中国边界

郑昀 201606 有原则有底线的人，往往会成为争端的起源。当多方都要捍卫各自的原则底线时，就会起连绵不绝的冲突。 越是原则性强的人，越是敏感 ，也就是所谓的“浑身都是G点”。 当然，到最后大家肯定会妥协，毕竟都是干实事的人。 曾几何时，某届政府的外交被广泛批评为消极、被动、走孤立主义路线而且笨拙。面对要求中国更多参与国际事务或在国际舞台上展现出领导力的呼声，某届政府的回应是，将遵从已故领导人提出的方针。很多年前，已故领导人曾建议中国要“韬光养晦”。 但把原则大声表达出来是一个处事技巧。 很多事情都在说出来矫情不说憋屈的两可之间 。 该说就说，不是不可以妥协，而是至少下次别人就知道你的原则是什么，边界在哪里，没有特殊理由不要去触碰。 这也是大国外交的道理。 现在回过头看，新一届政府则行事迥异。美方人士称，中国外交官似乎执着于让美方承认，“新型大国关系”是两个平起平坐的国家之间的关系。 是的，平起平坐，不是你领导我，不是你说我做。 很多年前看到过这么一篇文章： 《世界·政治：告诉别人你是谁 》 在西方世界中，有一句非常有名的话——你怎样对待别人，别人就会怎样对待你——这被视为人际关系的“秘诀”。而与此相关的一句话则是： 你希望别人怎样对待你，你就怎样对待他人 。这两句话被很多心理学家和社会学家看作说服、领导、管理、影响、引导别人的钥匙。 在国与国之间，尽管模糊有着相当的使用价值

译者：蓝燕子 声明：作者翻译论文仅为学习，如有侵权请联系作者删除博文，谢谢！ 摘要 目标检测和实例分割是计算机视觉的两项基本任务。它们密切相关，但他们之间的关系在以往的大多数工作中还没有得到充分的探讨。本文提出了一种新的用于交互目标检测和实例分割的深度结构RDSNet。为了回应这两个任务，我们设计了一个两个流结构以共同学习对象级别（即边界框）和像素级别（即实例掩码）上的特征。在这个结构中，来自两个流的信息是交替融合，即对象层的信息引入实例意识和翻译差异到像素级，像素级的信息-在对象级别细化对象的定位精度作为回报。具体地说，相关模块和裁剪模块被提议产生实例掩码，以及基于掩模的边界求精模块边界框。通过对COCO数据集的大量实验分析和比较，证明了该方法的有效性以及RDSNet的效率。源代码位于 https://github.com/wangsr126/RDSNet 。 1. 引言 目标检测和实例分割是计算机视觉中两个基本的、密切相关的任务论对象层次上的渐进图像理解像素级别。由于应用了deep神经网络，近年来见证了这两项任务的重大进展。然而，他们的关系但在之前的大部分工作中都进行了充分的探索。因此，通过利用交互来提高这两个任务的性能仍然是有意义和具有挑战性的在对象级和像素级信息之间。 目标检测的目标是用矩形边界框并将其分类为特定类别。在这项任务中，最关键的挑战之一在于对象定位

博客转载自：http://www.pclcn.org/study/shownews.php?lang=cn&id=206 本小节中一起学习如何从深度图像中提取边界（从前景跨越到背景的位置定义为边界）。我们对三种类型的点集感兴趣： 物体边界 ，这是物体最外层和阴影边界的可见点集； 阴影边界 ，毗连于遮挡的背景上的点集； Veil点集 ，在被遮挡物边界和阴影边界之间的内插点，它们是由激光雷达获取的 3D距离数据中的典型数据类型。这三类数据及深度图像的边界如图 1所示。 代码 首先，在PCL（Point Cloud Learning）中国协助发行的书提供光盘的第9章例2文件夹中，打开名为range_image_border_extraction.cpp的代码文件，同文件夹下有测试点云文件。 解释说明 首先，我们进行命令行解析，然后，从磁盘中读取点云（或者如果没有提供，则创建一个点云），最后，创建深度图像并使其可视化。提取边界信息时很重要的一点是区分深度图像中的当前视点不可见点集合和应该可见但处于传感器获取距离范围外的点集，后者可以标记为典型边界，然而当前视点不可见点则不能成为边界。因此，如果后者的测量值存在，则提供那些超出传感器距离获取范围外的数据对于边界提取是非常有用的，我们希望找到另外的包含这些值的pcd文件，这里代码中用far_range.pcd作为这类数据的实例。 std: