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搜索结果 - 5
超越卡尔曼滤波：基于深度学习的滤波器改进的物体追踪
我们提出了两种创新的数据驱动滤波方法，通过结合可训练的运动模型进行对象位置预测，并将观察结果与对象检测器的预测相结合，以提高边界框预测准确性。我们的方法在多个数据集上进行了广泛评估，证明在对象跟踪方面，尤其是非线性运动模式的情况下，我们的滤
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5 months ago
[Re] 带有非线性和非高斯观测模型的贝叶斯滤波的判别式卡尔曼滤波器
Kalman filters are widely used for estimating hidden variables and their application in neural decoding is explored in t
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5 months ago
深度状态空间建模：用于可解释的专业人体姿势表达、分析和生成
通过引入三种新方法，我们将全身运动形式化为动态系统的状态空间模型，利用深度学习和统计算法估计参数。这些表示遵循手势操作模型（GOM）的结构，描述了通过时空假设的运动。这些方法用于人类运动的精确生成和专业运动的身体灵活性分析。
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a year ago
基于四元数的误差状态卡尔曼滤波器运动学
本文对于三维空间内的四元数和旋转相关的概念和公式进行详尽的修订，并探讨了它们在估计引擎 (如误差状态 Kalman 滤波器) 中的正确使用。论文深入研究了旋转群及其李群结构，使用四元数和旋转矩阵进行公式推导，并对旋转扰动、导数和积分进行特别
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7 years ago
深度卡尔曼滤波器
该论文提出了一种使用时间生成模型进行反事实推断的方法，利用统一算法高效地学习广谱卡尔曼滤波器，其中还引入了 “Healing MNIST” 数据集用于建模，并基于 8000 名患者超过 4.5 年的电子病历数据显示了其对反事实推断的有效性。
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9 years ago
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