SLAM综述

推荐系统综述--初识推荐系统（美研面试专用）

1.引言随着信息技术和互联网技术的发展，人们从信息匮乏时代步入了信息过载时代，在这种时代背景下，人们越来越难从大量的信息中找到自身感兴趣的信息，信息也越来越难展示给可能对它感兴趣的用户，而推荐系统的任务就是连接用户和信息，创造价值。当用户没有明确目标时，比如寻找感兴趣的音乐，用户只能通过一些预先设定的类别或标签去寻找他可能感兴趣的音乐，但面对如此之多音乐，用户很难在短时间内找出真正感兴趣的音乐。这
愉贵妃珂里叶特氏海兰·2023-12-26 07:19

3dmm近期论文综述

关于3d重建，离不开3dmm或者是3dmm的思想。3dmm可以分为线性和非线性。关于如何求解3dmm的形状及纹理参数，又可以分为对2d图片做卷积处理，或是直接在mesh上做处理。在mesh上做图卷积是最近冒出来的新方向，在解决非欧几里德结构数据上有优越表现。0.回顾3dmm基于单张图像的三维人脸建模较为基础的方法就是99年的这篇《AMorphableModelForTheSynthesisOf3D
霞客环肥·2023-12-26 07:50

黑色、原化大涨，分别是什么性质？ ——1.7期货复盘

策略综述：重点：期指。中短线波段持有中，明天收盘平；日内继续等待。其他品种暂无波段机惠，主要是日内。今天日内机惠较多，且收获也不错。今日复盘股指期货：指数今天继续震荡盘升，再创新高，短期趋势仍强劲。
期市狙击队·2023-12-26 05:29

【源码解析】Launcher 8.0源码（4）---Launcher的源码启动过程综述

上篇我们讲解了系统是如何开启Launcher的，本篇开始，我们就要正式进入源码分析，这一篇里主要讲解Launcher的启动过程UI的创建。我们已经知道Launcher是继承Activity，并且从配置文件中可以看到Launcher.java是作为主进口的，那么我们就从Launcher的onCreate开始分析。不管Launcher如何升级版本，整体的结构流程始终没有变，从LauncherAppSt
lonamessi·2023-12-26 04:28

【文献分享】UncLe-SLAM: 将不确定性学习用于密集神经SLAM

论文题目：UncLe-SLAM:UncertaintyLearningforDenseNeuralSLAM中文题目：UncLe-SLAM:将不确定性学习用于密集神经SLAM作者：ErikSandstromKevinTaLucVanGoolMartinR.Oswald0
K.Fire好好睡觉·2023-12-26 04:07

【文献分享】DynaSLAM：你见过动态物体修补效果这么好的SLAM吗？

论文题目：DynaSLAM:Tracking,Mapping,andInpaintinginDynamicScenes中文题目：DynaSLAM：动态场景中的跟踪、建图和图像修复作者：BertaBescos
K.Fire好好睡觉·2023-12-26 04:07

写综述，想用一个靠谱的整理文献的软件，有推荐的吗？

其实做过科研工作的人都会发现，真正需要把一篇文献从头到尾读完的情况是很少的。在大多数情况下，我们需要的其实是大批量多轮次地阅读文献，因为在一个项目的不同阶段，哪怕是同一篇文献，所关注的点也是不一样的。如果在项目初期，就对所有的文献，都投入同样的时间，阅读同样的深度，势必会浪费大量时间和做无用功。我曾经也走过文献整理的弯路，但是文献读的多了之后，这个方法我觉得效率不高，用的频率也越来越少了。后来，当
六维论文推荐·2023-12-26 02:53

论文精读05：ESEC/FSE22’《Testing of Autonomous Driving Systems: Where Are We and Where Should We Go?》

MacquarieUniversity,Meta,PurdueUniversity本文对自动驾驶系统测试的当前实践和需求进行了实证研究，总结了ADS从业者的七种常见做法和四种常见需求，此外，我们对SE社区的相关ADS测试研究进行了文献综述
祺呆子·2023-12-26 01:24

