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我已经构建了一些三维立方体悬停动画，它们可以感知方向，使用这个方向函数：var w = obj.offsetWidth,
浏览 2提问于2013-11-27得票数 0
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有谁能解释一下，如果有可能，如何使用cv2.getPerspectiveTransform()。最终，我需要知道粉红点在矩形中的位置，在实现了对我的x，y位置的转换后，我从相机馈送得到。
浏览 1修改于2013-09-28得票数 2
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如果我用三维球体和立方体制作一个新场景，并使球体具有光线感知能力，那么这个小玩意就不会检测到任何碰撞。
当我尝试在3d场景中使用3d感知时，这种情况不会发生。这是我对球体光线感知的设置
编辑:上面的图片是错误的(正如在ans中提到的)，我已经尝试过了，但是仍然不能工作。
浏览 3修改于2022-04-05得票数 1
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不用说，自动驾驶汽车有多达8部摄像机和更多的摄像机，可以完成各种视觉相关的任务：二维到三维深度感知，可能还有更多我还没学到的东西。我刚刚开始阅读本论文的深度感知使用单一的相机，并能够理解它。
浏览 0修改于2019-10-14得票数 1
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我成功地实现了一个使用RBF核的核感知器分类器。我知道内核技巧将特征映射到更高的维度，这样就可以构造一个线性超平面来分离点。例如，如果您有特性(x1，x2)，并将其映射到三维特征空间，您可能会得到：K(x1,x2) = (x1^2, sqrt(x1)*x2, x2^2)。如果将其插入到感知器决策函数w'x+b = 0中，您将得到：w1'x1^2 + w2'sqrt(x1)*x2 + w3'x2^2，它为您提供了一个循环决策边界。
浏览 3提问于2014-01-31得票数 4
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在径向网格的顶部将是球体，网格本身是用于观察者注意方向变化和方向感知。这个概念就是这个网格，可以让用户在“太阳系”中导航，并更好地了解三维空间。
浏览 2提问于2010-11-19得票数 1
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在构造一个简单的感知器神经网络时，我们通常将格式(batch_size,features)输入的2D矩阵传递给二维权矩阵，类似于中的这种简单的神经网络。我总是假设神经网络的感知器/密集/线性层只接受2D格式的输入，并输出另一个2D输出。但最近，我遇到了这样一个模型:线性层接受三维输入张量，并输出另一个三维张量(o1 = self.a1(x))。
浏览 3修改于2019-10-28得票数 3
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例如，人眼感知几何距离，这意味着识别(i，j)，(i+1，j)，(i，j+1)是非常有效的。但是，当存储为行主一维数组时，(i，j)和(i，j+1)在内存中是接近的，但是(i+1，j)不是。似乎天真地可以引入一个二维或三维地址指针来利用这样的内存结构.
浏览 10提问于2022-04-20得票数 1
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我对感知器输出的几何解释很感兴趣，主要是为了更好地理解网络到底在做什么，但我似乎找不到很多关于这个主题的信息。我知道，一个没有隐藏层的感知器可以被看作是在两个类之间定义一个超平面，如果它们是线性可分的，就可以很好地工作。然而，我发现更难理解的是，多层感知器到底做了什么，以及它如何对初始不可线性分离的输入进行分类。我也对出现在这里的可视化感到困惑，http://tiny.cc/2l7o7y，一个3神经元隐藏层设法分离输入，这是非常有意义的，因为在一个三维空间中分离输入是微不足道的。
浏览 0提问于2019-06-03得票数 3
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当向感知器提供输入以进行分类时，X_0，X_1表示来自二维空间的数据点(x，y)。对，是这样?
那么，如果我们输入X_0，X_1，X2，我们可以说它代表(x，y，z)一个来自三维空间的数据点？
浏览 0提问于2018-03-11得票数 0
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目前，给出一个三维散点图，R的rgl包以更小的尺寸显示更远的对象。然而，我仍然觉得很难感知物体的深度，特别是在绘制了许多点的时候。在下面的例子中，如果不旋转，就很难看出哪一点在另一点后面。
浏览 6提问于2020-01-10得票数 0
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编辑:因为人们热切地问他们是什么让他们“好”的:每个向量代表了六个等边三角形的六边形图片的描述，这是三维立方体排列的2D图像(想想广义Q-bert)。其中六个坐标描述了三角形的性质(感知的地板、左墙、右墙)，六个坐标描述了边的性质(感知的连续性，两种感知的不连续)。1000个好的向量是那些代表六边形的向量，当透视立方体时可以看到它们。
浏览 0修改于2010-11-19得票数 9
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通过观察下面的三个神经元，在它们的每个盒子里，我们可以看到它们实际上只是在x1，x2平面上进行线性分离(当然不考虑构成乙状结肠的第三维和向上的Y维)，并将它们结合到我们在右边看到的决策边界中。如何组合非线性感知器才能形成这三个有围墙的决策边界？我环顾四周，文章只是说他们可以，但不是怎么回事？
浏览 0提问于2018-11-03得票数 1
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中创建了一个带有默认摄像头的RectangularPrism：取决于x(深度)，Android屏幕上感知到的宽度不同因此，从Rajawali/OpenGL的角度来看，深度参数如何以及为什么会影响屏幕上对象的感知宽度？既然宽度(2f)是静态的，棱镜不应该总是以同样的方式填充屏幕吗？
浏览 8提问于2017-04-29得票数 0
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我使用了多层感知器，但这需要多个模型，就像线性回归一样。序列排序是可行的选择吗？
我正在使用TensorFlow。我有代码，但我认为更重要的是，要理解我在多层感知器理论中遗漏了什么。比如说，对于一组输入，你将得到某样东西的三维坐标(X，Y，Z)。输入= {1,10,5,7}输出= {1,2,1}。因此，对于相同的输入{1,10,5,7}，我需要建立X值Y值和Z的模型。
浏览 0修改于2017-02-11得票数 31
px:0,py:0,pz:0},velocity:{x:0,y:0,z:0},vector:{x:0,y:0,z:0},pc:{x:0,y:0,z:0},pv:{x:0,y:0,z:0})IF |b.position - bJ.position| < 100 THEN
如果b.position - b[j].position都是三维坐标，那么除非它们是
浏览 12修改于2013-08-06得票数 3
我正在实现"三维模型中几何感知手柄和隧道环的计算“中的隧道检测算法。我的输入是一个三角形的封闭曲面网格，根据上面的引语，我的理解是我应该：
1.读取曲面网格，利用曲面网格的点执行delaunay三维算法。这一步的输出是四面体网格。
浏览 0提问于2023-03-03得票数 1
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