决定我们采用邻接矩阵还是采用邻接表来表示图，需要判断一个图是稀疏图还是稠密图。邻接矩阵和邻接表表示图所需的存贮空间和算法时间度相差非常大，所以判断一个图是稀疏的还是稠密的非常重要。
我们来说下有向图，一般的有向图也是图，图可以分为稠密图，稀疏图，那么从意思上，稠密图就是点的边比较多，稀疏图就是边比较少的图。为什么稠密图放在矩阵比较省空间，因为邻接表在边之间存储需要多余的指针，而矩阵不需要。
前面已经讲了 "一对一" 的线性存储结构、"一对多"的树结构 ， 现在介绍 "多对多" 的图结构
这期我们来继续读一下半稠密直接法求解位姿的程序direct_semidense.cpp。
大家好！在这篇文章里我将为大家简要介绍我们在ICRA2021上发表的论文"CodeVIO: Visual-Inertial Odometry with Learned Optimizable Dense Depth" ，很荣幸这个工作获得了同行评审专家的认可，获得了机器视觉最佳论文提名。
（1）亮度恒定，就是同一点随着时间的变化，其亮度不会发生改变。这是基本光流法的假定（所有光流法变种都必须满足），用于得到光流法基本方程；
论文题目：Fast-MVSNet: Sparse-to-Dense Multi-View Stereo with Learned Propagation and Gauss-Newton Refinement
对于BFS来说，他没有松弛操作，他的理论思想是从每一点做树形便利，那么时间复杂度绝对是在大型图中难以接受的，所以BFS题目设计很精巧，数据限制，更重要的是他可以处理一些条件很麻烦的联通情况，比如在途中，每步长相同求到达某一地的时间，那么我们要用最短路，就需要建图，但是借助BFS就不需要建图，这么麻烦的事情了。
单目视觉SLAM可以根据其前端视觉里程计或是后端优化的具体实现算法进行分类：前端可以分为特征点法与直接法，后端可以分为基于滤波器和基于非线性优化。其中在后端上目前已经公认基于非线性优化的方法在同等计算量的情况下，比滤波器能取得更好的结果。而前端的两种方法则各有优劣。
(Xingxing Zuo, Nate Merrill, Wei Li, Yong Liu, Marc Pollefeys, and GuoquanHuang.CodeVIO: Visual-Inertial Odometry with Learned Optimizable DenseDepth.IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) 2021.)
最近参加了一个面试，面试官先问了mysql的数据库的索引的底层数据接口，我回答了：平时都用的是innodb引擎，所以其底层的索引数据类型是B+树。面试官问我用没用过稀疏索引。当时就懵了，聚集索引，非聚集索引，主键索引，覆盖索引等等，我也没听过什么是稀疏索引。我反问了一下 面试官这个索引类型是mysql新出的吗，我不太了解也没有怎么用过，面试官模糊的给我回答了一下：一个占用空间小查询效率相对低，一个查询效率高，存储空间比较大，用法是在创建索引的时候进行设置参数。我坦白道：不清楚，下去了解一下。
连通图:在无向图G中，若对任何两个顶点 v、u 都存在从v 到 u 的路径，则称G是连通图。
自动驾驶车辆需要准确地感知和理解周围环境，相比于二维的视觉感知，三维视觉感知提供了更多的信息和更准确的空间建模能力。而点云配准是三维视觉感知中的一项基本问题，在自动驾驶中的地图、定位等方面有着重要作用。基于特征匹配的配准算法是点云配准领域的核心框架之一，其主要基于特征相似度求解匹配点对，并结合鲁棒匹配算法得到最终的配准结果，该框架更能够适应自动驾驶场景，但大规模且复杂的点云场景也对点云配准算法的效率和准确性提出了更高的要求。
作者：高翔 张涛 刘毅 颜沁睿 编者按： 本文节选自图书《视觉SLAM十四讲：从理论到实践》，该书系统介绍了视觉SLAM（同时定位与地图构建）所需的基本知识与核心算法，既包括数学理论基础，又包括计算机视觉的算法实现。此外，还提供了大量的实例代码供读者学习研究，从而更深入地掌握这些内容。 当前的开源方案 本文将带着读者去看看现有的SLAM方案能做到怎样的程度。特别地，我们重点关注那些提供开源实现的方案。在SLAM研究领域，能见到开源方案是很不容易的。往往论文中介绍理论只占20%的内容，其他80%都写在代码中
