SLAM论文阅读

论文阅读：2020GhostNet华为轻量化网络

创新：（1）对卷积进行改进（2）加残差连接1、GhostModule1、利用1x1卷积获得输入特征的必要特征浓缩。利用1x1卷积对我们输入进来的特征图进行跨通道的特征提取，进行通道的压缩，获得一个特征浓缩。2、利用深度可分离卷积获得特征浓缩的相似特征图（Ghost）。在获得特征浓缩之后，利用深度可分离卷积进行逐层卷积，进行跨特征点的特征提取，获得额外的特征图，也就是Ghost。将这两个进行堆叠就是
A_my_*·2024-03-01 10:21

Android D8 编译器 和 R8 工具，【一篇文章搞懂】

publicclassLambda{publicstaticvoidmain(String[]args){logDebug(msg->System.out.println(msg),"He
安卓开发top·2024-02-29 22:04

《论文阅读》e-CARE：探索可解释因果推理的新数据集 ACL2022

《论文阅读》e-CARE：探索可解释因果推理的新数据集ACL2022前言简介数据集优势数据集语料级别的统计数据集示例评分标准前言今天为大家带来的是《e-CARE:aNewDatasetforExploringExplainableCausalReasoning
365JHWZGo·2024-02-26 17:31

论文阅读笔记《SimpleShot: Revisiting Nearest-Neighbor Classification for Few-Shot Learning》

小样本学习&元学习经典论文整理||持续更新核心思想  本文提出一种基于最近邻方法的小样本学习算法（SimpleShot），作者指出目前大量的小样本学习算法都采用了元学习的方案，而作者却发现使用简单的特征提取器+最近邻分类器的方法就能实现非常优异的小样本分类效果。本文首先用特征提取网络fθf_{\theta}fθ+线性分类器在一个基础数据集上对网络进行训练，将训练得到的特征提取网络增加一个简单的特征
深视·2024-02-24 10:28

论文阅读：四足机器人对抗运动先验学习稳健和敏捷的行走

论文：LearningRobustandAgileLeggedLocomotionUsingAdversarialMotionPriors进一步学习：AMP，baseline方法，TO摘要：介绍了一种新颖的系统，通过使用对抗性运动先验(AMP)使四足机器人在复杂地形上实现稳健和敏捷的行走。主要贡献包括为机器人生成AMP数据集，并提出一种教师-学生训练框架来学习稳健和敏捷的运动技能。该系统在现实世界
u小鬼·2024-02-20 21:53

特斯拉神器TeslaMate一键安装，终于来了

之前分享了teslamate的功能和简单安装方法，很多喜欢尝鲜的车友尝试了，但安装过程对不熟悉linux服务器的非码农来说还是有点小艰辛。
oakley0·2024-02-20 20:19

特斯拉神器TeslaMate一键安装，来了

之前分享了teslamate的功能和简单安装方法，很多喜欢尝鲜的车友尝试了，但安装过程对不熟悉linux服务器的非码农来说还是有点小艰辛。
oakley04·2024-02-20 20:19

TeslaMate特斯拉神器本地Docker部署实现无公网远程访问

文章目录1.Docker部署TeslaMate2.本地访问TeslaMate3.Linux安装Cpolar4.配置TeslaMate公网地址5.远程访问TeslaMate6.固定TeslaMate公网地址
nagiY·2024-02-20 20:18

Ubuntu环境搭建TeslaMate，特斯拉车友必备，可视化数据仪表！使用极空间Z4虚拟机

能点进来的大概率都是特斯拉车友~~本篇记录一下使用极空间Z4家庭NAS搭建TeslaMate的全过程，使用极空间最近更新的虚拟机功能，在虚拟机中安装Ubuntu部署Docker。
喵不是白养的·2024-02-20 20:16

使用Docker部署TeslaMate并结合内网穿透软件实现远程访问车辆数据

文章目录1.Docker部署TeslaMate2.本地访问TeslaMate3.Linux安装Cpolar4.配置TeslaMate公网地址5.远程访问TeslaMate6.固定TeslaMate公网地址
比奥利奥还傲.·2024-02-20 20:16

如何在本地服务器部署TeslaMate并远程查看特斯拉汽车数据无需公网ip

文章目录1.Docker部署TeslaMate2.本地访问TeslaMate3.Linux安装Cpolar4.配置TeslaMate公网地址5.远程访问TeslaMate6.固定TeslaMate公网地址
日出等日落·2024-02-20 20:13

