Reciprocal-wedge transform in motion stereo
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The reciprocal-wedge transform (RWT) facilitates space-variant sensing which enables effective use of variable-resolution data and the reduction of total amount of the sensory data. This paper presents two motion stereo methods that exploit the important properties of the RWT, i.e., the anisotropic variable resolution and the preservation of linear features. It is shown that the RWT is suitable for the correspondence process in both lateral and longitudinal motion stereo which deal with disparities of corresponding features along epipolar lines. Multiple frames of motion stereo images are employed to improve precision and error rate of the depth recovery. In the lateral motion stereo the RWT is applied in both space and time domains to transform the x-t epipolar plane in ordinary motion stereo images into a new /spl omega/-/spl tau/ epipolar plane. In the longitudinal motion stereo, the reciprocity of the RWT restores the nonlinearity in the original x-t epipolar plane. Consequently, in both cases, the correspondence problem in variable-resolution motion stereo is reduced to a simpler problem of extracting collinear points in the epipolar plane. A voting algorithm for accumulating multiple evidence is developed. The proposed method is potentially applicable to active sensing for automated inspection on assembly lines, autonomous road vehicle navigation, airport runway surveillance, etc. Preliminary experimental results are demonstrated.< <ETX xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">></ETX>
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle