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Calibration校准许多视觉应用程序要求您以有意义的真实世界值报告测量值和位置。校准包括计算将图像坐标映射到真实世界坐标的二维变换，然后将此预先计算的坐标空间附加到每个运行时图像的坐标空间树。运行时图像中的视觉工具可以以校准单位报告其结果。VisionPro包括两个校准

Introduction作者考虑了数据集常见的两个问题：1、部分数据被错误得标注；2、数据呈长尾分布。之前涌现了很多工作分别针对这两个问题，但当两者同时存在，它们不能很好的工作。专门针对噪声标签的方法，总是依赖于一些假设，但这些假设在long-tailed上不一定成立。例如利用memorizationeff

*Applicationprogramtodemonstratethecalibrationof*abinocularstereosystemusingtheoperators*find_caltab,find_marks_and_pose,andbinocular_calibration.**Asanalternative,acalibrationdatamodelcouldbeused.*Pleaserefertotheex

1.create_calib_data—CreateaHALCONcalibrationdatamodel  创建一个HALCON校准数据模型2.read_cam_par—Readinternalcameraparametersfromafile  从文件中读取相机内部参数  3.set_calib_data_cam_param—Settypeandinitialparametersofa

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保序回归保序回归其实是reliabilitydiagram回归的自动版，即自动选择分桶的边界。如下图：从mse的角度来说，loss会比OLS大，但是保证了不改变模型的排序能力。个人认为，对于contrastiveloss或者是crossentropyloss，都会由于优化目标与p(y|x)的真实值有区别。如果选模型用的是auc的话

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