以下内容偏向于记录个人学习过程及思考，请审慎阅读。 背景 多传感器信息可以很好的互相补足劣势，但是设计好的融合算法却比较难。 融合radar相比于融合lidar有两个优势 radar点比较稀疏，一个到几个radar点就对应一个目标，相比于lidar更有效 radar点包含的信息也比较直接，包括目标距离、目标速度 本文提出一种新的radar-camera fusion算...
以下内容偏向于记录个人练习过程及思考，请审慎阅读。 题目 934. 最短的桥 Rating 1825 思路 两次bfs 第一次bfs，找到1个岛所有的1 第二次bfs，基于第一个岛的边缘外扩，找到第一个不在第一个岛的1 代码 class Solution: def shortestBridge(self, grid: List[List[int]]) -> ...
以下内容偏向于记录个人练习过程及思考，请审慎阅读。 题目 1702. 修改后的最大二进制字符串 Rating 1825 思路 让二进制字符串最大，需要尽可能的让左边都是1 按照操作规则，0可以一直向左挪动，两个0可以换成10 考虑从左到右遍历，找到第一个0出现的位置 如果后面还有0，那么可以把它移动过来，换成10 因此，我们可以把第一个0后面的1全部移到最右边，然后把中间...
以下内容偏向于记录个人练习过程及思考，请审慎阅读。 题目 1835. 所有数对按位与结果的异或和 Rating 1825 思路 考虑位运算。对于某一位 遍历arr1 若arr1中某个数字对应位为1，那么与arr2中所有数字对应位按位与结果与arr2中所有数字对应位相同； 若arr1中某个数字对应位为0，那么与arr2中所有数字对应位按位与结果均为0； 因此，对于...
以下内容偏向于记录个人学习过程及思考，请审慎阅读。 背景 融合radar and camera以获得更鲁棒的目标检测网络。 核心思想 将radar点云经过内外参反投到camera view上，通过resnet提features，接着通过maxpooling下采样后经过一个scSE Block（attention），再融合到camera image对应的FPN中。 Pipeline...
以下内容偏向于记录个人练习过程及思考，请审慎阅读。 题目 1298. 你能从盒子里获得的最大糖果数 Rating 1824 思路 模拟（或bfs），维护以下几个变量即可 手里未打开的box 手里未使用的key 手里已使用的box 手里已使用的key 代码 class Solution: def maxCandies(self, status: L...
以下内容偏向于记录个人学习过程及思考，请审慎阅读。 背景 camera的图像质量在极端天气或低光黑暗场景极为受限。 但现在并没有包含多传感器的、极端天气下的驾驶数据。 于是采了一波数据并公开，并基于“measurement entropy”提出一种多传感器融合方案 核心思想 将所有传感器输出全部反投到camera image上。 并基于measurement entropy加...
以下内容偏向于记录个人练习过程及思考，请审慎阅读。 题目 1377. T 秒后青蛙的位置 Rating 1823 思路 dfs可以比较简单的找到路径，但是需要注意判断一些边界条件，很容易wa 如果路径长度大于t，则不可能到达，返回概率为0 如果路径长度小于t 如果目标节点是起始节点 且 t > 0 且 n > 1，则一定会跳走，返回概...
以下内容偏向于记录个人练习过程及思考，请审慎阅读。 题目 1458. 两个子序列的最大点积 Rating 1823 思路 动态规划 思考：对于nums1[i]和nums2[j]，如果i, j之前的序列最大点积和已求出，如果求当前序列的最大点积和？ 设dp[i][j]表示nums1[0:i]和nums2[0:j]的非空序列的最大点积和 那么状态转移方程： 当同时选择使...
以下内容偏向于记录个人学习过程及思考，请审慎阅读。 背景 camera的图像质量在极端天气或低光黑暗场景极为受限。 camera的原始图像包含的是细粒度的像素点RGB信息，而radar则包含目标距离、速度等更高阶的信息。 而concatenation的融合方式隐含着两者的语义信息/level应该相近。 因此提出一种radar-camera融合框架，自动学习二者在什么level下进...