Datawhale 数据可视化学习（1）：Matplotlib初相识

Matplotlib综述Matplotlib库是一个Python2D绘图库，是matlab在Python语言中2D方面的库，不支持3D绘图。在作图方面更加细腻，但是运行时间更长。
今天也要AC·2023-12-26 01:18

Encoder-Decoder综述理解(推荐)

文章目录一、Encoder-Decoder（编码-解码）介绍几点说明信息丢失的问题应用二、Seq2Seq（序列到序列）介绍Seq2Seq与Encoder-Decoder三、代码实现任务描述数据集设计模型模型的实现过程数据预处理代码如下：四种Encoder-Decoder模式参考文献一、Encoder-Decoder（编码-解码）介绍Encoder-Decoder是一个模型构架，是一类算法统称，并不
爱科研的徐博士·2023-12-25 23:42

视觉SLAM14讲——李群与李代数

在SLAM中相机的位姿是不确定的，需要我们进行优化，常用的优化方法便是求导，但是旋转矩阵由于自身的特殊性(行列式为1的正交矩阵)，使我们无法直接对旋转矩阵进行求导优化，所以引入了李群与李代数来简化求解方式
Bumblebee972·2023-12-25 21:19

视觉SLAM十四讲：李群李代数

在上一讲中我们介绍了视觉SLAM十四讲的前3讲：基本框架和刚体运动的描述方式（R矩阵，T矩阵）。面临的问题：当我们对刚体的运动进行表示了之后，接下来要解决的问题是对得到的表示进行估计和优化。
目睹闰土刺猹的瓜·2023-12-25 21:49

视觉SLAM十四讲 第4讲李群与李代数

目录一、李群与李代数基础群李代数的引出李代数的定义李代数so(3)\mathfrak{so}(3)so(3)李代数se(3)\mathfrak{se}(3)se(3)二、指数和对数映射SO(3)SO(3)SO(3)上的指数映射SE(3)SE(3)SE(3)上的指数映射三、李代数求导与扰动模型BCH公式与近似公式SO(3)SO(3)SO(3)李代数上的求导李代数求导扰动模型(左乘)SE(3)SE(3
YWL0720·2023-12-25 21:49

【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

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

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

论文笔记_Generic_InP-Based_Integration_Technology:_Present_and_Prospects

GenericInP-BasedIntegrationTechnology:PresentandProspects2014年摘要：综述了当前基于InP的光子芯片代工厂的技术，并进行了展望光子集成电路也有类似的摩尔定律
i写作业·2023-12-25 14:39

6426A 光时域反射计

016426A光时域反射计产品综述：6426A光时域反射计采用7英寸电容式全触摸屏设计，新颖的外观和前卫大胆的设计紧跟时代发展潮流，同时具备1310/1550/1625/1650nm和定制特殊波长的能力
XLTYQYB·2023-12-25 09:09

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

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yangtsejin·2023-12-25 08:45

SLAM算法与工程实践——相机篇：传统相机使用（3）

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yangtsejin·2023-12-25 08:44

SLAM算法与工程实践——雷达篇：Livox激光雷达使用

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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。在这项调查中，我们将全面回顾近二十年来AICA的发展，特别是关注最先进的方法，涉及三个主要挑战-情感差距，感知主观性，标签噪声和缺失。我们首先介绍了在AICA中广泛使用的关键情感表示模型，并描述了可用的数据集，用于通过标签噪声和数据集偏差的定量比较进
无妄无望·2023-12-25 08:38

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

《城乡幼儿园一日活动情境中的师幼互动研究——基于CLASS评估系统的观察与分析》

这篇文献主要从选题缘由、文献综述、研究意义、相关概念界定、研究方法与设计、以及城乡幼儿园师幼互动研究的结果与分析、城乡幼儿园师幼互动存在的问题、差异与原因分析、城乡幼儿园师幼互动研究的结论与建议进行阐述
玲子_坚持就有奇迹·2023-12-25 06:42

