1. 输入信号常常需要添加额外的衰减+微分器很多前级设备输出信号为类TTL信号，功率过大，且脉冲不明显，故需要添加衰减-微分器才能输入。否则易烧坏/计数错误；2. 开机后过二十分钟再正式使用刚开机时测量可能不准，因此对精确度要求非常高的实验常常需要预热20分钟以保证准确性；3. offset和bin_resolution的调整用于存储start-stop time的寄存器常常是有范围的，如仅有12 ...

相关博客：2020最后一天|| 时间相关单光子计数技术的原理和优点2020最后一天 || 常用光子计数检测器分类与原理2020最后一天 || 时间相关单光子计数器(TCSPC)的定时分辨率(Timing Resolution)误差来源2020最后一天 || 时间相关单光子计数器(TCSPC)的TTTR模式(Time-Tagged-Time-Resolution Mode)简介参考文献：PicoQuant: 光子计数和定时产品宣传手册PicoQuant: 时间相干单光子计数技术手.

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论文原文：Ting-Chun Wang, Ming-Yu Liu, Andrew Tao, Guilin Liu, Jan Kautz, and Bryan Catanzaro. "Few-shot Video-to-Video Synthesis", in NeurIPS, 2019.https://nvlabs.github.io/few-shot-vid2vid/main.pdf论文地址：https://nvlabs.github.io/few-shot-vid2vid/..

Computational Mirrors: Blind Inverse Light Transport by Deep Matrix FactorizationMiika Aittala, Prafull Sharma, Lukas Murmann, Adam Yedidia, Gregory Wornell,William T. Freeman, andFrédo Durand论文Github地址：https://github.com/prafull7/compmirrors论文原...

论文原文：Wenzheng Chen, FangyinWei, Kiriakos N. Kutulakos, Szymon Rusinkiewicz, and Felix Heide. 2020. Learned Feature Embeddings for Non-Line-of-Sight Imaging and Recognition. ACM Trans. Graph. 39, 6, Article 230 (December 2020), 18 pages. https://doi.org/1

目录引言激光三角测量法的原理正入射斜入射正入射与斜入射的对比激光三角测量法测距的特点主要误差来源激光抖动被测物体表面颜色激光光斑检测精度入射光束的景深限制参考文献引言激光测距是LCT等主动非视距成像的基础，因此熟悉激光测距方法还是很有必要的。激光测距主要包括干涉法、脉冲ToF法和三角测量法。本文参考几篇文献，说明激光三角测量法的原理。激光三角测量法的原理激光三角测量法的设置与双目立体视觉很像，只是将其中的一个LCD换成了laser。激.

一篇论文说激光雷达技术从原理上可以分为相干测量和直接测量，其中，相干探测也可以分为零差探测和外差探测；直接探测则可以分为模拟探测和单光子探测。由于不懂"相干探测也可以分为零差探测和外差探测"中的零差探测和外差探测，故写本文以说明零差检测、外差检测、内差检测 以及"相干探测也可以分为零差探测和外差探测" 的具体含义。1. 零差检测，外差检测和内差检测本节分3个小节分别叙述零差检测、外差检测和内差检测。在每个小节中，首先给出各个地方对该小节探测方法的定义和说明，之后再对该小节的探测方法...

论文阅读Henley, C., Maeda, T., Swedish, T., & Raskar, R. (2020, August). Imaging Behind Occluders Using Two-Bounce Light. InEuropean Conference on Computer Vision(pp. 573-588). Springer, Cham.https://www.media.mit.edu/publications/imaging-behind-occl..

T.-C. Wang et al., “Video-to-Video Synthesis,” arXiv:1808.06601 [cs], Dec. 2018, Accessed: Nov. 03, 2020. [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/1808.06601.论文项目地址:https://tcwang0509.github.io/vid2vid/Abstractvideo-to-video synthesis: 学习一个从输入视频..

