计算列表中所有数据帧之间的Hausdorff距离 - 腾讯云开发者社区

图 2：(a) 距离损失（Distance loss）计算为检测到的道路边界点与实际道路边界点之间的欧几里得距离，对于远离道路边界的噪声点，该值较大；(b) 计算当前帧中每个点的偏移向量（例如，P₁、P₂...该方法的主要创新有： 1）通过在PointNet++分割网络中加入基于距离的损失，减少误报检测（即错误地将非道路路沿点检测为道路路沿点）； 2）通过将表示点与上一帧的运动补偿道路路沿检测结果之间偏差的向量加入到逐点特征中...经过数据增强后，训练集扩展至48,582帧。验证集和测试集各包含5个数据片段，其中验证集有3,076帧，测试集有3,057帧。该数据集涵盖了多种驾驶场景，包括高速公路、城市区域和弯曲道路。...性能评估指标我们使用逐点道路路沿分割精度、Chamfer距离（CD）误差和Hausdorff距离（HD）误差来评估4DRadarRBD系统，计算检测到的道路路沿与实际道路路沿之间的差异。...Chamfer距离和Hausdorff距离分别计算为检测到的道路路沿点和实际道路路沿点之间的平均和最大最短距离。

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云计算、大数据和物联网三者之间有哪些区别和联系?_云计算物联网大数据的区别

随着大数据概念的提出，云计算中的分布式计算技术开始更多地被列入大数据技术，而人们提到云计算时，更多指的是底层基础IT资源的整合优化以及以服务的方式提供IT资源的商业模（如Iaas、PaaS、SaaS）。...从云计算和大数据概念的诞生到现在，二者之间的关系非常微妙，既密不可分，又千差万别。因此，我们不能把云计算和大数据割裂开来作为截然不同的两类技术来看待。此外，物联网也是和云计算、大数据相伴相生的技术。...2.大数据、云计算和物联网的联系。从整体上看，大数据、云计算和物联网这三者是相辅相成的。...大数据根植于云计算，大数据分析的很多技术都来自于云计算，云计算的分布式和数据存储和管理系统（包括分布式文件系统和分布式数据库系统）提供了海量数据的存储和管理能力，分布式并行处理框架MapReduce提供了海量数据分析能力...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容，请发送邮件至举报，一经查实，本站将立刻删除。

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Tensorflow入门教程（四十七）——语义分割损失函数总结

2.9、形状感知损失函数形状感知损失计算预测分割的曲线点与金标准曲线点间的平均点到曲线的欧几里德距离，并将其用作交叉熵损失函数的系数。 ? Ei表示网络学习产生预测模板与训练形状是相似的。...2.12、距离map损失惩罚项函数距离图可以定义为金标准图和预测图之间的距离（欧几里得，绝对值）。整合距离图的方法有2种，一种是创建神经网络架构，在这种结构中重建分割，或者将其引入到损失函数中。...2.13、Hausdorff距离损失 Hausdorff距离（HD）是分割方法用来跟踪模型性能的度量。任何分割模型的目的是为了最大化Hausdorff距离，但由于其非凸性，没有广泛用作损失函数。 ?...结构比较，计算e系数来测量金标准与预测之间的线性相关程度，C4是固定因子为0.01（经验值）。µy和σy是金标准y的局部均值和标准差，y位于局部区域的中心，p是预测概率。...但是，高度不平衡的分割针对损失函数的改进会更有效，类似地，二进制交叉熵对平衡的数据集最有效，而轻度偏斜的数据集可以在平滑或广义dice系数会工作更好。

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A Texture-based Object Detection and an adaptive Model-based Classi cation

基于Hausdor距离的相关方法和已经学会将匹配质量投影到对象类的神经网络发现了给定对象假设和数据库原型之间的最佳匹配。实际上，只有轿车和卡车的两种不同的原始和通用车型被包括在内，以开始分类。...B、距离变换为了有效地计算Hausdorff距离，使用了距离变换，该距离变换给出了从图像的任何点x到一组源点P中最近点的距离。...换言之，一旦点集Q的距离函数已知，另一个点集P到Q的有向Hausdorff距离就只是集合P的点所指示的位置上的最大运算。...在分类过程中，如图5所示，计算豪斯多夫距离以测量模型和图像特征之间的相似性。首先，将模型特征与图像特征相关联，并确定它们的相似性，即前向Hausdorff距离。...对于第二个模型，使用大约50种典型类型的汽车和卡车，通过统计组合算法计算了轿车和卡车的来源模型。也就是说，计算特征的最可能分布。每个模型在区域内平移和缩放，并计算其正向Hausdorff距离的最小值。

