落叶随峰-CSDN博客

原创 Stereo-Detection：YOLO v5与双目测距结合，实现目标的识别和定位测距

Stereo-Detection 是一个传统的SGBM深度测距+yolov5目标检测，并部署在Jeston nano的开源教程。它致力于让更多的大四学生毕业，以及让研一学生入门

2023-04-20 09:35:45 3896 3

原创 ECCV 2022|DynamicDepth：动态场景下的多帧自监督深度估计

🏆本文别名DynamicDepth,如本文的名字所示，本文着重处理的就是**动态场景**下的多帧自监督深度估计问题。因为MVS在动态场景下会失效，所以在动态区域的多帧深度并不可靠。现在的已有方法例如ManyDepth，利用teacher-student网络结构，让多帧部分的网络在**不可信区域**向单帧部分的网络学习，但是所谓不可信区域的判断准则仅仅是依靠多帧深度和单帧深度的差异来计算的，不一定准确。所以DynamicDepth提出的核心论点就是显示地构建动态区域的优化。

2023-01-01 17:08:16 1406

原创 CVPR 2017|SfMLearner：单目视频中深度和姿态估计的无监督算法

🏆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

2022-12-28 22:04:07 1549 3

原创 CVPR 2017|Deep Feature Flow for Video Recognition论文复现（pytorch版）

深度卷积神经网络在图像识别任务中取得了巨大的成功。然而，将最先进的图像识别网络转移到视频上并非易事，因为每帧评估速度太慢且负担不起。我们提出了一种快速准确的视频识别框架——深度特征流DFF。它只在稀疏关键帧上运行昂贵的卷积网络，并通过流场将其深度特征映射传播到其他帧。它实现了显著的加速，因为流计算相对较快。整个体系结构的端到端训练显著提高了识别精度。深度特征流是灵活和通用的。在目标检测和语义分割两个视频数据集上进行了验证。它极大地推进了视频识别任务的实践。

2022-12-27 19:56:19 1237 2

原创基于不同监督强度分类的语义分割综述：A Breif Survey on Semantic Segmentation with Deep Learning

语义分割是计算机视觉中一项具有挑战性的任务。近年来，深度学习技术的应用大大提高了语义分割的性能。人们提出了大量的新方法。本文旨在对基于深度学习的语义分割方法的研究进展进行简要综述。全文将该领域的研究按其监督程度进行了分类，即完全监督方法、弱监督方法和半监督方法。文章还讨论了当前研究的共同挑战，并提出了该领域的几个有价值的发展研究点。本综述旨在让读者了解深度学习时代语义分割研究的进展和面临的挑战。

2022-10-20 18:23:46 1273 1

原创【双目视觉】 SGBM算法应用（Python版）

我们可以通过cv.remap()函数来将img2映射到img1对应位置上并合成。：重映射，即把一幅图像内的像素点放置到另外一幅图像内的指定位置，俗称“拼接”四种模式，它们的精度和速度呈反比，可根据情况来选择不同的模式.自制的标定数据集，必须用自己相机拍摄照片制作数据集。函数为opencv集成的算法；会降低精度，但提高速度。

2022-08-22 11:56:59 14310 29

原创 STM32学习笔记（4）高级定时器-两路互补的PWM输出（带死区和刹车控制）

目录1.实验目的2.实验效果3.理论部分3.1时钟源3.2时基单元3.3输入捕获4.程序流程4.1GPIO初始化结构体4.2时基初始化结构体4.3输出比较结构体4.4刹车和死区结构体的初始化5.程序源码1.实验目的使用高级定时器，输出两路互补的PWM输出，需要有带死区和不带死区两种情况2.实验效果图1：不带死区的两路互补的PWM输出图2 ：带死区的两路互补的PWM输出3.理论部分3.1时钟源内部时钟（基本定时

2022-01-11 20:43:03 14696 3

原创 LeetCode239.滑动窗口最大值

给定一个数组 nums，有一个大小为 k 的滑动窗口从数组的最左侧移动到数组的最右侧。你只可以看到在滑动窗口内的 k 个数字。滑动窗口每次只向右移动一位。并返回滑动窗口中的最大值。

2024-04-19 16:22:43 304 1

原创 C++Primer3.2 标准类型string

读取操作时，string会自动忽略开头的空白（即空格符、换行符、制表符等），然后从第一个真正字符开始读起，直到下一处空白为止。因此，如果输入是" Hello World ",那么输出将是”Hello“，不允许有空格。值得注意得是，如果string对象、‘a’、“b”在同一条语句中使用，必须要保证+号两侧至少有一个string对象.如果上述输入是" Hello World ",那么输出将是”HelloWorld “，也不允许有空格。，如果在表达式中混用了有符号和无符号数（如。