【论文阅读】【yolo系列】YOLO-Pose的论文阅读

Abstract我们介绍YOLO-pose，一种无热图联合检测的新方法，基于流行的YOLO目标检测框架的图像二维多人姿态估计。【现有方法的问题】现有的基于热图的两阶段方法是次优的，因为它们不是端到端可训练的，训练依赖于surrogateL1loss，该损失不能直接优化评估指标–目标关键点相似度（OKS）。【ours优势：端到端训练，并优化OKS指标本身，无复杂的后处理】该模型学习了在一次前向传递中
magic_ll·2024-02-20 16:04

伊朗藏红花前五个月出口增长33%

ssaffronexportsincreased33percentduringthefirstfivemonthsofthecurrentIraniancalendaryear(March21-August22)comparedtothesameperiodoftimeinthepastyear,accordingtothelatestdatareleasedbytheIslamicRe
西域竹君斋·2024-02-20 11:11

如何实现基于图像与激光雷达的 3d 场景重建?

智影S100是一款基于图像和激光点云融合建模技术的高精度轻巧手持SLAM三维激光扫描仪。
大势智慧·2024-02-20 10:17

ROS目标跟随（路径规划、雷达、slam、定位）

ROS目标跟随（路径规划、雷达、地图、定位）最终效果展示一、总体launch文件1、打开已有地图2、组合小车的各个部分2.1惯性矩阵设置2.2小车底盘2.3摄像头2.4雷达2.5为机器人模型添加传动装置以及控制器2.6为机器人模型添加雷达配置2.7为机器人模型添加摄像头配置2.8为机器人模型添加kinect摄像头配置3、定位系统（amcl）4、路径规划（move_base）4.1全局路径规划与本地
海风-·2024-02-20 08:43

ROS小车跟随

这篇的目的是方便自己复习总体流程1、gazebo仿真世界2、机器人模型3、slam建图4、定位5、路径规划6、小车跟随7、总体launch文件第一篇博客给出了总体代码：https://blog.csdn.net
海风-·2024-02-20 08:12

【论文阅读笔记】（2015 ICML）Unsupervised Learning of Video Representations using LSTMs

UnsupervisedLearningofVideoRepresentationsusingLSTMs（2015ICML）NitishSrivastava,ElmanMansimov,RuslanSalakhutdinovNotesContributionsOurmodelusesanencoderLSTMtomapaninputsequenceintoafixedlengthrepresent
小吴同学真棒·2024-02-20 08:26

论文阅读-Hydra: 用于持久内存和RDMA网络的分散文件系统

论文名称：Hydra:ADecentralizedFileSystemforPersistentMemoryandRDMANetworks摘要新兴的字址持久内存（PM）有可能颠覆内存和存储之间的边界。结合高速RDMA网络，分布式基于PM的存储系统提供了通过紧密耦合PM和RDMA特性来实现存储性能大幅提升的机会。然而，现有的分布式文件系统采用为传统磁盘设计的传统集中式客户端-服务器架构，导致访问延迟
向来痴_·2024-02-20 07:26

TRS 2024 论文阅读 | 基于点云处理和点Transformer网络的人体活动连续识别

注1:本文系“无线感知论文速递”系列之一,致力于简洁清晰完整地介绍、解读无线感知领域最新的顶会/顶刊论文(包括但不限于Nature/Science及其子刊;MobiCom,Sigcom,MobiSys,NSDI,SenSys,Ubicomp;JSAC,雷达学报等)。本次介绍的论文是:文章DOI:10.1109/TRS.2023.3341230。基于点云处理和点Transformer网络的人体活动连
R.X. NLOS·2024-02-20 07:21

使用动态网格的流体动画 Fluid Animation with Dynamic Meshes 论文阅读笔记

目录引言背景方法离散化离散化的导数算子速度插值广义的半拉格朗日步重新网格化双向流固耦合和质量守恒原文：Klingner,BryanM.,etal.“Fluidanimationwithdynamicmeshes.”ACMSIGGRAPH2006Papers.2006.820-825.引言使用[Alliezetal.,2005]的方法动态生成不规则的四面体网格根据边界的位置、边界的形状、基于流体和速
hijackedbycsdn·2024-02-20 07:47

论文阅读-基于动态权重的一致性哈希微服务负载均衡优化

论文名称：基于动态权重的一致性哈希微服务负载均衡优化摘要随着互联网技术的发展，互联网服务器集群的负载能力正面临前所未有的挑战。在这样的背景下，实现合理的负载均衡策略变得尤为重要。为了达到最佳的效率，可以利用一致性哈希算法对集群负载均衡系统进行负载分配。针对微服务架构的服务器集群场景，本文分析了集群负载均衡的特性，并提出了一种基于虚拟节点的一致性哈希环设计与分割方法，以及基于动态权值的分配策略。在一
向来痴_·2024-02-20 07:46

