前言文章的一作是曹金坤，作者同时还是《TransTrack:MultipleObjectTrackingwithTransformer》的二作。文章：https://arxiv.org/pdf/2203.14360.pdf代码：https://github.com/noahcao/OC_SORT本文为论文阅读记录，本人才疏学浅，应该有错误的认识，希望读者能在评论区帮助我改正错误。文章提出了一种用于多目标跟踪的算法Obeservation-CentricSORT(OC-SORT),以解决多目标跟踪中模型对目标重叠、非线性运动的敏感和需要高帧率视频的问题。OC-SORT保持了简单、在线、实时的特点
1【数理知识】向量数乘，内积，外积，matlab代码实现2【数理知识】矩阵普通乘积，哈达玛积，克罗内克积，点乘，点积，叉乘，matlab代码实现文章目录1.向量基本形式2.向量的数乘3.向量的内积4.向量的外积Ref1.向量基本形式形如(a1a2⋮an)\left(\begin{matrix}a_1\\a_2\\\vdots\\a_n\\\end{matrix}\right)a1a2⋮an的形式称之为向量。2.向量的数乘指用一个数乘以向量中的每个元素b∗(a1a2⋮an)=(a1a2⋮an)∗b=(a1∗ba2∗b⋮an∗b)\begin{aligned}b*\left(\begi
马尔可夫转换场（MRF,MarkovTransitionFields)MRF 马尔可夫转换场(MRF,MarkovTransitionFields)比GAF要简单一些，其数学模型对于从事数据科学的工程师来说也并不陌生，诸如马尔可夫模型或隐含马尔可夫模型(HMM)也是我们经常会用到的建模方法，在自然语言处理、机器学习等数据科学任务中也会经常遇到。 我们假设一个长度为NNN的时序数据，第一步我们把每一个值放到一个分位数中，例如，如果我们使用四分位数，那么就是把所以的值放置到其属于的分位桶中，25%，50%，75%，100%。这有点类似于直方图中的bin值。我们可以把每一个桶想象成马尔可
文章目录摘要算法解码器prior图像处理变体插值文本差异限制论文：《HierarchicalText-ConditionalImageGenerationwithCLIPLatents》github：https://github.com/lucidrains/DALLE2-pytorchhttps://github.com/LAION-AI/dalle2-laion摘要CLIP已经被证明可以学习语义或风格表征，作者提出二阶段模型，给出文本描述，利用先验模型生成CLIP图像嵌入，解码器利用图像嵌入生成图像；解码器作者使用扩散模型；prior作者使用自回归及扩散模型，发现后者计算高效，生成样本质量
🏆作者提出了一个单目相机的视频序列进行深度估计与运动估计，作者的方法是完全无监督的，端到端的学习，作者使用了单视角深度网络和多姿态网络，提出了一个图像（predict）与真实的下一帧（goundturth）计算loss，作为无监督的依据，实现无监督学习。使用KITTI数据集证明了他们的有效性：1.合成的深度图与监督学习的方法是可比的；2.在可比较的输入设置下，姿势估计与已建立的SLAM系统相比性能优越文章目录原理分析实施细节限制条件会议/期刊：CVPR2017论文题目：《UnsupervisedLearningofDepthandEgo-MotionfromVideo》论文链接：Unsuper
4.28update:这都能压线省一？与其说写题解，不如说是自己场上心里完全没数，下来想一遍发现T1（没加周围4刀）,T2（把放满的状态当成了先手败，惯性思维了属于是）,T4,T6（漏写更新条件）都挂了，心态爆炸.OI赛制恐怖如斯，估计只有60分了，连国赛都去不了了。该好好反省下自己做题浮躁的习惯了，上次CSP就两眼出思路的T4也是卡了两小时，导致没时间做T3。更远的追溯到南京，2h12min第一发交H的树形dp，思路没错，因为写错变量名卡到4h24min（就是这么离谱），下来看了看1h内解决掉I,也算痛失银牌。。虽说acm不像OI,但也要少吃罚时少卡题。另外第一次学对拍，附上对拍代码：int
文章目录摘要算法3.1.Preliminaryof3DFaceModel3D3.2.MotionCoefficientsGenerationthroughAudioExpNetPoseVAE3.3.3D-awareFaceRender实验SOTA实验消融实验ExpNetPoseVAEFaceRender限制结论论文：《SadTalker:LearningRealistic3DMotionCoefficientsforStylizedAudio-DrivenSingleImageTalkingFaceAnimation》github：https://github.com/Winfredy/Sad
文章目录一、平面四杆机构的求解方法一：几何法方法二：数值解二、一种六杆机构求解——汽车扰流板设计E点的求解F点的求解G点的求解J点的求解H点的求解运动学分析项目地址三、动画的绘制与输出方法一：每次plot完之后pause一下方法二：使用getframe捕获帧并用writeVideo生成动画方法三：使用animatedline创建动画线条（适合用于生成轨迹动画）一、平面四杆机构的求解图1.平面四杆机构示意图 我们可以利用两个封闭矢量多边形，建立方程：L2→+L3→=L1→+L4→\overrightarrow{L_{2}}+\overrightarrow{L_{3}}=\overrightar
问题今天被问了一个问题：μ=∫∫∫∫∫∫f(x1,x2,x3,x4,x5,x6)dx1dx2dx3dx4dx5dx6σ2=∫∫∫∫∫∫[f(x1,x2,x3,x4,x5,x6)−μ]2dx1dx2dx3dx4dx5dx6\begin{array}{l}\mu=\int\int\int\int\int\intf(x_1,x_2,x_3,x_4,x_5,x_6)dx_1dx_2dx_3dx_4dx_5dx_6\\\sigma^2=\int\int\int\int\int\int\left[f(x_1,x_2,x_3,x_4,x_5,x_6)-\mu\right]^2dx_1dx_2dx_3dx_4