多模态统计图表综述：图表分类，图表理解，图表生成，图表大一统模型

Overview多模态统计图表综述一、图表分类1.1Survey1.2常见分类数据集：1.3常见图表类型二、图表理解2.1VQA2..1.1DVQACVPR20182.1.2PlotQA20192.1.3ChartQA20222.2Summary2.2.1Chart-to-textACL2022
猴猴猪猪·2023-12-25 05:13

模型压缩四大方向，计算机视觉领域的低功耗深度学习前沿技术综述

转自：https://www.infoq.cn/article/Y8UuJHRTGvrZVKKPJFh21背景介绍深度卷积网络（DeepNeuralNetworks,DNN）被广泛用于计算机视觉任务，如目标检测、分类与分割。DNN往往被设计得很深，从而能在训练时能够对大量参数进行微调从而获得更准确得推理结果。因此，DNN具有计算量大和高功耗等特点。如VGG-16网络在对单张图像进行分类时，需要执行
小小杨树·2023-12-25 03:58

python规则引擎pyke_规则引擎Pyke与PyClips对比研究报告

1．背景综述规则引擎主要实现的功能是存储、分类和管理规则，执行规则、推断其它事实的应用程序。其中的规则主要是指企业或商务业务逻辑、法律条款等。
the 6ix·2023-12-25 03:51

机器学习综述

https://www.jiqizhixin.com/articles/Recent-Advances-in-Deep-Learning-An-Overview机器学习领域综述见上
Shelomith·2023-12-25 02:16

Arxiv网络科学论文摘要10篇(2020-12-25)

理解日本三大都市圈COVID-19爆发期间的出行方式变化;展现在线照片共享的真实生活效果;欧美COVID-19的第二波死亡率;使用KCDC患者数据表征韩国的COVID-19传播;时态网络流行病学时代的并发措施：综述
ComplexLY·2023-12-25 01:42

综述：基于骨骼（skeleton）的动作识别方法

Deeplearning‐basedactionrecognitionwith3Dskeleton:Asurvey1.简介1.13DSkeleton‐basedActionRecognition1.简介1.13DSkeleton‐basedActionRecognition用途：基于骨骼的人体动作识别是计算机视觉领域的一个热门研究课题，已广泛应用于视频理解、视频监控、人机交互、机器人视觉、自动驾驶
AIRV_Gao·2023-12-25 00:38

逢疫读史引以为鉴，防微杜渐警钟长鸣

为此笔者花了很多时间和精力，查阅了许多相关文献、史料，在此仅以一孔之见的感悟，综述如下，旨在抛砖引玉。众所周知，最近全球再次爆发大规模传染病，导致各地医院又忙碌起来。
狼头长啸李树身·2023-12-25 00:24

【AUTOSAR-CP-CAN-4】PduR 模块详解

AUTOSAR-CP-CAN-4】PduR模块详解0.声明、帮助、简介1.PduR简介和功能概览1.1通信架构以及PduR在通信服务中的位置1.2PduR的路由能力总结2.对相邻模块的依赖3.功能概览功能综述以及错误追踪功能综述错误追踪
肥羊也·2023-12-24 20:11

《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

肺癌相关知识

综述文章名期刊影响因子Lungcancerimmunotherapy:progress,pitfalls,andpromisesMolCancer37.3常见治疗手段有surgery,radiationtherapy
愿航·2023-12-24 17:08

中国肺癌情形

写在前面再看下中国肺癌的情形综述文章名期刊影响因子Non-smallcelllungcancerinChinaCancerCommun16.2摘要风险因子：吸烟史、家族史、放射暴露、空气污染、慢性肺病晚期
愿航·2023-12-24 17:35

【无标题】

Session)使用tensor表示数据.通过维护状态.变量(Variable)使用feed和fetch可以为任意的操作（arbitraryoperation）赋值或者从其中获取数据.TensorFlow综述
人工智能MOS·2023-12-24 16:30

一日一词：哀怨叹息LAMENT

toexpressannoyanceordisappointmentaboutsomethingyouthinkisunsatisfactoryorunfair例句：ManyChineseparentslamentaboutthegrowing
自观问渠·2023-12-24 15:39
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