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点云距离度量：完全解析EMD距离(Earth Movers Distance)

这里的分布当然可以是点云。意义：在传统机器学习任务中，我们常用L1范数、L2范数来计算表征之间的距离。在图像领域，我们可以使用pixel-wise的差异来计算图像之间的距离。...但是对于点云这种数据结构，距离度量需要对点的排布具有不变性。那么应该怎么设计呢？EMD距离就是适用点云的度量方式之一。...--> 有了距离度量方式，我们就能够通过实现反向传播，来实现深度学习任务中必需的loss function设计 --> 有了loss function，我们就可以将其应用到点云上采样、补全、重建等多种生成式任务中...中所有点位置的总花费 ? 就表示使得总移动花费最小的调度方式 3 EMD距离的优势为什么要费这么大劲弄出来EMD距离呢？...的CD：计算配对 ? 中每个点与其距离最近的 ? 中点的距离，并将它们相加： ? 对称版本CD： ?

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CAMUS2019——超声心动图心脏结构分割

其原因有三个：i) 超声心动图图像的本质（对比度差、亮度不均匀、沿心肌的散斑图案变化、群体内显着的组织回声变化等）使得难以准确定位心脏区域；ii) 缺乏公开的大规模二维超声心动图数据集；iii）缺乏对大型数据集的多专家注释来评估最小误差范围...在经典分析中，由于临床无用，质量较差的图像通常会从数据集中删除。因此，在计算不同指标期间，这些数据并未参与该项目，而是用于研究它们的影响，作为深度学习技术的训练和验证集的一部分。...由于CAMUS 数据集中涉及的一些患者因临床状况而存在不可利用的心电图，根据建议，将 ED（ES）定义为心动周期中左心室尺寸最大的帧（最小）。...LV Epi：不建议描绘心外膜因此，将心外膜概述为前段、前外侧段和下段的心包膜和心肌之间的界面，以及下间隔段的右心室腔和隔膜之间的边界。...ED 时左心室心外膜轮廓的平均绝对距离。ES 处左心室心外膜轮廓的平均绝对距离。ED 时右心室心外膜轮廓的平均 Hausdorff 距离。ES 时右心室心外膜轮廓的平均 Hausdorff 距离。

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SegTHOR2019——CT胸部器官分割

一、SegTHOR2019介绍该挑战赛为了解决计算机断层扫描 (CT) 图像中处于危险中的器官分割问题。...CT数据具有 512 x 512 像素大小，平面分辨率在每个像素 0.90 毫米到 1.37 毫米之间变化，具体取决于患者。...切片的数量从 150 到 284 不等，z 分辨率在 2mm 到 3.7mm 之间。最常见的分辨率是 0.98x0.98x2.5 mm3。...距离 (HD)，定义为 max(ha,hb)，其中 ha 是所有自动轮廓点到最近的手动轮廓点的最大距离，hb 是所有手动轮廓点到最接近的手动轮廓点的最大距离最近的自动轮廓点。...由于空间分辨率，Hausdorff 距离以毫米为单位计算。DM 和 HD 是互补的指标，可以很好地了解分割方法的全局准确性。它们将针对4个风险器官中的每一个独立计算。

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医学图像分割的常用评估指标

Dice Index Dice 系数是一种评估相似度的函数，通常用于计算两个样本的相似度或者重叠度： ?...范围是：[0, 1] Jaccard Index Jaccard Index 的含义和 Dice Index 一样，用于计算两个样本的相似度或者重叠度： ?...RVD RVD 的全名是 Relative Volume Difference，即相对体积差异，公式如下： ?...Hausdorff distance / MSD / MSSD Hausdorff distance 评估的是两样本之间的对称距离： ? d 表示的是欧氏距离。...H 的值越高，表示两样本的匹配度越低。有时候也称为 MSD（Maximum Symmetric Surface Distance）或者 MSSD。

