语义slam

【视觉SLAM十四讲】李群与李代数

本文为视觉SLAM学习总结，讲解对观测方程中xxx该如何优化。
Louis1874·2023-12-25 21:48

视觉SLAM十四讲——第四讲李群与李代数

@《视觉SLAM十四讲》知识点与习题《视觉SLAM十四讲》第四讲知识点整理+习题正在学习SLAM相关知识，将一些关键点及时记录下来。
chenying66·2023-12-25 21:18

＜视觉SLAM十四讲＞ch4 李群和李代数

文章目录一、引入二、基础1、群2、李代数三、指数与对数映射1、SO(3)指数映射2、SO(3),SE(3),so(3),se(3)的对应关系四、李代数求导和扰动模型1、李群乘法和李代数加法的基本认识2、导数模型和扰动模型五、激动人心的英文符号1、Sophus的使用2、Example：评估轨迹误差前言：这部分内容很基础很重要，得看开。一、引入旋转矩阵或者变换矩阵对加法是不封闭的，即两个旋转矩阵相加或
贝宝老师·2023-12-25 21:18

视觉SLAM十四讲_4李群与李代数

本文为b站视频的一个笔记在SLAM中，我们经常要解下面一个问题F=minJ(T)=Σi=1N∣∣zi−Tpi∣∣2F=minJ(T)=\Sigma_{i=1}^N||z_i-Tp_i||^2F=minJ
手持电烙铁的侠客·2023-12-25 21:48

视觉slam十四讲ch4李群和李代数（包含实践部分）

目录0.前言：1.李群和李代数1.1群的定义1.1.1李群SO3、SE31.2李代数的引出1.3李代数的定义1.3.1李代数so31.3.2李代数se32.指数与对数映射2.1SO3上的指数映射2.1.1指数映射的性质：2.2SE3上的指数映射3.李群、李代数的定义与相互的转换关系4.李代数求导与扰动模型4.1BCH公式与近似模型4.1.1BCH公式4.1.2BCH近似的意义4.2SO3上的李代数
shikaikaikaikai·2023-12-25 21:46

视觉SLAM十四讲|【一】三维空间刚体运动

视觉SLAM十四讲|【一】三维空间刚体运动旋转矩阵SO(n)={R∈Rn×n∣RRT=I,det(R)=1}SO(n)=\{R\in\mathbb{R^{n\timesn}}|RR^T=I,det(R)
影子鱼Alexios·2023-12-25 21:15

＜视觉SLAM十四讲＞ 李群与李代数

三维世界中描述刚体运动可以使用旋转矩阵,旋转向量,欧拉角,四元数等.但是在SLAM中,除了表示之外,我们还要对它们进行估计和优化.因为在SLAM中位姿是未知的,而我们需要解决形如"在什么样的相机位姿最符合当前观测数据
Jealar Juno·2023-12-25 21:15

【视觉SLAM十四讲】第四讲 李群和李代数

SLAM中位姿是未知的，而我们需要解决什么样的相机位姿最符合当前观测数据这样的问题。可以构建成一个优化问题，求解最优的R,t,使得误差最小化。
liqingyushe·2023-12-25 21:44

视觉SLAM十四讲 Sophus库应用（李群与李代数）

1.SO3和SE3的声明（1）SO3可以由旋转矩阵/欧拉角/四元数/声明，但是不可以由角轴声明。具体做法：先用角轴声明旋转矩阵，再用旋转矩阵声明SO3Eigen::AngleAxisdv_rotation(M_PI/2,Eigen::Vector3d(0,0,1));Eigen::Matrix3dR_rotation=v_rotation.matrix();Sophus::SO3SO3_R(R_r
呼吸之野qaq·2023-12-25 21:44

视觉SLAM十四讲-高翔 第4讲 李群和李代数

李群和李代数1.李群李代数基础1.1群1.2李代数的定义1.3李代数so(3)\mathfrak{so}(3)so(3)1.4李代数se(3)\mathfrak{se}(3)se(3)2.指数和对数映射2.1SO(3)SO(3)SO(3)上的指数映射2.2SE(3)SE(3)SE(3)上的指数映射3.李代数求导与扰动模型3.1BCH公式与近似形式3.2李代数求导4.SOPHUS库的使用4.1SOP
玛卡巴卡_qin·2023-12-25 21:44