论文阅读 - Non-Local Spatial Propagation Network for Depth Completion

文章目录1概述2模型说明2.1局部SPN2.2非局部SPN2.3结合置信度的亲和力学习2.3.1传统正则化2.3.2置信度引导的affinity正则化3效果3.1NYUDepthV23.2KITTIDepthCompletion参考资料1概述本文提出了一种非局部的空间传播网络用于深度图补全，简称为NLSPN。（1）为什么需要深度图补全？在AR、无人机控制、自动驾驶和运动规划等应用当中，需要知道物体
七元权·2024-02-20 07:46

【论文阅读笔记】AutoAugment:Learning Augmentation Strategies from Data

AutoAugment:LearningAugmentationStrategiesfromData摘要研究方法:本文描述了一种名为AutoAugment的简单程序，通过这个程序可以自动寻找改进的数据增强策略。研究设计了一个策略空间，其中策略包含多个子策略，在每个小批量数据中针对每张图片随机选择一个子策略。每个子策略由两个操作组成，每个操作是图像处理函数（如平移、旋转或剪切），以及应用这些函数的概
少写代码少看论文多多睡觉·2024-02-20 07:15

『论文阅读|利用深度学习在热图像中实现无人机目标检测』

利用深度学习在热图像中实现无人机目标检测摘要1引言1.1小物体检测1.2物体检测中的模型组合1.3热图像处理2提出的模型2.1预测头数量2.2骨干网络优化2.3Transformerencoder模块2.4使用滑动窗口和注意力进行卷积2.5训练和运行过程3结果3.1数据集3.2评估指标和平台3.3评估结果4结论论文题目：ObjectDetectioninThermalImagesUsingDeep
Dymc·2024-02-20 06:42

『论文阅读|研究用于视障人士户外障碍物检测的 YOLO 模型』

研究用于视障人士户外障碍物检测的YOLO模型摘要1引言2相关工作2.1障碍物检测的相关工作2.2物体检测和其他基于CNN的模型3问题的提出4方法4.1YOLO4.2YOLOv54.3YOLOv64.4YOLOv74.5YOLOv84.6YOLO-NAS5实验和结果5.1数据集和预处理5.2训练和实现细节5.3性能指标5.4性能分析5.4.1YOLOv5的结果5.4.2YOLOv6的结果5.4.3Y
Dymc·2024-02-20 06:08

【激光SLAM】激光的前端配准算法

Optimization-basedMethod）优化方法的求解地图双线性插值拉格朗日插值法——一维线性插值相关方法（Correlation-basedMethod）帧间匹配似然场算法流程位姿搜索分枝定界算法引用在激光SLAM
趴抖·2024-02-20 02:34

【Java万花筒】跨越云平台的无服务器开发：使用Java构建弹性、高效的应用

无服务器计算平台的Java集成指南：AWSLambda、GoogleCloudFunctions、腾讯云函数和IBMCloudFunctions前言无服务器计算平台提供了一种方便、弹性和成本效益高的方式来运行代码
friklogff·2024-02-20 01:04

基于ORB-SLAM2与YOLOv8剔除动态特征点

基于ORB-SLAM2与YOLOv8剔除动态特征点以下方法以https://cvg.cit.tum.de/data/datasets/rgbd-dataset/download#freiburg3_walking_xyz
笨小古·2024-02-19 23:34

草图三维模型生成论文阅读整理

论文终于接收啦！给草图研究做个收尾就去投实习！仅为个人整理，如有错误，欢迎指出！因为想给论文找创新点，所以需要大量阅读论文，部分论文会精读到实现的步骤，部分论文就记录一下思路。目前基于大模型和深度学习的三维重建任务可以简单分类为text23D，也就是文本控制转三维模型，一般使用语言模型提取文本的特征，然后去噪概率扩散模型生成多视角图像，最后再用NeRF进行三维重建，例如Dreamfusion、Ma
fisherisfish·2024-02-19 22:05

周三 2020-03-11 06:40 - 24:00 晴 05h34m

7:00到7:30躺床上看哔哩哔哩，发现一些好的SLAM视频。7:40下楼吃饭，8:30上楼练字。上午8:40到9:40看论文，9:45到10:00运动时间，10:00到11:15看论文。
么得感情的日更机器·2024-02-19 14:54