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【综述专栏】点云距离度量：完全解析EMD距离(Earth Movers Distance)

这里的分布当然可以是点云。意义：在传统机器学习任务中，我们常用L1范数、L2范数来计算表征之间的距离。在图像领域，我们可以使用pixel-wise的差异来计算图像之间的距离。...但是对于点云这种数据结构，距离度量需要对点的排布具有不变性。那么应该怎么设计呢？EMD距离就是适用点云的度量方式之一。...有了距离度量方式，我们就能够通过实现反向传播，来实现深度学习任务中必需的loss function设计有了loss function，我们就可以将其应用到点云上采样、补全、重建等多种生成式任务中，来实现形状和几何的约束...中所有点位置的总花费 ? 就表示使得总移动花费最小的调度方式 03 EMD距离的优势为什么要费这么大劲弄出来EMD距离呢？...的CD：计算配对 ? 中每个点与其距离最近的 ? 中点的距离，并将它们相加： ? 对称版本CD： ?

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Python算法 | 自定义Kmean聚类算法对南海台风进行聚类分析

data[str(file[:-4])] = track1 #用文件名作为字典的键和数据一起写入字典定义向量之间的距离 def OneWayHausdorffDistance(...ptSetA, ptSetB): # 计算任意向量之间的距离，假设ptSetA有n个向量，ptSetB有m个向量 # 得到矩阵C（n行m列）Cij代表A中都第i个向量到B中第j向量都距离 dist...距离度量了两个点集间的最大不匹配程度定义Hausdorff距离距离 def HausdorffDistance(ptSetA, ptSetB): res = np.array([ OneWayHausdorffDistance...(ptSetA, ptSetB), OneWayHausdorffDistance(ptSetB, ptSetA) ]) return np.max(res) 计算轨迹段的距离矩阵...def DistanceMat(data,w=[1]): ''' 功能：计算轨迹段的距离矩阵输出：距离矩阵 ''' #要计算的组合 ptCom = list(combinations

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YOLOv8架构的改进：POLO 模型在多类目标检测中的突破 !

在这里，DoR通过将预测点到真实标签的距离除以用户为每个物体/动物类指定的半径值来计算。在NMS过程中，如果低置信度的检测的DoR值低于指定的阈值，那么就删除这些检测。...数据被分为训练（80%）、验证（5%）和测试（15%）集。图像被分割成大小为的块，块之间有10%的重叠，以匹配YOLOv8和POLO的输入大小。如果一个块中不包含动物，那么该块中的95%将被丢弃。...通过将训练好的模型应用到测试集上，评估计算准确性。...这些值是通过手动测量训练图像中动物的长度，并考虑图像之间地面采样距离的变异性以及鸟类的出现而得出的。...表1展示了使用Hausdorff/MSE损失函数训练POLO时，每张图像获得的平均绝对误差（MAE）。可以看到，Hausdorff模型在五类数据中超过了MSE模型。

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寻路优化

,之后你就可以分帧来搜寻这些(部分)节点之间的路径,与上述的分帧寻路不同的是,你不用限制循环上限,而是一帧一帧的来寻找(部分)节点之间的路径....HPA 分层寻路会将原始地图预处理成一张更低层级的地图,其中原始地图会被分为多个簇(块),这些簇之间的距离和最优路径会被预先计算并缓存起来.实际寻路时,首先在更低层级的地图上(即簇之间)进行寻路,然后,...现在,我们来看个例子,我们想寻找一条从 S 到 G 的路径,我们首先在低层级地图上(各个簇之间)进行一次 A* 寻路,然后,我们可以根据预计算数据(簇之间的连通数据)快速的得到一条完整的路径....算法利弊: 每一种优化都有适合的使用情境,如果使用不当,优化效果就会大打折扣. 譬如在动态地图中, HPA 便需要不时的重新计算簇之间的距离和路径,这会消耗很多的时间....和 HPA 不同的是, JPS 不需要预计算任何数据,他的优势在于遍历开放列表和关闭列表的开销很小.需要注意的是, JPS 只支持规则网格(节点)的寻路,即使你的游戏地图包含不同寻路成本(距离)的网格或者区域

