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PointFlow: Flowing Semantics Through Points for Aerial Image Segmentation应用于航空影像的点间流动语义分割

北京大学，中科院大学摘要航空影像分割是一个很难的语义分割问题，有几个挑战性的点，是一般的语义分割所没有的，说两点，第一个是前景和背景极端分布的不平衡，另一个点是复杂的背景中包含了多个小目标。这些问题使最近密集连接上下文模型性能变差，甚至和基准比较较差，基准差是因为引入了过量的背景上下文。为了处理这些问题，我们提出了一种点密集传播模型基于特征金字塔网络，命名为点流动。不同于密集连接学习，一个稀疏连接

kkk_dododo·2022-06-24 07:11

(2022CVPR)TCTrack: Temporal Contexts for Aerial Tracking

Abstract现存问题：现有的跟踪框架还远远没有利用好连续帧间的时域上下文关系。本文做法：提出TCTrack框架来充分探索空中跟踪的时域上下文。其中，时域上下文关系分为2个阶段融入跟踪器中：特征提取阶段和相似图的细化阶段。具体地，1）特征提取阶段：提出了一个在线时序自适应卷积用时序信息来增强空间特征，这一过程根据之前帧来动态校准卷积权重实现。2）相似图的细化阶段：提出一个自适应时序Transfo

伊文111·2022-05-06 07:37

VINS-初始化:【翻译】Robust Initialization of Monocular Visual-Inertial Estimation on Aerial Robots

目录用于空中机器人的单目视觉惯性估计的鲁棒初始化摘要简介综述方法纯视觉结构IMU预积分视觉-惯性对齐非线性VINS估计讨论实验结果在公共数据集上的性能真实世界的实验结论用于空中机器人的单目视觉惯性估计的鲁棒初始化摘要在本文中，我们提出了一种鲁棒的在线估计器初始化算法，为单目视觉惯性系统（VINS）提供高质量的初始状态。由于VINS的非线性，较差的初始化可能会严重影响基于滤波的或基于图像的方法的性能

每天都在努力学习SLAM的小黑·2021-04-29 10:02

[VQA文献阅读] FloodNet: A High Resolution Aerial Imagery Dataset for Post Flood Scene Understanding

背景文章题目：《FloodNet:AHighResolutionAerialImageryDatasetforPostFloodSceneUnderstanding》文章下载：https://arxiv.org/pdf/2012.02951.pdfAbstractVisualsceneunderstandingisthecoretaskinmakinganycrucialdecisioninany

Leokadia Rothschild·2021-02-07 18:24

ERROR :A-LOAM/src/kittiHelper.cpp:93:64: error: ‘IMREAD_GRAYSCALE’ was not declared in this scope

https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/A-LOAM，编译过程中遇到问题如下图所示。

Philtell·2020-09-16 14:21

open_quadtree_mapping运行详细说明

下载源码https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/open_quadtree_mapping解压修改包内CMakeLists文件11.12行的capablity为

Freja_Issac·2020-09-16 03:10

2015湖南省赛A题 BZOJ4254 Aerial Tramway 树形dp

题目：http://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=4254题意：按照规则选m条线段，使得不超过k限制，得到权值和最大。题解：按照给定的规则，一条合法的线段下面必须全部低于此线段，也就是每一个线段一定被某个线段的完全覆盖，且不会出现线段非重合相交的情况。故所有的线段依据覆盖关系可形成一个森林，创建虚拟节点0，使得构建一棵树。然后就是树形dp，dfs

alpc_wt·2020-08-20 09:50

VPS-SLAM: Visual Planar Semantic SLAM for Aerial Robotic Systems

VPS-SLAM:VisualPlanarSemanticSLAMforAerialRoboticSystemsABSTRACT：室内环境中存在大量的高级语义信息，这些信息可以为机器人提供更好的环境理解，从而提高其估计误差的不确定性。虽然语义信息已经被证明是有用的，但是研究社区在准确地感知、提取和利用环境中的语义信息方面面临着一些挑战。为了解决这些挑战，在本文中，我们提出了一个轻量级的实时可视化语

南理一颗野菜·2020-08-20 04:24

Monocular Vision-Based Obstacle Detection/Avoidance for Unmanned Aerial Vehicles阅读笔记