为了方便大家了解基于多视图立体的三维重建技术，更重要的是能亲手利用开源数据集或者自己采集的影像跑一遍流程，进而对整个流程更为熟悉，本文整理了近年来几种经典的基于传统方法和基于深度学习方法的三维重建技术Pipeline，并详细介绍从多视图影像到深度图估计，再到恢复三维点云的整个过程。
图是由顶点的有穷非空集合和顶点之间边的集合组成，通常表示为： G=(V，E) 其中：G表示一个图，V是图G中顶点的集合，E是图G中顶点之间边的集合。 图中可以没有边但必须有点。 分为有向图，无向图，还有混合图； 无向图：图的任意两个顶点之间的边都是无向边 有向图：图的任意两个顶点之间的边都是有向边
本文节选自图书《视觉SLAM十四讲：从理论到实践》，该书系统介绍了视觉SLAM（同时定位与地图构建）所需的基本知识与核心算法，既包括数学理论基础，又包括计算机视觉的算法实现。 此外，还提供了大量的实例代码供读者学习研究，从而更深入地掌握这些内容。本文转自人工智能头条。 作者 | 高翔 张涛 刘毅 颜沁睿 当前的开源方案 本文将主要介绍现有的SLAM方案，到底能做到怎样的程度，尤其会关注提供开源实现的方案。 在SLAM研究领域，能见到开源方案是很不容易的。往往论文中介绍理论只占20%的内容，其他80
图里最基本的单元是顶点（vertex），相当于树中的节点。顶点之间的关联关系，被称为边（edge）。而边可以分配一个数值（正负都ok），这个数值就叫做权重。
大家好，我是realcat，今天要介绍的论文题目“COTR: Correspondence Transformer for Matching Across Images”，来源arxiv 2021。
张量流将稀疏张量表示为三个独立的稠密张量:指标、值和dense_shape。在Python中，为了便于使用，这三个张量被收集到一个SparseTensor类中。如果有单独的指标、值和dense_shape张量，在传递到下面的ops之前，将它们包装在sparse张量对象中。具体来说，稀疏张量稀疏张量(指标、值、dense_shape)由以下分量组成，其中N和ndims分别是稀疏张量中的值和维数：
1.BFS转换Dijkstra： 对于一些路径的的问题及一些特殊的搜索题目，如果数据量很多但是处理边的复杂程度可以接受，就是说我们可以通过操作将原来要搜索的问题转化为Dijkstra能做的问题，这样可以提高效率，虽然介于BFS与Dijkstra之间有着A*，但是A*的题目我目前就看到了一类，第K短路，常用的还是转换。举个例子：在一个城堡中，有机关陷阱并且告知了其坐标，设城堡为一个二维平面，若这个二维有10000点，BFS最坏的情况是O（V^2）那么可能会超时，那么我们考虑，将每个点的作为节点建图，若有机关则他与上下左右都不连通，其他的每个点建立四联通边，那么时间复杂度为O(4*V),再加上Dijkstra为O（4*V+VlogV）可以将其解出，这个例子可能不太恰当，但是在这里给出解题的思想，BFS与Dijkstra同是单源最短路是可以转化的。
深度学习领域的模型架构和算法的发展在很大程度上受到GPU能否高效实现初等变换的限制。其中一个问题是缺乏GPU不能高效执行稀疏线性操作，我们现在正在发布高度优化的GPU计算内核实现一些稀疏模式（附带初步
深度强化学习模型的训练通常需要很高的计算成本，因此对深度强化学习模型进行稀疏化处理具有加快训练速度和拓展模型部署的巨大潜力。然而现有的生成小型模型的方法主要基于知识蒸馏，即通过迭代训练稠密网络，训练过程仍需要大量的计算资源。另外，由于强化学习自举训练的复杂性，训练过程中全程进行稀疏训练在深度强化学习领域尚未得到充分的研究。
本文介绍由丹娜-法伯癌症研究院等研究机构联合发表于Nature上的工作。作者开发了一个有生物学依据的深度学习模型P-NET，可以利用分子数据预测癌症状态，其性能优于其他建模方法。此外，P-NET的生物学可解释性揭示了既定的和新的变异分子，如MDM4和FGFR1，可以预测晚期疾病。广义上讲，有生物学依据的、完全可解释的神经网络使前列腺癌的临床前发现和临床预测成为可能，并且可能在各种癌症类型中具有普遍适用性。
定义在：tensorflow/python/framework/sparse_tensor.py.