2024-04-18 17:56:40 674

原创 C++Primer2.4 const限定符

可以从右往左阅读，离curErr最近的符号是const，说明curErr本身是一个常量，const下一个是*，说明curErr是一个常量指针，最后int确定了curErr指向的是一个int类型的变量。const类型的变量与正常的变量相似，都能参与加减乘除运算，只是const类型变量的值，不允许被改变。与引用一样，可以令指针指向常量，则称为指向常量的指针（或者指针常量），它要求不能改变所指的对象的值。把*放在const关键字前，说明指针是一个常量，表示不变的是指针本身，而不是指向的那个值。

2024-04-15 11:19:06 256

原创 C++Primer2.1 基本内置类型

char、unsigned char和char unsigned（等同于unsigned char）在C语言中都是用于表示字符或字节的数据类型，但它们在表示范围上有所不同。char可以表示正负字符或字节值，而unsigned char（或char unsigned）只能表示非负的字符或字节值。计算机中以比特(bit)序列存储数据，每个bit的值只能是0或1，形成如00011101001010……存储的基本单元称为“字(word)”，它通常由4个或8个字节组成，如1个int数据就是1个word。

2024-04-12 13:22:52 474

原创上海大学通信829考研踩坑记录

电路的话我是跟着那个晋程班的师兄来看的，然后电路其实我当时是刷的西电的真题，因为是第一年，所以说就没有参考。我猜测就是今年上岸的这些学硕，平均分专业课是一百零几左右，然后的话主要是因为有三点嘛，第一点就是啊，他那个试卷的第一道大题信号幅值你没有给，然后算起来会有一点点的困难，然后还有信号，第四题第三问有一个初始状态他没给，然后最后都算不出来。我的模拟题是没有刷过的，我平时的真题分数大概是八十到一百一这个区间，所以说呢，我数学其实是学的相当的不好的，那么就由此引出了我这么一个观点，就是你数学一定要跟上进度。

2024-04-01 11:47:28 665

原创手把手带你在Linux上安装带GPU加速的opencv库（C++版本）

本文旨在详细指导Linux用户在系统上安装带有GPU加速功能的OpenCV库，专注于C++版本。我们将从下载OpenCV安装包开始，逐步进行环境依赖的安装，并最终完成OpenCV库的安装和配置。通过本文，读者将能够充分利用GPU加速功能，提升OpenCV图像处理的速度和效率。

2024-02-19 13:58:36 1802

原创 LeetCode541. 反转字符串 II

给定一个字符串s和一个整数k，从字符串开头算起，每计数至2k个字符，就反转这2k字符中的前k个字符。k2kkk。

2024-02-05 22:22:07 732

原创 LeetCode344. 反转字符串

编写一个函数，其作用是将输入的字符串反转过来。输入字符串以字符数组s的形式给出。不要给另外的数组分配额外的空间，你必须**修改输入数组**、使用 O(1) 的额外空间解决这一问题。

2024-02-05 22:21:17 660

原创 LeetCode18. 四数之和

给你一个由n个整数组成的数组nums，和一个目标值target。请你找出并返回满足下述全部条件且的四元组bcd你可以按返回答案。

2024-02-04 10:27:56 457

原创数据溢出signed integer overflow 2000000000+1000000000 cannot be represented in type ‘value_type‘

在加法运算中，如果操作数的类型不同，较小的类型会被提升（转换）为较大的类型。为了避免这种情况，可以使用更大范围的整数类型进行运算，或者在运算之前检查是否可能发生溢出。类型能够表示的最大值，并且加法运算导致了溢出，那么结果将是未定义的（在大多数系统中会发生溢出）。类型的变量时，这个表达式的运算过程会涉及到类型提升（或称为类型转换）。需要注意的是，类型提升通常是无损的，意味着在这个过程中不会丢失数值信息。类型提升是自动进行的，它保证了值在赋给更大范围的变量时不会丢失信息。，在赋值之前，加法运算得到的。

2024-02-04 10:13:14 2148

原创 LeetCode15. 三数之和

给你一个整数数组nums，判断是否存在三元组满足i!= ji!= k且j!= k，同时还满足。请你返回所有和为0且不重复的三元组。**注意：**答案中不可以包含重复的三元组。