MonocularVision-BasedObstacleDetection/AvoidanceforUnmannedAerialVehicles总结：使用相机而不是激光或者雷达，因为轻，低功耗，而且采集的图像信息更加丰富从单目获得的图片，分析物体的扩张比例判断物体是否逐渐靠近，而不是依靠3D模型模拟雄蜂的生物特性，一方面根据检测的特征点的性质改变，另一方面两张连续的帧，这些特征点构建的凸包的比例

youmibuaa·2020-08-19 06:13

【英语竞赛】备考单词

2020.07.20周一abbreviation缩略词abidevt.容忍，逗留abideby遵守accessory配件，帮凶adjoinv.临近administrationn.执行，管理，政府aerial

helloworld0529·2020-08-11 20:50

从0开始跑通VINS FUSION（KITTI数据集）

代码连接：https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/VINS-Fusion环境：这里和作者github主页一致，但由于条件有限，我使用的是虚拟机。

X1C258388·2020-07-29 01:16

萌新学VINS-Fusion（二）------初始化

源码：https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/VINS-FusionprocessImage函数在介绍初始化之前，我们先从后端接收到数据开始。

slam萌新·2020-07-28 20:52

港科VINS-Mono系统学习（5）闭环检测

v=I4txdvGhT6Igithub：https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/VINS-Mono.Git之前的博客对数据预处理、VIO初始化和里程计部分都做了介绍

白眼哥哥·2020-07-28 06:16

vins-fusion解读

2.论文与资源代码：https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/VINS-Fusion文章：T.Qin,J.Pan,S.CaoandS.Shen:AGe

bufengzj·2020-07-27 19:41

VINS-mono运行数据集没有轨迹之解决办法

1、首先参照港科大github上的源码REAMDE进行环境配置https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/VINS-Mono2、下载并安装Eigen3.3.3，虽然对于

北戴河一哥·2020-07-15 08:42

MYNTEYE双目惯导相机跑通VINS-Mono，OKVIS

VINS代码地址：https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/VINS-Monohttps://github.com/slightech/MYNT-EYE-OKVIS-SampleInstallMYNTEYEOKVISgitclone-bmynteyehttps

渐无书xh·2020-07-15 07:05

vins_fusion学习笔记

Vins-Fusion源码：https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/VINS-Fusion摘要应项目需要，侧重学习stereo+gps融合转载几篇写的比较好的博客

weixin_34067980·2020-07-15 05:18

VINS-mono详细解读

VINS-mono详细解读极品巧克力前言Vins-mono是香港科技大学开源的一个VIO算法，https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/VINS-Mono，是用紧耦合方法实现的

weixin_30875157·2020-07-15 03:36

精读VINS-FUSION源码之feature_tracker.h

所以选择从特征提取的部分开始阅读,代码批注尽量详细,特别明显的没有写上去,如果有错误请大家及时反馈,讨论:(精读的是港科大的vinsFuison代码;github地址:https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics

卫少东·2020-07-15 02:20

VINS-MONO运行

初次运行VINS-MONO，按照官网安装并配置：https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/VINS-Mono；遇到问题如下：roslaunchvins_estimatoreuroc.launchroslaunchvins_estimatorvins_rviz.launch

nifengzhiyix2·2020-07-14 15:37

跑通VINS-Fusion全流程

全流程常规安装步骤详见官方1.ROS安装2.ceressolver安装3.VINS_Fusion安装4.KITTI数据集下载5.跑通KITTI数据集常规安装步骤详见官方https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics

haner27·2020-07-14 11:53

VINS-MONO运行(运行VINS-Mono没有轨迹的原因)

VINS-MONO下载及编译与github中https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/VINS-Mono的一致下载VINS-MONO文件cd~/catkin_ws

叫我李自信·2020-07-14 10:57

vins-fusion

IMU，这次晋级了vins-fusion，demo中主要给出了四个版本：（1）单目+imu（2）纯双目（3）双目+imu（4）双目+imu+GPS地址为：https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics

bufengzj·2020-07-14 08:06

马克西姆0·2020-07-14 05:16

vins-mono保存、重载地图、evo工具测试

地图保存与加载vins-mono官方源码地址：https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/VINS-Mono首先你得把vins-

Hecttttttttt·2020-07-14 04:18

VINS技术路线与代码详解

VINS代码地址：https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/VINS-Mono参考文档：1.VINS-MonoARobustandVer

五行缺帅wangshuailpp·2020-07-12 05:55

英语常用的词根和词缀(我们专业英语老师提供的)

英语常用的词根和词缀一、常用词根aer(o)=air空气aerial空气的/aeroplane飞机alt=high高altitude高度anim=life生命animal动物/animate使…生机勃勃

weixin_34064653·2020-07-10 19:05

【遥感图像目标检测】数据集DOTA: A Large-scale Dataset for Object Detection in Aerial Images

【遥感图像目标检测】数据集DOTA:ALarge-scaleDatasetforObjectDetectioninAerialImages1.论文：2.摘要：3.数据统计：4.下载地址：1.论文：论文地址：https://arxiv.org/pdf/1711.10398.pdf2.摘要：目标检测是计算机视觉中的一个重要而富有挑战性的问题。尽管过去十年已经见证了目标检测的主要进步的自然场景，但由于缺