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一个鲁棒实时且无需校准的车道偏离警告系统

消失点是通过计算图像中所有线的交点来确定的，其坐标的均值作为消失点的坐标。为确保稳定性，每一帧都计算一次消失点，但仅每10-20帧进行一次更新，采用反馈循环以稳定计算结果。...我们通过计算它们之间的距离来判断线段是否相邻，计算距离的公式如下：我们设置了一个阈值，以便将距离较近的线段合并为一条线，其特征值由这些线段的均值表示。...匹配后的情况有三种： a）跟踪线有最佳匹配，更新其参数和分数； b）跟踪线无最佳匹配，分数减一； c）检测到新线，将其添加到跟踪列表。...这一假设确保了车道偏离计算的简化算法。车道由其边界定义，为了将其位置与车辆位置进行比较，通过将车道边界与图像底部相交（其方程为 y = 图像高度），确定其边界的中点。相交点之间的中距离将是中点。...值得一提的是，跟踪列表包含许多线，但并非所有这些线都与车道边界相关。因此，计算中仅使用已验证的线。已验证的线是那些在一系列连续的帧中出现的线；因此，它们最有可能与车道边界相关。

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使用TensorFlow物体检测模型、Python和OpenCV的社交距离检测器

，因为在下一步中将使用这个矩阵计算每个被检测到的人的新坐标，新坐标是帧中每个人的“ GPS”坐标，使用这些新坐标而不是使用原始基点结果更为准确，因为在透视图中当人们处于不同平面时，距离是不一样的，并且距相机的距离也不相同...通过获取两点之间的中点来计算边界框的质心，使用此结果，计算位于边界框底部中心的点的坐标，我认为这一点（称为“基点”）是图像中人坐标的最佳表示。然后使用变换矩阵为每个检测到的基点计算变换后的坐标。...在每帧上调用此函数后，将返回一个包含所有新转换点的列表，从这个列表中，计算每对点之间的距离。...其余的是简单的数学运算：使用math.sqrt（）函数计算两点之间的距离。选择的阈值为120像素，因为它在我们的场景中大约等于2英尺。...·计算这些框的最低点，最低点是位于人双脚之间的点。 ·对这些点应用变换矩阵，获取每一个人的真实“ GPS”坐标。

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3D人脸技术漫游指南

我们可以在同一个图像位置，读取到色彩信息和距离信息，计算像素的 3D 相机坐标，生成点云（Point Cloud）。...深度相机中还有一种基于飞行时间原理（Time of Flight，ToF）,ToF 相机会向目标发射脉冲光，然后根据发送到返回之间的光束飞行时间，确定物体离自身的距离。...距离（链接：https://en.wikipedia.org/wiki/Hausdorff_distance）。...Hausdorff 距离通过计算两张人脸的三维点云之间的最近点对之间的最大值，去评估空间中不同真子集之间的距离。...但是，该算法依然存在对表情和遮挡不鲁棒的问题，改进的 Hausdorff 距离算法使用三维人脸的轮廓线来筛选数据库中的对象。

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通信约束下机器人视觉任务中的点云剔除

在这项工作中，我们提出了两种算法，允许智能节流客户端（机器人）和服务器（云）之间的 RGB-D 数据，用于对象分类和跟踪。客户端利用点云帧中的冗余信息来减少传输的数据量。...令表示当前帧的八叉树，令为包含 3D 点数据的的叶（体素），其中 d 是叶的密度。中所有叶子的密度是在熵之前计算的。我们遍历的叶子并累积帧的总熵（算法 1）。...分类过程在协方差和之间的对数欧氏距离上使用具有径向基函数的支持向量机 (SVM) [11]。距离定义为协方差矩阵对数之差的 Frobenius 范数：协方差描述符也用于逐帧跟踪对象。...具体来说，对于当前帧中的给定对象，我们从前一帧中选择对象，使得协方差矩阵之间的距离最小：与使用其他跟踪方法相比，使用协方差描述符进行对象跟踪可以节省计算量。...对象集 C，由彼此靠近放置的所有对象组成由于物体之间有很多遮挡，从机器人传输到服务器的帧数减少了 22.6%。