Windows下使用VisualSFM + CMVS/PMVS +MeshLab进行三维重建
EAO-SLAM: Monocular Semi-Dense Object SLAM Based on Ensemble Data Association
文章：DSP-SLAM: Object Oriented SLAM with Deep Shape Priors
由于动态环境中激光雷达点的稀疏性，点云中的三维目标跟踪仍然是一个具有挑战性的问题。在本文中，我们提出了一种voxel-to-BEV跟踪器，它可以显著提高稀疏三维点云的跟踪性能。具体来说，它由Siamese形状感知特征学习网络和voxel-to-BEV目标定位网络组成。Siamese形状感知特征学习网络可以获取目标的三维形状信息，学习目标的判别特征，从而识别出稀疏点云背景中的潜在目标。为此，我们首先进行模板特征嵌入，将模板的特征嵌入到潜在目标中，然后生成密集的三维形状来表征潜在目标的形状信息。对于跟踪目标的定位，体素-BEV目标定位网络以无锚的方式将目标的二维中心和z轴中心从稠密鸟瞰(稠密鸟瞰)特征地图上回归。具体来说，我们通过最大池化将体素化后的点云沿z轴压缩，得到稠密的BEV特征图，可以更有效地进行二维中心与z轴中心的回归。对KITTI和nuScenes数据集的广泛评价表明，我们的方法明显优于目前最先进的方法。
埃尔德什等差数列猜想（Erdős conjecture on arithmetic progressions），又称埃尔德什 - 图兰猜想（Erdős-Turan conjecture），是由匈牙利数学家、沃尔夫数学奖得主保罗 · 埃尔德什与保罗 · 图兰（Pál Turán）共同提出的关于调和发散数列的等差子序列的数论猜想。
在深度学习领域，模型通常会对所有输入重用相同的参数。但 Mixture of Experts (MoE，混合专家) 模型是个例外，它们会为每个输入的例子选择不同的参数，结果得到一个稀疏激活模型——虽然参数量惊人，但计算成本恒定。
本周主要介绍一篇基于传统光流法而改进的实现快速的稠密光流算法。该算法已经集成到OpenCV中，算法介绍网址：http://lear.inrialpes.fr/src/deepmatching/
MoE-LLaVA只有3B个稀疏激活参数，表现与LLaVA-1.5-7B在各种视觉理解数据集上相当，并且在物体幻觉基准测试中甚至超越了LLaVA-1.5-13B。通过MoE-LLaVA，我们旨在建立稀疏LVLMs的基准，并为未来研究开发更高效和有效的多模态学习系统提供宝贵的见解。并且MoE-LLaVA团队已经开放了所有的数据、代码和模型。
文章：TANDEM: Tracking and Dense Mapping in Real-time using Deep Multi-view Stereo
这个工作来自于中国香港科技大学和中国香港城市大学。我们知道，随着三维传感器以及相关扫描技术的进步，三维点云已经成为三维视觉领域内一项十分重要的数据形式。并且随着深度学习技术的发展，许多经典的点云深度学习处理方法被提出来。但是，现有的大多数方法都关注于点云的特征描述子学习。并且，在稠密的点云数据帧中，如果对所有点云都进行处理，将会带来巨大的计算和内存压力。针对这种问题，提取部分具有代表性的关键点则成为一种自然而且有效的策略。但是，什么样的点可以称为三维点云中的关键点呢？这个问题仍然是一个开放的、没有明确答案的问题。
https://github.com/PKU-YuanGroup/MoE-LLaVA
文章：SurroundOcc: Multi-Camera 3D Occupancy Prediction for Autonomous Driving
在之前的文章《详解如何通过稀疏向量优化信息检索》中，我们已经讨论了信息检索技术从简单的关键词匹配到复杂的情境理解的发展，并提出了稀疏 Embedding 向量可以通过“学习”获得的观点。这些巧妙的 Embedding 技术融合了稠密和稀疏向量检索方法的优点。学习型的（Learned）稀疏向量不仅解决了密集检索中常见的跨领域问题，还通过融合更多的上下文信息，增强了传统稀疏向量搜索的能力。
前面讲了LeNet、AlexNet和Vgg，这周来讲讲GoogLeNet。GoogLeNet是由google的Christian Szegedy等人在2014年的论文《Going Deeper with Convolutions》提出，其最大的亮点是提出一种叫Inception的结构，以此为基础构建GoogLeNet，并在当年的ImageNet分类和检测任务中获得第一，ps：GoogLeNet的取名是为了向YannLeCun的LeNet系列致敬。 (本系列所有代码均在github:https://githu
