Category: 文章

Factfulness

最近读了这本 Factfulness (事实),感觉挺有趣的。作者介绍了十个思考工具以应对我们常见的思维误区。也是因为作者经历丰富,无论是正面还是反面都以自己的生动的经历为例,读起来完全不觉得枯燥,时常感觉有所启发。 ...  Read more

ICCV 2019 Notes

第一次参加ICCV。和CVPR相比,会议安排日程相对宽松,还预留了半天休息的时间。Poster区域被围绕在参展的厂商的展台中间。可能是参会的人比较多,感觉Poster区域还是太小了,通道里人挤人。在ICCV参展的厂商明显比CVPR少,而且没有自动驾驶的小车也没有大卡车。 ...  Read more

最近读的书

大概是三个月前开始的,断断续续地看完了石黑一雄的《长日将尽》。书是以一个大管家的视角来写的,大管家以滴水不漏的口吻在回忆。... ...  Read more

[读书笔记] How to Write a Lot: A Practical Guide to Productive Academic Writing

最近读了这本书 How to Write a Lot: A Practical Guide to Productive Academic Writing。书很短,作者很幽默,所以也很容易读。这本书主要讨论如何能够高产的写作。提出的方法很简单,核心的信息就是 “Instead of finding time to write, allot time to write. Prolific writers make a schedule and stick to it.”。他不谈怎样激发你的兴趣,怎样找到适合自己的写作方法。相反,作者对这类方法都进行了毫不留情的吐槽。书中的观点是,正确的高产写作方法只有一个,定下一个固定的写作时间,每天坚持写。作者还针对大家常用的逃避写作的借口进行了批判。总的来说,感觉作者挺毒舌的,哈哈。

比如,很多人会说自己找不到合适的时间写作。作者的回应是 “Instead of finding time to write, allot time to write… you

Crazyflie 2.0 + Flow Deck

Crazyflie是一个小型四旋翼无人机平台。开源并且文档丰富,很适合做相关的研究。最新的型号是Crazyflie 2.0。

整体很小,自然续航时间和载重也有限。具体参数可以参见官网

很多做机器人控制的实验室在用这个平台,于是很容易看到有意思的Demo。比如这个Swarm

还有这个奇怪的控制盒子:

这些精准的控制大多依赖于准确并且贵并且贵的Motion Capture系统。Crazyflie本身Sensor有限,在没有外部反馈的情况下是很难控制的。
不像是大疆那些消费级的无人机,很容易就可以飞的挺好。如果用官方的手机App来飞,想做到悬停就要稳定的给它适合的Thrust,基本上很难。

所以,当官方出了这个Flow Deck的时候,立马买了。据说一发布就卖断货了,除了说明产量小以外,也说明刚需旺盛。

Flow Deck可以为Crazyflie提供简单的位置信息,让它可以在没有外部Motion Capture系统的情况下稳定的悬停。

很明显的可以看见板子上有一个向下的摄像头。Flow也就是指Optical Flow。

这就是小飞机和Flow Deck:

可以用原装的卡电池的架子透出板子的部分,把Flow Deck固定在小飞机下面。仔细看板子上有一个小箭头表明正确的安装方向。

然后需要做的是升级小飞机的固件

这个demo.py可以让crazyflie悬停在0.4米高的位置半分钟


import logging
import time

import cflib.crtp
from cflib.crazyflie.syncCrazyflie import SyncCrazyflie

URI = 'radio://0/80/250k'

# Only output errors from the logging framework
logging.basicConfig(level=logging.ERROR)


if __name__ == '__main__':
    # Initialize                

Jonas过后

来美国第四个年头了。新泽西这个地方每年都有不小的雪。看雪的心情也从刚来时的兴奋变成了爱恨交织。一片白茫茫是不错的景致,但是想到白茫茫一片之下还有自己的车心情也就复杂起来了。

本来以为今年是一个暖冬。本该是雪花纷飞的圣诞节前后可以穿着单衣出门。所以当知道气象台预报有暴风雪要来的时候,我一开始是怀疑的。天气预报总是这样的小题大作。第一年来的时候,学校常常因为预报有飓风而停课。可是飓风常常失约,又或是还未到地方地就失去了活力。

只有Sandy那次,是准的。那时候住在学校附近。天气已经转凉,整整一周的停热水停电停暖气还真是难捱。所幸的是因为离学校不远。那时候每天早早的起床去实验室,再晚晚的回去。中午学校食堂还有免费的救济餐。

按照惯例,这次的暴风雪也有名字,叫Jonas。似乎是拉丁文,不知道有什么含义。如果不是如预报所说的猛烈,恐怕也没有记住的必要了。

气象台也算是是幸运的,这次他们又说对了。

周六早上起来,外边就一片白茫茫了。门口积的雪已经影响到开门了。

从家里往窗外望去,窗前小树上堆起的雪已经很高了。

可是雪还在一直下。这时我才感觉到天气预报这回又立功了。
果然,一夜之后,前门彻底打不开了。

不得已,还得出门铲雪挖车。只好绕道从后门出去。计划要从后面挖出一条小道回到前门,以解前门之围。

后院的情况也不太乐观,之前院子里还有房东家小朋友的玩具小车和一些杂物。看起来它们要重见天日还需要耐心等待了。

大多数地方的雪都没过膝盖了。吭哧吭哧地劳作了一段时间,总算是从后院挪动到了停车道上。这才看见了车被埋成了什么样。

要把车给挖出来,这个基本上很难。

挖啊挖,终于挖到前门了。抬头一看,门打不开也是讲道理的。

之前是台阶的地方已经无迹可寻。没有办法,只有继续挖。
成功的挖开门之后,是这个样子的。

从上往下看

下午和小伙伴们一起在停车道上劳作了两三个小时。
Sandy之后,这下又记住Jonas的大名了。

希望这个冬天快点过去吧。 ...  Read more

http://www.amazon.com/Pro-Compatible-Instructions-Construction-Experience/dp/B00Q1FITMO