SLAM十四讲——关于李群与李代数的理解

1、李代数的存在是为了更好地估计变换矩阵T。2、李群对乘法封闭。3、李代数是对加法封闭（因为其由向量组成）。4、李代数对应李群的正切空间，它描述了李群局部的导数。5、对于某个时刻的R(t)（李群空间），存在一个三维向量φ=（φ1，φ2，φ3）（李代数空间），用来描述R在t时刻的局部的导数。6、李群空间的任意一个旋转矩阵R都可以用李代数空间的一个向量的反对称矩阵指数来近似。7、旋转矩阵的导数可以由其
William.csj·2023-12-25 21:13

SLAM十四讲——跑通李群与李代数代码（解决Sophus库的问题）

SLAM十四讲——跑通李群与李代数代码（解决Sophus库的问题）一、前期准备二、正式配置三、参考文章一、前期准备1、Sophus库分为模板Sophus库和非模板Sophus库。
William.csj·2023-12-25 21:13

视觉SLAM十四讲|【二】李群与李代数

视觉SLAM十四讲|【二】李群与李代数李群与李代数基础群的性质封闭性：∀a1,a2∈A,a1⋅a2∈A\foralla_1,a_2\inA,a_1\cdota_2\inA∀a1,a2∈A,a1⋅a2∈A
影子鱼Alexios·2023-12-25 21:09

图像分割网络FCN详解与代码实现

全卷积网络（FCN）：卷积神经网络从图像分类到到对象检测、实例分割、到图像语义分割、是卷积特征提取从粗糙输出到精炼输出的不断升级，基于卷积神经网络的全卷积分割网络FCN是像素级别的图像语义分割网络，相比以前传统的图像分割方法
金戈鐡馬·2023-12-25 20:31

Python实现FCN

它被广泛用于图像分类和语义分割等任务。要在Python中实现FCN，你可以使用深度学习框架如TensorFlow或PyTorch。
又可乐·2023-12-25 20:01

通过FCN模型实现图像分割（Python篇+代码）

基于深度学习的图像分割方法深度学习是在超声图像分割中非常实用的方法，它的主要优点是能够生成由丰富语义和细微信息组成的多层次特征。
CleloGauss·2023-12-25 20:31

自学SLAM（9）《第五讲：特征点法视觉里程计》作业

*用ICP实现轨迹对齐1.ORB特征点1.1ORB提取ORB(OrientedFASTandBRIEF)特征是SLAM中⼀种很常⽤的特征，由于其⼆进制特性，使得它可以⾮常快速地提取与计算[1]。
Chris·Bosh·2023-12-25 20:51

大语言模型简介

大语言模型（LargeLanguageModel）是一种人工智能技术，通过对海量文本数据进行训练，学习语言的结构、规则和语义，从而可以生成具有自然语言风格的文本或回答自然语言的问题。
码上就科普菌·2023-12-25 20:50

【并发编程系列4】JMM中happens-before规则和as-if-serial语义

先行发生原则(happens-before)我们知道，在Java内存模型中，如果要确保有序性可以靠volatile和synchronized来实现，但是如果所有的有序性都仅仅依靠这两个关键字来完成，那么有一些操作将会变得很繁琐，但是我们在编写Java代码的时候并没有感觉到这一点，这是因为Java语言中有一个“先行发生(happens-before)”的原则。那么happens-before到底是什
刀哥说Java·2023-12-25 18:57

齐帆齐微课1:从尼尔波兹曼《童年的消逝》解读“童年消逝”的原因及应对措施

在这本书中，波兹曼将自己对心理学、历史学、语义学和麦克卢汉学说的深刻见解以及常识运用的恰到好处，揭示了人类童年正在消逝的社会现象及详细阐述了这种现象产生的原因。是什么导致了人类童年的消逝？
正能量邓菇凉·2023-12-25 18:24

nerf-slam

nerf神经辐射场传统渲染：三维模型+材质+光照--》RGB图片三维重建：RGB图片--》三维模型Nerf-slam的简述输入/训练集为一些图片，每个图片都已知相机视角（相对于图片中的某个物体），通过神经网络预测其他视角下的该物体的图片也就是通过上述训练将该物体的模型隐式的表示在了神经网络模型中
wenningshine·2023-12-25 18:40