神经网络具有的推理功能，使得许许多多实时应用变为可能——比如姿态估计和背景模糊。这些应用通常拥有低延迟的特点，并且还具有隐私意识。
物体的 3D 形状测量有许多应用领域，如机器人，3D接口、存档和复制等，而 3D 扫描仪已经商用。尽管如此，现存大多数 3D 形状测量系统捕获多个子帧，来测量单个深度图或单个点云，帧速率仅为 30 fps。这种方法在测量动态对象时，系统可能会因子帧之间的模糊或位移而导致噪声和误差。因此，需要单帧高速测量方法来处理移动或变形的目标，例如传送带上的产品、手势和非刚体。另一方面，在仅具有单帧的基于三角测量的方法中，测量的 3D 点云将是稀疏的，因为它难以获得密集的对应关系。而在使用飞行时间 (ToF)相机的情况下，由于散粒噪声，单帧深度的精度也相对较低。因此，为了实现对动态物体的密集、准确和高速的 3D 形状测量，不仅需要简单地在单帧中加速过程，还需要用别的方式提升测量精度和效率。
作者 | 张哲 责编 | 何永灿 SLAM最近三年随着算法不断成熟、硬件不断增强、应用场景逐渐丰富，在学术界和工业界都有长足发展。在六月初新加坡刚刚结束的国际机器人顶级会议之一的ICRA 2017 ，机器人研究的方向和种类繁多，但计算机视觉、SLAM（同步定位和建图）、建图、空中机器人（泛指各类无人机）、距离感知、RGB-D感知这几个话题的track加在一起已经占到所有track的一半左右。 笔者根据这次的大会所见所闻和自己在机器人领域十多年（尤其是最近一年多在PerceptIn全面推进软硬件一体化智能感知
自动驾驶感知视觉有 2 个流派，分别是摄像头视觉和激光雷达视觉，本文分析激光雷达视觉当中经典的算法模型 VoxelNet。
对于大型视觉语言模型（LVLM）而言，扩展模型可以有效提高模型性能。然而，扩大参数规模会显著增加训练和推理成本，因为计算中每个 token 都会激活所有模型参数。
MVS是一种从具有一定重叠度的多视图视角中恢复场景的稠密结构的技术，传统方法利用几何、光学一致性构造匹配代价，进行匹配代价累积，再估计深度值。虽然传统方法有较高的深度估计精度，但由于存在在缺少纹理或者光照条件剧烈变化的场景中的错误匹配，传统方法的深度估计完整度还有很大的提升空间。
2022年9月7日，在悉尼举办的国际数据库与数据管理顶级会议VLDB 2022（International Conference on Very Large Databases）上，北京大学-腾讯协同创新实验室（以下简称联合实验室）的学术论文“基于分布式缓存的大规模可扩展嵌入模型训练框架（HET: Scaling out Huge Embedding Model Training via Cache-enabled Distributed Framework）”获得大会可扩展数据科学最佳论文奖（Best S
近日，腾讯TEG数据平台部机器学习团队与北京大学-腾讯协同创新实验室，合作研发了全新的稀疏大模型训练加速解决方案HET，其研究成果《HET: Scaling out Huge Embedding Model Training via Cache-enabled Distributed Framework》已被国际顶会VLDB 2022录用。HET提出了一种新颖的基于Embedding缓存的训练方法，能够显著降低稀疏大模型分布式训练时通信开销，提升模型训练整体效率。 HET目前已正式开源： https://
图是一种在计算机科学中广泛应用的数据结构，它能够模拟各种实际问题，并提供了丰富的算法和技术来解决这些问题。本篇博客将深入探讨图数据结构，从基础概念到高级应用，为读者提供全面的图算法知识。
在本文中，提出了一种深度学习架构，它可从一张彩色图像和一个稀疏深度图生成室外场景之下的精确的稠密深度。受室内深度补全的启发，网络把表面法线估计作为中间表示，以产生稠密深度，并可以端到端训练。该架构采用改进的编解码结构，有效地融合了密集的彩色图像和稀疏的激光雷达深度。为了解决室外特定的挑战，该模型还预测一个置信度掩膜，以处理由于遮挡而造成的前景边界附近混合的激光雷达信号，并整合来自彩色图像的估量和带有已学习的注意力图的曲面法线，以提升深度的精度，尤其是远距离区域。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM