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python地理处理包shapely

切割后的数据 ? 根据路网，切割望京区域（选取边界区域的线路，然后按照上面的操作获取多个区域，选取面积最大的）　　 ? ?...(1,1)) 1.4142135623730951 object.hausdorff_distance(other) （1.6.0版本以上）返回到另一个几何对象的Hausdorff距离（float）...两个几何体之间的Hausdorff距离是任意一个几何体上的一个点与另一个几何体上的最近点之间的最远距离 >>> point = Point(1, 1) >>> line = LineString([(2...构造的LineString对象表示点之间的一个或多个连接的线性样条曲线。...Shapely支持基于长度或距离的线性参考，计算沿几何对象到给定点的投影的距离，或沿对象给定距离的点的距离（需GEOS3.2.0及以上版本支持） object.interpolate(distance[

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AAAI 2018 | 时空图卷积网络：港中文提出基于动态骨骼的行为识别新方案

帧间边（inter-frame）连接相邻帧之间的相同关节。ST-GCN 中输入的是联合坐标。为了跨越上述限制，我们需要一种新方法自动捕捉关节的空间构型、时间动态中所嵌入的模式。...流程概览基于骨骼的数据可以从运动捕捉设备或视频的姿态估计算法中获得。通常来说，数据是一系列的帧，每一帧都有一组联合坐标。给定 2D 或 3D 坐标系下的身体关节序列，我们就能构造一个时空图。...表 2：基于骨骼的模型在动力学数据集（Kinetics dataset）中的动作识别性能。在表格顶部，我们列出了基于帧的方法的性能。...表 3：基于骨骼的模型在 NTU-RGB+D 数据集上的动作识别性能。本文根据交叉主题（X-Sub）和交叉视图（X-View）的基准进行准确率计算。...在 Kinetics 和 NTU-RGBD 两大数据集中，本模型与主流方法相比有了很大的提高。本文为机器之心编译，转载请联系本公众号获得授权。

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基于全局特征描述子的激光SLAM回环检测方法

目前，SLAM算法通过估计的相邻帧之间的位姿变换不断叠加进行位姿信息计算，随着巡检时间的增加，每次位姿估计中的偏差不断累积形成较大的累积误差，制约了算法的定位精度。...通过计算全局点云中所有点的三维坐标平均值得到当前帧的点云质心，以点云和中所有点对应的特征向量的均值作为质心处对应的特征向量，进而计算点云的全局特征描述子，边角点云和平面点云...图2 全局点云下的uvw坐标系以上述计算得到的坐标系为基准，计算点云特征向量相对于基准坐标系3个坐标轴的角度分布，则有：式中：为点，之间的欧氏距离；为特征向量与坐标轴v...，最后20维数据为当前帧点云全部点的尺度分量。...实验结果显示，相似度检测模块中，LOAM+ICP基于位置进行判断，而本文算法需要计算点云描述子，算法步骤较多，在该模块中耗时增加3.5919 ms；而在位姿计算模块，LOAM+ICP通过ICP方法计算相似帧之间的位姿变换

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校招面试知识点复习之计算机网络

，执行计算，然后将计算结果发回给邻居；迭代的，是因为此过程一直要持续到邻居之间没有更多的信息要交换为止；异步的，是因为它不要求所有节点相互之间步伐一致地操作；每个节点x以Dx(y)开始，对N中的所有节点估计从它自己到节点...当有数据包发送时，会先检查ARP列表中是否存在该IP对应的MAC地址，如果有，则直接将包发送到这个MAC地址，如果没有，就向本地网段发起一个ARP请求的广播包，网络中所有主机收到这个ARP包后，会先检查自己的...MAC地址是数据链路层地址，IP地址是网络层地址；　　MAC地址没有结构性涵义，IP地址有结构性涵义，表示计算机与网络之间的连接关系。　　...交换机可在一个单个的网络中和若干个计算机相连，并且可以将一个计算机发送过来的帧转发给另一个计算机。从这一点上看，交换机具有集线器的转发帧的功能。但交换机比集线器的功能强很多。...集线器在同一时间只允许一个计算机和其他计算机进行通信，但交换机允许多个计算机同时进行通信。　　路由器连接两个或好几个网络。路由器可在网络之间转发分组（即IP数据报）。

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基于4D毫米波雷达的道路路沿检测

云计算、大数据和物联网三者之间有哪些区别和联系?_云计算物联网大数据的区别

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