上次开会的时候排队尝试了Google的Cardboard和Oculus,虚拟现实(VR)的体验很真实。于是也不难理解现在VR/AR的火热程度了。Facebook有Oculus,Google有Cardboard,微软有HoloLens,还有Magic Leap的神秘兮兮又牛叉哄哄的演示,也是醉了。大家都看好这个市场,虚拟现实(VR)和增强现实(AR)的市场规模可能会达到1,500亿美元…

为了紧跟社会潮流,果断去大Amazon淘了一个Cardboard来玩,就长这样。

Amazon上有各种Cardboard,大都支持Google Cardboard的Apps。Cardboard主体就一张纸板,还有两个镜片,折了几折就成了前面图上的样子。把你的手机放上去做屏幕就可以体验VR了!

这基本上应该是最经济方便的体验VR的方式了。Cardboard支持很多大屏幕手机,我用的iPhone 6没有问题。用的时候需要凑近镜片去看屏幕。因为近视的关系,我起初比较担心戴着眼镜看不是很方便,实际上把眼镜摘了也看得很清楚。因为其实看到的不是真的3D…屏幕就在眼前不远,不是上千度的近视的话,当然应该看得清楚。

目前各种VR设备面临的一个重要问题是晕动病 (VR motion sickness)。wiki上的对晕动病的解释是:

晕动病或运动病,生活中通常被称为晕车、暈機和晕船,是一种平衡失调的疾病。当人眼所见到的运动与前庭系統感觉到的运动不相符时,就会有昏厥、恶心、食欲减退等症状出现。严重者会呕吐。

这个和有些同学打CS会头晕或者开极品飞车就也能开吐了是相同的原理。可能的一个原因是显示屏的刷新率不够高,我自己用的时候也能不时地感觉到屏幕的刷新率跟不上头的移动。这个时候就会有点“跳戏”的感觉 🙂 据说只有一小部分人是很幸运的天生没有晕动症这个问题的。所以,如何解决这个问题也是VR厂商们面前的一个难题。当然大家也在积极的寻找对策。简单的解决方法据说是喝点酒… 也有研究科学家表示,在画面中增加一个虚拟的鼻子也可以缓解晕动症 ._.

我自己用Cardboard的时候也没有感觉到这个问题,可能是因为看的时间不是很久。毕竟Cardboard只是用来体验VR的,需要用手托住Cardboard来看,不适合长时间的看。不知道是不是iPhone 6屏幕的问题,看的时候感觉画面不是特别的锐利,有一种显示的分辨率不够高的感觉。但是整体的体验还是很赞的。iOS上的VR Apps不如Andriod上的多。在这里推荐几个值得试试的应用。

Google Carboard
这个是Google官方的应用,可以先通过这个应用体验一下基本的功能。其中有一个街景的功能,可以体验站在各个著名景点现场环视四周的感觉。

InMind VR
这是一个VR的游戏,画面不错,挺有代入感。用头部的动作来完成射击任务,时间不长,值得一试。

VRSE
这个App里提供了不少很有意思的VR电影,影片时间长短合适,非常推荐。有些是记录片,有些是软广,但是通过VR来看,都挺有代入感。
类似的App还有:RYOT

暂时就发现这么几个,试试看吧 🙂

补充:

GermBuster
一个非常有趣的游戏,用泡泡攻击细菌。最有趣的是细菌也会吐泡泡攻击你,快被打到的时候3D感特别明显,有种被直接打到脸上的感觉…

[Note] Saliency Detection: A Boolean Map Approach

Bird Diversity 2013

Saliency应该是翻译为显著性。个人理解显著性检测是得到一张图片上每一个像素点的显著程度的过程。对于这个显著程度,直观的理解就是它在这张图上的重要程度。比如,这些照片里

组成鸟的像素应该是比背景的像素更加重要,也就是应该有更高的显著性值。知道了各个像素点的显著性之后,可以用来帮助一系列的更加具体的任务,比如这篇文章里的Eye Fixation的预测,也就是预测在这张图片上人会看哪里。还有显著物体的检测,可以更进一步的做物体检测和识别。

直接描述这篇文章的方法吧。输入是一张图片,输出是一张Saliency Map,表示每一个像素点上的显著性。根据Saliency Map可以进一步的做更佳具体的任务。得到Saliency Map的过程是先得到一组Boolean Maps,然后每一张Boolean Map得到一张Attention Map,对所有的Attention Maps求均值之后做Dilation就得到了Saliency Map。过程很简洁。

假设输入图片有三个颜色通道,随机的选一个颜色取一个阈值。然后据此把图片转成一张0/1的图片,颜色值大于阈值的为1,否则为0。这张0/1的图就是一张Boolean Map。重复这个过程就得到了一组Boolean Maps。Boolean Map如果一块区域和很好的封闭的边缘,那么就有可能是一个显著的物体。所以连着图片边框的区域显著性就会比较低。基于这个假设,把连着图片边框的区域都去掉,然后对全图做归一化,就得到了Attention Map。

没有做过Saliency Detection,欢迎指出各种错误。看到一篇文章引用了这个叫BMS的方法就找来看看。然后就发现作者是一起实习的小伙伴。。

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