Memory逆光·2020-07-08 23:07

[VIO|实践]跑VINS FUSION代码记录-以EuRoC数据集为例

代码下载链接：https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/VINS-Fusion环境UBUNTU，ceres1.13.0，ROSKinect编译新建文件夹vins-catkin_ws

いしょ·2020-07-08 19:50

【VINS-Fusion入门之一】让系统跑起来

官方提供的下载链接：https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/VINS-Mono。经过一年多的优化，该团队又推出一套更强大的开源算法框架：VIN

北络·2020-07-08 12:28

Deep Multimodal Vehicle Detection in Aerial ISR Imagery译文

航空ISR影像深度多模式车辆检测WesamSaklaGoranKonjevodT.NathanMundhenk计算机工程部劳伦斯利弗莫尔国家实验室2017年3月24日至2017年3月31日摘要自引入深度卷积神经网络（CNN）以来，图像中的物体检测在最先进的性能方面取得了实质性的突破。国防部门利用空中的图像传感器，在电磁波谱的各个波段获取大视场的航空影像，然后将其用于各种应用，包括人造物体的检测和定

xunan003·2020-07-06 09:13

航空遥感图像(Aerial Images)目标检测数据集汇总

航空遥感图像(AerialImages)目标检测数据集汇总常规目标检测数据集有很多，现在前沿的目标检测算法（如FasterR-CNN,Yolo,SSD,MaskR-CNN等）基本都是在这些常规数据集上实验的，但是，基于常规数据集训练的分类器，在航空遥感图像上的检测效果并不好，主要原因是航空遥感图像有其特殊性：1，尺度多样性，航空遥感图像从几百米到近万米的拍摄高度都有，且地面目标即使是同类目标也大小

Astonc·2020-07-06 03:45

论文翻译 DOTA:A Large-scale Dataset for Object Detection in Aerial Images

简介：武大遥感国重实验室-夏桂松和华科电信学院-白翔等合作做的一个航拍图像数据集摘要：目标检测是计算机视觉领域一个重要且有挑战性的问题。虽然过去的十几年中目标检测在自然场景已经有了较重要的成就，但在遥感图像上却进展缓慢，原因不仅仅体现在图像规模的庞大及多样性、物体定位问题和地球表面物体实例的形状检测上，还因为遥感场景中具有良好注释的数据集过于匮乏。为了推进在EarthVision，又称EarthO

weixin_34081595·2020-07-06 00:26

DOTA: A Lareg-scale dataset for object detection in aerial images

DOTA:ALareg-scaledatasetforobjectdetectioninaerialimagesAbstract:Earthvision图像规模庞大，多样性，物体定位和地球表面物体实例的形状检测，良好注释的数据集过于匮乏从不同的传感器和平台众包2806个航拍图像，每一个图像是大约4000*4000，目标涵盖了各种各样的规模，位置，形状。这些图像被遥感领域专家注释并被分为15个类别，

Kun Li·2020-07-05 17:26

港科VINS-Mono系统学习

v=I4txdvGhT6Igithub：https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/VINS-Mono.git系统框图如下主要分为：1、测量数据预处理：IMU预积分

snnily·2020-07-05 12:43

注意力机制论文 --- RADC-Net: A residual attention based convolution network for aerial scene classification

最近找了十几篇神经网络注意力机制的论文大概读了一下。这篇博客记录一下其中一篇，这篇论文大概只看了摘要，方法和参数初始化部分。文中提出RADC-Net(residualattentionbaseddenseconnectedconvolutionalneuralnetwork)，网络中由三种结构组成，密集连接结构(denseconnectionstructure)、残差注意力块(residualat

长安不乱·2020-07-04 20:00

ICCV2019 ——Clustered Object Detection in Aerial Images(目标检测)

文章目录ICCV2019——ClusteredObjectDetectioninAerialImages(目标检测)1.论文摘要及背景介绍2.网络结构2.1总体框架2.2ClusterRegionExtraction2.2.1CPNet2.2.2ICM2.3FineDetectiononClusterChip2.3.1ScaleEstimationSub-network(ScaleNet)2.3.

