基于视觉的机器人抓取：论文和代码 抓取目标对象的基本信息是相机坐标中的6D抓取器姿势，其中包含3D抓取器位置和3D抓取器方位以执行抓取。 在基于视觉的机器人抓握方法中，针对6D抓取器姿势的估计针对不同的抓取方式而有所不同，可将其分为2D平面抓取和6DoF抓取。 2D平面抓取意味着目标对象位于一个平面工作空间上，并且抓取从一个方向进行约束。 基本信息从6D简化为3D，即2D平面内位置和1D旋转角度。 存在评估抓握接触点的方法和评估抓握取向的矩形的方法。 6DoF抓取意味着抓取器可以在3D域中从各个角度抓取对象，并且无法简化6D抓取器的基本姿势。 根据是在完整形状还是在单视图点云上进行抓取，将方法分为基于局部点云的方法和基于完整形状的方法。 基于局部点云的方法包含估计候选握法的方法和从现有握法数据库转移握法的方法。 基于完整形状的方法包括估计6D对象姿态的方法和形状完成的方法。 当前的大多

自己总结的一些国外大神的数字图像处理方面的论文和代码，平时看论文苦于没有代码，自己整理了一些供大家参考。

基于Open cv 实现的人脸识别，内包括Py代码和自己写的课程项目论文。绝对良心啊。可用于课程项目参考。

小样本学习是学术界和工业界近年来关注的焦点。2020年以来，随着AAAI、WSDM、ICLR、CVPR会议论文公布，现整理了最新8篇关于知识图谱的论文，来自Google、PSU、人大、微软、腾讯、阿里巴巴等，包含元迁移学习、图神经网络、小样本文本分类等，请大家查看！

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第六届“CEMEE杯”电磁环境数学建模竞赛论文（三等奖）和代码，欢迎下载~

中国石油大学毕业设计(论文)智能管理系统，代码和文档齐全

顶点成分分析算法是一种非监督的端元提取算法。顶点成分分析法假设纯净像元存在，根据凸面几何原理，认为端元都位于单形体的顶点。VCA 算法通过将数据投影到一个正交的子空间方向计算投影距离值最大的像元，它就是要寻找的端元。要不断进行迭代计算，直到所有的端元都被找到。 VCA 的计算步骤为: ① 对图像数据进行降维处理，设定一个信噪比门限值 SNRth，根据图像的信噪 比与门限值对比大小分别采用主成分分析法 ( PCA) 或者奇异值分解法( SVD) 对图像数据进行降维; ② 利用随机生成的正态分布矩阵计算初始向量，将所有的像元点向初始向量方向投影，找到投影值最大的作为端元; ③ 继续计算新的投影向量方向并进行迭代计算直到找出所有的端元，本资源实现了VCA算法来非监督提取端元,希望对研究端元提取的朋友有用

数学建模中的木板最优切割问题，不仅给出了完整的论文，还给出了亲自调试好的完整的matlab代码，只上传了下载链接