所以为什么这样定义单应性矩阵h = weight_1 * (weight_2 * gh1 + (1 - weight_2) * gh2) + (1 - weight_1) * h
时间: 2023-04-05 16:00:30 浏览: 36
这是因为单应性矩阵h是由两个特征点之间的变换关系得出的,而这个变换关系可以通过两个特征点的高斯峰值gh1和gh2来计算得出。而权重weight_1和weight_2则是用来调整两个高斯峰值的贡献度,从而得到更准确的变换关系。
相关问题
为什么这样定义单应性矩阵h = weight_1 * (weight_2 * gh1 + (1 - weight_2) * gh2) + (1 - weight_1) * h
单应性矩阵h的定义是通过对两个平面上的点进行映射,将一个平面上的点映射到另一个平面上的点。这个公式中的weight_1和weight_2是权重参数,gh1和gh2是两个输入矩阵。这样定义的目的是为了将两个输入矩阵进行加权平均,得到一个更加准确的单应性矩阵h。
weight_sdm = 1e-2*(1.05**(epoch//10)) 代码计算逻辑
这段代码是用来计算在训练神经网络中的一个参数 weight_sdm 的值。其中,epoch 是表示当前训练的轮数,// 表示整除操作。
具体来说,这段代码中使用了指数衰减学习率的方法,通过不断减小 weight_sdm 的值,来控制模型训练过程中的学习率。其中,1e-2 是一个基础学习率,1.05 是一个衰减因子,每训练 10 轮,衰减因子的指数就会增加 1,也就是说,每训练 10 轮,weight_sdm 的值就会乘 1.05,相当于学习率会以指数的形式逐渐衰减。
这个方法的主要目的是在训练初期,使用较大的学习率,快速地找到模型的全局最优解;而在训练后期,使用较小的学习率,更加精细地调整模型参数,提高模型的泛化能力。