JMU-HZH·2020-07-04 01:33

DOTA: A Large-scale Dataset for Object Detection in Aerial Images论文笔记

文章目录1.Introduction1.1区别1.2数据集简介2.AnnotationofDOTA3.PropertiesofDOTA4.EvaluationsAttention:论文解读的博客原文发布于个人github论文合集欢迎关注，有想法欢迎一起讨论！私信评论均可。后面有些语法在CSDN的markdown上不支持，导致显示bug，我就懒得改了，有需求直接访问原博客查看。创建人github论文

chaser_ming7·2020-07-04 00:43

DOTA: A Large-scale Dataset for Object Detection in Aerial Images 翻译

DOTA：用于航空图像中目标检测的大规模数据集原文：https://arxiv.org/pdf/1711.10398.pdf官网：https://captain-whu.github.io/DOTA/dataset：https://captain-whu.github.io/DOTA/dataset.htmlAbstract对象检测是计算机视觉中一个重要且具有挑战性的问题。尽管过去十年见证了自然场

_likyoo·2020-07-04 00:52

VINS-初探（一）

vins是香港科技大学开源的一个单目相机结合IMU的一个VIO，在github上可以下载源码，分为iOS系统下的和ros系统下的两种，ros下的为https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics

嗨小方·2020-07-02 17:56

vins_fusion入门系列-数据的读取

+IMU，这次晋级了vins-fusion，demo中主要给出了四个版本：（1）单目+imu（2）纯双目（3）双目+imu（4）VIO+GPS地址为：https://github.com/HKUST-Aerial-Robotic

pj_find·2020-07-02 14:55

VINS-Mono代码阅读笔记（一）：从Euroc数据集的运行开始

VINS-Mono的代码路径：https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/VINS-MonoVINS-Mon

文科升·2020-07-02 12:18

ICCV2019 | 目标检测论文阅读 Clustered Object Detection in Aerial Images

目标检测|ClusteredObjectDetectioninAerialImages论文阅读一、背景介绍二、网络结构2.1总体框架2.2ClusterRegionExtraction2.2.1CPNet2.2.2ICM2.3FineDetectiononClusterChip2.3.1ScaleNet2.3.2PPmodule2.4FusionOperation三、实验结果3.1AerialDa

Liaojiajia2019·2020-07-02 11:57

港科大VINS-MONO入门（一）：框架入门及源码解析

一、VINS介绍VINS-Mono是HKUST的ShenShaojie团队开源的一套Visual-Inertial融合定位算法.介绍见(https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics

wbzhang233·2020-06-27 14:27

ALOAM试跑及程序注释

ALOAM是秦通对LOAM的一个简化版本，没有IMU的信息，算是入手激光SLAM非常简单的程序了代码：https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/A-LOAM数据：

Eminbogen·2020-06-27 10:28

【论文浅读】《Contextual Pyramid Attention Network for Building Segmentation in Aerial Imagery》

创新思想：为了改进航空影像中提取建筑物的效果，文章提出了远程金字塔模型(ContextualPyramidAttention,CPA)，捕获远程依赖项来改进不同大小的建筑分段。主要原理：CPA是在ResNet中Block4的基础上再增加的模块，在多个尺度下卷积激活再卷积，产生一个加权输出，该输出被馈送到FPN解码器。上下文信息的算子以及整合公式。自身信息的算子公式。主要实验结果：评价指标有IoU和

邂逅模拟卷·2020-06-25 08:04

Survey on Unmanned Aerial Vehicle Networks for Civil Applications: A Communications Viewpoint

文章目录目前UAV通信的需求和应用分类Mobility的几个限制因素DeviceAutonomy无人机路径由谁决定？自动化水平决定了UAV和remotecontrolled(RC)之间信息交换(exchange)的需求量收集来的数据被送往：飞行安全性MissionAutonomy中心化计算路径的好处：分布式计算路径的好处：missionautonomy的衡量：missiondata文章题目：Sur

thompson_wang·2020-06-21 23:11

警惕，人工填海正在毁灭这片生态伊甸园

从空中俯瞰一片海岸带|https://www.pexels.com/photo/aerial-photography-of-seashore-1680140/出人意料的是，海岸带并未成为生命的禁区，反而

果壳网·2020-05-19 00:00

Mac系统隐藏的超美桌面壁纸

其中17张NationalGeographic（国家地理杂志），7张Aerial（空中视角），8张Cosmos（宇宙）以及7张NaturePatterns（大自然）共约39张壁纸。

越前君·2020-03-20 00:56

Ubuntu 16.04 下 VINS-Kidnap(Docker) 的安装和使用

OverviewInstallNvidiaDriveandCUDAInstallDockerandNvidia-DockerRunMYNT-EYE-S-SDKVINS-KidnapDockerOverviewHKUST-Aerial-Robotics

高晨光·2019-12-18 10:08

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