Lindell, D.B., Wetzstein, G. Three-dimensional imaging through scattering media based on confocal diffuse tomography.Nat Commun11,4517 (2020).https://www.nature.com/articles/s41467-020-18346-3Abstract必要性：光学成像技术，如LiDAR等有很大的作用，但散射的存在对我们在雾，雨，灰尘或大气...

[]S. Xin, S. Nousias, K. N. Kutulakos, A. C. Sankaranarayanan, S. G. Narasimhan, and I. Gkioulekas, “A Theory of Fermat Paths for Non-Line-of-Sight Shape Reconstruction,” CVPR 2019github:https://github.com/cmu-ci-lab/nlos_fermat_pathMATLAB,[]W. ...

(本文参考Maeda, T. et al. (2019) ‘Recent advances in imaging around corners’, arXiv preprint arXiv:1910.05613.总结而来。主要改动是添加了相关文献。更加详细的信息参考原文)本文主要总结非视距成像研究主要使用的硬件设备，包括下面五类, 分类方法参考文献[1]1. 条纹相机 + 脉冲激光器2. 单光子雪崩二极管 + 脉冲激光器3. 幅度连续调制ToF相机+调制光源4. 传统相机(CCD/CMO

在使用下面的文章和第三方库Marco Cuturi,Sinkhorn Distances: Lightspeed Computation of Optimal Transport, NIPS 2013https://pythonot.github.io/计算Entropic Regularization的Wassertein loss时，总是出现如下问题：Warning: numerical errors at iteration 0导致计算出的Wassertein distanc.

*** FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: '~/DeepLearning/.../XXXXXnet.pth'对应的代码为：weight_path = '~/DeepLearning/......'save_path = os.path.join(weight_path, save_filename)错误原因：这里是python不是linux，~在Python里不能直接代表主目录，所以要用绝对路径。更改.

问题描述：网络结构用的是u-net，结构大概如下：目的是将红色矩形标出的latent层结果输出，同时不影响网络的正常训练。这本来应该是一个很简单的问题，只需要self.latent, self.fake_B = self.netG.forward(self.real_A)即可。但问题在于U-Net的代码原本使用的是嵌套结构，代码如下：class UnetGenerator(nn.Module): def __init__(self, input_nc, output_nc, num_

1. 测度(Measure)刚开始看到Measure的时候还以为是测量值的意思...，Measure(测度)的含义根据百度百科如下：测度，数学术语。数学上，测度（Measure）是一个函数，它对一个给定集合的某些子集指定一个数，这个数可以比作大小、体积、概率等等。传统的积分是在区间上进行的，后来人们希望把积分推广到任意的集合上，就发展出测度的概念，它在数学分析和概率论有重要的地位。测度的具体定义为(还是来自百度百科)定义1：构造一个集函数，它能赋予实数集簇М中的每一个集合E一个非负扩充

如何将1*1的tensor类型的变量转换为Python的标量？如下面这行代码所示：def ssim(img1,img2): img1 = torch.from_numpy(np.rollaxis(img1, 2)).float().unsqueeze(0)/255.0 img2 = torch.from_numpy(np.rollaxis(img2, 2)).float().unsqueeze(0)/255.0 img1 = Variable( img1, r.

相量成像(Phasor Imaging)总结主要对下面论文的思路、重难点进行总结：M. Gupta, S. K. Nayar, M. B. Hullin, and J. Martin, “Phasor imaging: A generalization of correlation-based time-of-flight imaging,” ACM Transactions on Graph...

相量成像(Phasor Imaging)总结主要对下面论文的思路、重难点进行总结：M. Gupta, S. K. Nayar, M. B. Hullin, and J. Martin, “Phasor imaging: A generalization of correlation-based time-of-flight imaging,” ACM Transactions on Graph...

说明：本文考虑的是经验情况，并不适用于所有情况。1. 频率对功率的影响通常而言，频率越大的系统，功率往往越小。而功率大小影响作用距离，故频率越大的系统，作用距离也往往越小。毫米波通常用于车载、5G小蜂窝等现象都可以用此解释。2. 频率对穿透能力的关系通常，频率越小，穿透能力越强。(这里的穿透能力指探测的穿透能力，即衍射能力。不是指γ射线、激光等的能量穿透)...