中原焦点马祎曼分享第468天约练319（2021.11.24）1来1咨

摘要，简述语义。重述。来访者只顾投入到他的分享中。他可能注意到自己刚才说的内容。被咨询师这样去做。会引发他再次思考。整个咨询下来，技术本上没用。反而多的是感同身受。能感受到了对方。
祎曼静美·2023-12-25 14:38

计算机视觉基础（11）——语义分割和实例分割

前言在这节课，我们将学习语义分割和实例分割。
猪猪的超超·2023-12-25 13:03

跨链桥安全事件总结分析

跨链桥事件总结分析PolyNetwork跨链桥事件Relayer的不完整检验源链上(Ontology)的relayer没有对上链的交易做语义校验，因此包含修改keeper恶意交易可以被打包到polychain
Emmanuel_scb·2023-12-25 12:57

python AI视觉实现口罩检测实时语音报警系统

其提供了飞桨生态下的高质量预训练模型，涵盖了图像分类、目标检测、词法分析、语义模型、情感分析、视频分类、图
qq_30895747·2023-12-25 10:36

由于被认为是客户端对错误（例如：畸形的请求语法、无效的请求信息帧或者虚拟的请求路由），服务器无法或不会处理当前请求。

原因分析：可能存在两种出错原因:（1)语义有误，当前请求无法被服务器理解。除非进行修改，否则客户端不应该重复提交这个请求。（2)请求参数有误。解决方案：经过检查，相应的路径映射确实没有问题。
五敷有你·2023-12-25 09:59

【论文阅读】Resource Allocation for Text Semantic Communications

这是一篇关于语义通信中资源分配的论文。全文共5页，篇幅较短。
误伤这又何妨·2023-12-25 09:47

轮廓平滑方法

importcv2importnumpyasnp#读取语义分割结果segmentation_result=cv2.imre
AI视觉网奇·2023-12-25 09:42

SLAM算法与工程实践——RTKLIB编译

SLAM算法与工程实践系列文章下面是SLAM算法与工程实践系列文章的总链接，本人发表这个系列的文章链接均收录于此SLAM算法与工程实践系列文章链接下面是专栏地址：SLAM算法与工程实践系列专栏文章目录SLAM
yangtsejin·2023-12-25 08:15

SLAM算法与工程实践——SLAM基本库的安装与使用（6）：g2o优化库（2）g2o编程框架

SLAM算法与工程实践系列文章下面是SLAM算法与工程实践系列文章的总链接，本人发表这个系列的文章链接均收录于此SLAM算法与工程实践系列文章链接下面是专栏地址：SLAM算法与工程实践系列专栏文章目录SLAM
yangtsejin·2023-12-25 08:45

SLAM算法与工程实践——相机篇：传统相机使用（3）

SLAM算法与工程实践系列文章下面是SLAM算法与工程实践系列文章的总链接，本人发表这个系列的文章链接均收录于此SLAM算法与工程实践系列文章链接下面是专栏地址：SLAM算法与工程实践系列专栏文章目录SLAM
yangtsejin·2023-12-25 08:44

SLAM算法与工程实践——雷达篇：Livox激光雷达使用

SLAM算法与工程实践系列文章下面是SLAM算法与工程实践系列文章的总链接，本人发表这个系列的文章链接均收录于此SLAM算法与工程实践系列文章链接下面是专栏地址：SLAM算法与工程实践系列专栏文章目录SLAM
yangtsejin·2023-12-25 08:14

Affective Image Content Analysis: Two DecadesReview and New Perspectives (综述)

摘要：图像可以传达丰富的语义，引发观众的各种情绪。近年来，随着情绪智力的快速发展和视觉数据的爆炸式增长，情感图像内容分析(AICA)得到了广泛的研究。
无妄无望·2023-12-25 08:38

语义分割 LR-ASPP网络学习笔记 （附代码）

LR-ASPP是一个轻量级语义分割网络，它是在MobileNetV3论文中提出来的，非常适合移动
无妄无望·2023-12-25 08:07

SLAM算法与工程实践——SLAM基本库的安装与使用（6）：g2o优化库（4）构建g2o的边

SLAM算法与工程实践系列文章下面是SLAM算法与工程实践系列文章的总链接，本人发表这个系列的文章链接均收录于此SLAM算法与工程实践系列文章链接下面是专栏地址：SLAM算法与工程实践系列专栏文章目录SLAM
yangtsejin·2023-12-25 08:06

