人工智能-机器学习-机器人操作性能的微分流形理论与方法研究.pdf

大数据-算法-负曲率流形上的调和函数，Hardy空间与Carleson测度.pdf

数据融合matlab代码#PreIntegration方法，用于将IMU数据与GPS融合 我对基于优化的传感器融合方法感到惊讶。 因此，我做了一个微小的测试，将一个时间戳GPS数据与IMU输出融合在一起。 参考是。 此处的matlab代码还可以使用参考点的内插法将SE3姿势序列区分为IMU数据。 imu_preintegration_matlab

具有降维的一些基本算法，是基于子空间人脸识别的一个很好的工具箱

人工智能技术的热带气旋预报综述(之二)——流形学习、智能计算及深度学习的热带气旋预报方法.pdf

计算机视觉-流形学习算法MATLAB源码 流形学习是一类借鉴了拓扑流形概念的降维方法，与核PCA的目的一样，它想要在低维空间中尽量保持在高维空间中的结构。一个形象的流形降维过程如下图，我们有一块卷起来的布，我们希望将其展开到一个二维平面，我们希望展开后的布能够在局部保持布结构的特征，其实也就是将其展开的过程，就像两个人将其拉开一样。 流形学习方法有很多种，但是他们具有一些共同的特征：首先构造流形上样本点的局部邻域结构，然后用这些局部邻域结构来将样本点全局的映射到一个低维空间。它们之间的不同之处主要是在于构造的局部邻域结构不同，以及利用这些局部邻域结构来构造全局的低维嵌入方法的不同。 　

CVPR 2017 论文：Efficient Diffusion on Region Manifolds Recovering Small Objects with Compact CNN Representations

lle+matlab+代码 manifoldAlgorithm 流形学习算法ISOMAP与LLE的matlab代码

随着交通愈加发达,道路愈加拥堵,如何实时准确地获取车辆基本信息以便交通部门及时管理特定路段和路口的车辆显得日益重要.对交通视频中车辆的检测和识别,不仅需要实时检测,还要保证其准确性.针对实际情况中车辆之间的遮挡、光照的变化、阴影、道路旁树枝的晃动、背景中固定对象的移动等因素严重影响检测与识别的精度的问题,提出基于Faster-RCNN(Faster-Regions with CNN features)的车辆实时检测改进算法.首先采用k-means算法对KITTI数据集的目标框进行聚类,得到合适的长宽比,并增加一组尺度(64~2)以适应差异较大的车辆尺寸;然后改进区域提案网络,降低计算量,优化网络结构;最后在训练阶段采用多尺度策略,降低漏检率,提高精确率.实验结果表明:改进后的车辆检测算法的mAP(mean Average Precision)达到了82.20%,检测速率为每张照片耗时0.03875 s,基本能够满足车辆实时检测的需求.

作者: 杨万年主编 出版社: 重庆大学出版社 ISBN: 9787562404461 出版时间: 1992-11 版次: 一版一印 印刷时间: 1992-11 装帧: 平装 开本: 16开 页数: 308页