Dijkstra算法

Jun 07, 2016 pm 03:28 PM
アルゴリズム 説明する

Dijkstra算法例题讲解 终点集用来记录走过的最短的路线,例如K=1的情况,最短路线为收集{a,c}=15两点, 因此,对于k=2时,从a想走到e时,可借助已经存在的c点,构建a到e的最短路径为{a,c,e}

Dijkstra算法例题讲解

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终点集用来记录走过的最短的路线,例如K=1的情况,最短路线为收集{a,c}=15两点,

因此,对于k=2时,从a想走到e时,可借助已经存在的c点,构建a到e的最短路径为{a,c,e}

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CLIP-BEVFormer: BEVFormer 構造を明示的に監視して、ロングテール検出パフォーマンスを向上させます。 CLIP-BEVFormer: BEVFormer 構造を明示的に監視して、ロングテール検出パフォーマンスを向上させます。 Mar 26, 2024 pm 12:41 PM

上記および筆者の個人的な理解: 現在、自動運転システム全体において、認識モジュールが重要な役割を果たしている。道路を走行する自動運転車は、認識モジュールを通じてのみ正確な認識結果を得ることができる。下流の規制および制御モジュール自動運転システムでは、タイムリーかつ正確な判断と行動決定が行われます。現在、自動運転機能を備えた自動車には通常、サラウンドビューカメラセンサー、ライダーセンサー、ミリ波レーダーセンサーなどのさまざまなデータ情報センサーが搭載されており、さまざまなモダリティで情報を収集して正確な認識タスクを実現しています。純粋な視覚に基づく BEV 認識アルゴリズムは、ハードウェア コストが低く導入が容易であるため、業界で好まれており、その出力結果はさまざまな下流タスクに簡単に適用できます。

C++ での機械学習アルゴリズムの実装: 一般的な課題と解決策 C++ での機械学習アルゴリズムの実装: 一般的な課題と解決策 Jun 03, 2024 pm 01:25 PM

C++ の機械学習アルゴリズムが直面する一般的な課題には、メモリ管理、マルチスレッド、パフォーマンスの最適化、保守性などがあります。解決策には、スマート ポインター、最新のスレッド ライブラリ、SIMD 命令、サードパーティ ライブラリの使用、コーディング スタイル ガイドラインの遵守、自動化ツールの使用が含まれます。実践的な事例では、Eigen ライブラリを使用して線形回帰アルゴリズムを実装し、メモリを効果的に管理し、高性能の行列演算を使用する方法を示します。

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01 今後の概要 現時点では、検出効率と検出結果の適切なバランスを実現することが困難です。我々は、光学リモートセンシング画像におけるターゲット検出ネットワークの効果を向上させるために、多層特徴ピラミッド、マルチ検出ヘッド戦略、およびハイブリッドアテンションモジュールを使用して、高解像度光学リモートセンシング画像におけるターゲット検出のための強化されたYOLOv5アルゴリズムを開発しました。 SIMD データセットによると、新しいアルゴリズムの mAP は YOLOv5 より 2.2%、YOLOX より 8.48% 優れており、検出結果と速度のバランスがより優れています。 02 背景と動機 リモート センシング技術の急速な発展に伴い、航空機、自動車、建物など、地表上の多くの物体を記述するために高解像度の光学式リモート センシング画像が使用されています。リモートセンシング画像の判読における物体検出

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