大一C语言查缺补漏 12.23

在C语言中，分隔符是一类符号，它们用于分隔或标记代码的不同部分，以帮助编译器理解和解析程序的结构和语义。以下是一些常见的C语言分隔符：逗号(,):用于分隔函数参数、变
simplesin·2023-12-25 07:51

Point-BERT：一种基于Transformer架构的点云深度网络

TransformerBackbone4.MaskedPointModeling5.ExperimentsReference1.前言从PointNet[1]开始，点云深度网络逐渐成为解决点云特征提取与语义分析的主要研究方向
程序猿老甘·2023-12-25 06:39

RabbitMQ如何做到不丢不重

协议如何保证消息100%不丢失生产端可靠性投递编辑RabbitMQ的Broker端投（1）消息持久化（2）设置集群镜像模式（3）消息补偿机制消费端ACK机制改为手动总结MQTT协议先来说下MQTT协议中的3种语义
PursueDreamZ·2023-12-25 06:58

RocksDB Merge操作

将读取，修改，写入的语义封装到一个简单的抽象接口中。允许用户避免重复Get（）调用引起的额外费用。使用后端优化来决定什么时候/如何在不改变语义的情况下合并操作运算
GOGOYAO·2023-12-25 06:31

NLP学习（2）

关于NLP的词向量对比1.bag-of-wordsBOW是词袋模型，文本中各个词之间的顺序，语义，位置信息不予考虑，将文本看作若干个词的组合，这些词都是独立的，不依赖其他词，常用的有one-hot，tf-idf
Tang_Genie·2023-12-25 05:37

php面向对象之trait

Trait和Class组合的语义定义了一种减少复杂性的方式，避免传统多继承和Mixin类相关典型问题。说简单一点就是php是单继承语言，一个类
zihanzy.com·2023-12-25 03:55

PHP之Trait详解

Trait和Class组合的语义定义了一种减少复杂性的方
deng1228·2023-12-25 03:24

PHP Trait

Trait和Class组合的语义定义了一种减少复杂性的方式，避免传统多继承和Mixin类相关典型问题。Trait和Cla
jiahua_wu·2023-12-25 03:24

PHP之Trait理解, Trait介绍

Trait和Class组合的语义定义了一种减少复杂性的方式，避免传统多继承和Mixin类相关典型问题。Trait和Class相似，但仅仅旨在用细粒度和一致的方式
季夏梧桐·2023-12-25 03:54

DataProcess-语义分割数据集中将原始数据划分为73比例

语义分割数据集中将原始数据划分为73比例我们下载公开数据集的时候，经常所有的图片是在一起的，如果我们需要进行实验的话还是需要按照73的比例将数据集划分为训练集和测试集，这里我准备了一个脚本，大家只需要传入分割之后保存的路径
肆十二·2023-12-25 01:22

Flink知识点

5.Flink是如何保证Exactly-once语义的6.介绍下Flink的容错机制（checkpoint）7.Flinkcheckpoint与SparkStreaming的有什么区别或优势吗8.如果下级存储
芝麻仗剑走天涯·2023-12-24 22:26

Arxiv网络科学论文摘要17篇(2020-09-02)

国际关系中联盟与竞争网络的结构平衡;金融网络中的或然可转换债券;当代价高昂的惩罚逐渐演变为有利时;可见度有限的多数投票模型：对滤泡的调查;基于增强学习的黑盒规避攻击进行动态图中的链路预测;基于概率图模型和递归神经网络的语义情感分析
ComplexLY·2023-12-24 19:53

《LIO-SAM阅读笔记》1.IMU预积分模块

前言：LIO-SAM是一个多传感器融合的紧耦合SLAM框架，融合的传感器类型有雷达、IMU和GPS，其中雷达和IMU在LIO-SAM框架中必须使用的。
Jiqiang_z·2023-12-24 18:51

超新、超全前端面试题大全（附项目源码）

定义包含电话号码的输入域email—定义包含email地址的输入域search–定义搜索域number–定义包含数值的输入域date----定义选取日、月、年的输入域Video视频标签；Audio音频标签；语义化标签
梦之归途·2023-12-24 16:22

【prompt一】Domain Adaptation via Prompt Learning

然而，这些约束可能导致语义特征结构的扭曲和类可辨别性的丧失。在本文中，引入了一种新的UDA提示学习范式，即通过提示学习进行领域适应(DAPL)。使用了预训练的视觉语言模型，并且只优化了很少的参数。
羊驼不驼a·2023-12-24 16:11
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