2024-02-02 23:37:34 505

原创 LeetCode383. 赎金信

ransomNote和magazine，判断ransomNote能不能由magazine里面的字符构成。如果可以，返回true；否则返回false。magazine中的每个字符只能在ransomNote中使用一次。

2024-02-02 15:52:34 458

原创 LeetCode454. 四数相加 II

给你四个整数数组nums1nums2nums3和nums4，数组长度都是n，请你计算有多少个元组。

2024-02-02 15:51:37 564

原创 LeetCode1. 两数之和

给定一个整数数组nums和一个整数目标值target，请你在该数组中找出target的那整数，并返回它们的数组下标。你可以假设每种输入只会对应一个答案。但是，数组中同一个元素在答案里不能重复出现。你可以按任意顺序返回答案。

2024-01-31 21:31:26 926

原创 LeetCode202. 快乐数

编写一个算法来判断一个数n是不是快乐数。如果n是快乐数就返回true；不是，则返回false。

2024-01-31 21:30:23 594

原创 LeetCode349. 两个数组的交集

给定两个数组nums1和nums2，返回它们的交集。输出结果中的每个元素一定是的。我们可以。

2024-01-31 21:29:28 461

原创 LeetCode242. 有效的字母异位词

给定两个字符串*s*和*t*，编写一个函数来判断*t*是否是*s*的字母异位词。**注意：**若*s*和*t*中每个字符出现的次数都相同，则称*s*和*t*互为字母异位词。

2024-01-31 21:27:41 423

原创 LeetCode142. 环形链表 II

给定一个链表的头节点head，返回链表开始入环的第一个节点。如果链表无环，则返回null。如果链表中有某个节点，可以通过连续跟踪next指针再次到达，则链表中存在环。为了表示给定链表中的环，评测系统内部使用整数pos来表示链表尾连接到链表中的位置（如果pos是-1，则在该链表中没有环。pos，仅仅是为了标识链表的实际情况。链表。

2024-01-30 22:14:00 942

原创 LeetCode160. 相交链表

给你两个单链表的头节点 `headA` 和 `headB` ，请你找出并返回两个单链表相交的起始节点。如果两个链表不存在相交节点

2024-01-30 22:12:59 508

原创 LeetCode19. 删除链表的倒数第 N 个结点

给你一个链表，删除链表的倒数第n个结点，并且返回链表的头结点。

2024-01-29 23:00:44 503

原创 LeetCode24. 两两交换链表中的节点

给你一个链表，两两交换其中相邻的节点，并返回交换后链表的头节点。你必须在不修改节点内部的值的情况下完成本题（即，只能进行节点交换）。[0, 100]

2024-01-29 22:59:47 478

原创 LeetCode206. 反转链表

给你单链表的头节点head，请你反转链表，并返回反转后的链表。

2024-01-29 22:58:34 456

原创 LeetCode707.设计链表

你可以选择使用单链表或者双链表，设计并实现自己的链表。val和next。val是当前节点的值，next是指向下一个节点的指针/引用。如果是双向链表，则还需要属性prev以指示链表中的上一个节点。假设链表中的所有节点下标从开始。实现index-1valvalvalindexindexindexindexgetaddAtHeadaddAtTailaddAtIndex2000。

2024-01-29 22:57:14 529

原创运算符重载之前置递增和后置递增

在C++中，运算符重载允许程序员自定义运算符的行为，以适应特定的类或对象。这在许多情况下都很有用，包括处理复杂的数学运算、自定义数据结构等。前置递增和后置递增运算符的重载是运算符重载的常见示例。这两个运算符通常用于增加变量的值。

2024-01-04 20:51:10 995

原创自然语言处理基本任务综述

在自然语言处理中，分词（Tokenization）是指将自然语言文本中的连续字符序列划分为一个个有意义的符号（token）的过程。分词是文本预处理中的一项基础任务，它是自然语言处理中的一环，而且是非常重要的一环

2023-04-24 16:12:35 1886 1

原创 AAAI 2023MOVEDepth：基于单目线索和速度指导的自监督多帧深度估计

MOVEDepth不再使用MonoDepth的decoder直接从cost volume中解码出深度，而是follow MVS领域的范式，从cost volume中回归得到深度，MOVEDepth认为显示利用cost volume能够最大程度保留几何信息，得到更准确的深度估计结果。然而如ManyDepth和DepthFormer中提到的，直接从cost volume回归出深度结果并不理想，这是因为在单目多帧深度估计领域，有很多“不确定因素”，例如相机静止(static frame)，弱纹理、反光区域

2023-04-20 09:22:02 595

OpenCV4图像预处理汇总

空空如也