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3D点云法向量估计(最小二乘拟合平面)

1、点云法向量估计的主要思路是对K-近邻的N个点进行平面拟合(平面过N点重心),平面法向量即为所求; 2、最小二乘拟合可以转换为求协方差矩阵最小特征值对应的特征向量(SVD分解);此种解法...

2018/11/22 20:58
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深度学习论文翻译解析(二):An End-to-End Trainable Neural Network for Image-based Sequence Recognition and Its...

论文标题:An End-to-End Trainable Neural Network for Image-based Sequence Recognition and Its Application to Scene Text Recognition 论文作者: Baoguang Shi, Xiang Bai and Cong Y...

2018/11/24 19:40
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数据挖掘入门系列教程(二点五)之K-近邻算法和距离度量介绍

数据挖掘入门系列教程(二点五)之K-近邻算法和距离度量介绍 简介 距离度量 欧式距离 曼哈顿距离 余弦距离 数据挖掘入门系列教程(二点五)之K-近邻算法和距离度量介绍 简介 K-近邻算法,又名...

2019/04/10 10:10
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机器学习基础——简单易懂的K邻近算法,根据邻居“找自己”

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 <br> <section id="nice" data-tool="mdnice编辑器" data-website="https://www.mdnice.com" style="font-size: 16px; color: black; p...

2019/04/10 10:10
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