雷达，是英文Radar的音译，源于radio detection and ranging的缩写，意思为"无线电探测和测距"。它的基础作用包括测量目标的距离、角度、方位、速度信息。本文对它测量上述四个信息的方法做简单总结。1. 距离测量脉冲法：到达和返回时间之间的差异；调频法；相位法：相位之间的差异，2Π对应一个波长；2. 目标角度的测量利用雷达天线波束的有效性进...

本文通过理论和MATLAB实际例子验证如下结论：1. 大部分图片的有效信息集中在低频部分；2. 图像傅里叶变换后低频在四周、高频在中心；3. 图像经过傅里叶变换、频率中心化后能够容易地复原；从而进一步说明图像通常需要进行频率中心化操作以方便处理；1.大部分图片的有效信息集中在低频部分图片的高频部分主要是边缘等细节，主要内容大部分是低频部分。因此，大部分图片的有效信息...

1. 不同视域情况对应的视神经电信号首先，是全黑色对应的情况：上面是图形，下面是电信号；中间区域是注意力的中心。下面，点亮中间区域，可以看到电信号频率变高，变得更加活跃接着，视域中心变黑，视域周边变亮：电信号竟然遭到了压制。最后，中心和周围都变亮与全黑的情况类似。由此，我们认为我们的人眼感知的更多的是变化量，可以得到如下结论：我...

1. 人眼的结构人眼前端是巩膜(眼白)，瞳孔(中间的黑色圆圈)，虹膜(瞳孔和巩膜之间的棕色部分)后端感光部分则分为感光细胞和神经节细胞；感光细胞又分为杆状细胞(感受光的亮度)和锥状细胞(感受色彩，分为R，G，B三种锥状细胞)两类。神经节细胞则负责将刺激传递到视神经。2. 注意力机制产生的原因如上图所示，锥状细胞在视网膜上随角度的分布并不是均匀的。而黄点(即0度范围...

图像的采样和量化是数字图像获取、存储中的必要步骤。根据奈奎斯特采样定律:An analog signal can be perfectly reconstructed form its samples as long as the sampling frequency is at least twice the amount of the maximum frequency compone...

输入：detect_point: 1024*2 double绘制：scatter(detect_point(:,1),detect_point(:,2))结果：举例：% 梯形pointNumber = 32detect_point = []for im=1:10:10.*pointNumber for in=1:10:10.*pointN...

时间相关单光子计数器(型号PicoHarp300)连续测量模式下出现FIFO over run error参考链接：https://www.computationalimaging.cn/2020/01/fifo-over-run-error-tcspc-pico-harp-300.html原因：手册已有，总结起来就是光子数量太多导致无法实时记录；解决方法：调小激光器的功率...

参考链接:https://www.computationalimaging.cn/2020/01/installation-of-scanning-galvanometer.htmlStep1: 把GVS012侧面的三个六角螺丝取下Step2: 把GAS012侧面的三个孔与GVS012侧面的三个六角螺丝对应的孔对齐；Step3: 将三个六角螺丝重新拧上即可；...

买了RIGOL函数发生器，却不知道如何让它产生自定义的不规则周期信号。以下是产生方法：参考链接：https://www.computationalimaging.cn/2020/01/how-to-use-rigol-arbitrary-function.html1. 下载并安装 Ultra Station 和 Ultra Sigma普源官网-->支持-->软件固件...

激光源型号：ALPHALAS PLDD-50M无激光输出的可能原因：1. 漏电激光源是德国产品，故原配三孔插头无法正常使用。可能为了能够正常使用，不知道是谁（生产商、代理商等中的某一个）将三孔电源线对应的三孔插头中接地端去掉，从而导致漏电。也许是因为漏电保护，也许是其他原因，激光无法输出。表现：曾经出现过漏电情况，即触摸激光源外壳有刺痛感；连续模式/脉冲模式均无法发射激光。解决...