论文阅读-PIM-tree：一种面向内存处理的抗偏移索引

论文名称：PIM-tree:ASkew-resistantIndexforProcessing-in-Memory摘要当今的内存索引性能受到内存延迟/带宽瓶颈的限制。Processing-in-memory(PIM)是一种新兴的方法，可能通过实现低延迟内存访问，其聚合内存带宽随PIM节点数量扩展，来缓解这种瓶颈。然而，在工作负载偏斜的情况下，PIM系统在最小化节点间通信和实现负载平衡之间存在固有的
向来痴_·2024-02-19 13:45

【论文阅读笔记】Contrastive Learning with Stronger Augmentations

ContrastiveLearningwithStrongerAugmentations摘要基于提供的摘要，该论文的核心焦点是在对比学习领域提出的一个新框架——利用强数据增强的对比学习（ContrastiveLearningwithStrongerAugmentations，简称CLSA）。以下是对摘要的解析：问题陈述：表征学习（representationlearning）已在对比学习方法的推动
少写代码少看论文多多睡觉·2024-02-19 13:11

使用八叉树模拟水和烟雾 Simulating Water and Smoke with an Octree Data Structure 论文阅读笔记

原文：Losasso,Frank,FrédéricGibou,andRonFedkiw.“Simulatingwaterandsmokewithanoctreedatastructure.”Acmsiggraph2004papers.2004.457-462.引言这篇文章扩展了[Popinet2003]的工作，拓展到表面自由流，并且使得八叉树不受限制自适应网格划分的一个缺点是，它的模板不是均匀的，
hijackedbycsdn·2024-02-19 13:08

PointMixer论文阅读笔记

MLP-mixer是最近很流行的一种网络结构，比起Transformer和CNN的节构笨重，MLP-mixer不仅节构简单，而且在图像识别方面表现优异。但是MLP-mixer在点云识别方面表现欠佳，PointMixer就是在保留了MLP-mixer优点的同时，还可以很好的处理点云问题。PointMixer可以很好的处理intra-set,inter-set,hierarchical-set的点云。
ZHANG8023ZHEN·2024-02-19 13:35

MTR++论文阅读

https://zhuanlan.zhihu.com/p/654070149文章亮点：DenseFuturePredictionforAllAgent：将预测的结果也encode起来，用于平衡障碍物之间的预测结果。不过在infer的时候这一部分不会进行用数据集聚类获得query轨迹点（goal点）：将goal点也进行Transformer，并且让上一帧模型的结果用于下一帧的模型推理，可以使模型的推
ZHANG8023ZHEN·2024-02-19 13:35

论文阅读-EMS: History-Driven Mutation for Coverage-based Fuzzing（2022）模糊测试

一、背景本文研究了基于覆盖率的模糊测试中的历史驱动变异技术。之前的研究主要采用自适应变异策略或集成约束求解技术来探索触发独特路径和崩溃的测试用例，但它们缺乏对模糊测试历史的细粒度重用，即它们在不同的模糊测试试验之间很大程度上未能正确利用模糊测试历史。本文提出了一种轻量级且高效的概率字节定向模型（PBOM），以捕获来自试验历史的字节级变异策略，并因此有效地触发独特路径和崩溃。本文还提出了一种新的历史
Che_Che_·2024-02-19 13:34

视觉slam十四讲学习笔记（六）视觉里程计 1

本文关注基于特征点方式的视觉里程计算法。将介绍什么是特征点，如何提取和匹配特征点，以及如何根据配对的特征点估计相机运动。目录前言一、特征点法1特征点2ORB特征FAST关键点BRIEF描述子3特征匹配二、实践：特征提取和匹配三、2D-2D:对极几何1对极约束2本质矩阵3单应矩阵四、实践：对极约束求解相机运动五、三角测量总结前言1.理解图像特征点的意义,并掌握在单幅图像中提取出特征点，及多幅图像中匹
苦瓜汤补钙·2024-02-19 13:54

相机—特点及区别

1.相机种类RGB，RGB-D，单目，双目，sterro相机，实例相机2.相机特点2.1单目只使用一个摄像头进行SLAM，结构简单，成本低三维空间的二维投影必须移动相机，才能估计场景中物体的远近和大小单目
Dirschs·2024-02-19 11:00

动态头部:统一目标检测头部与注意力

论文地址:https://arxiv.org/pdf/2106.08322.pdfai阅读论文_论文速读_论文阅读软件-网易有道速读创新点是什么?
andeyeluguo·2024-02-19 10:23

视觉SLAM十四讲学习笔记——第五讲 相机与图像

这一讲主要内容就是了解摄像机的成像模型以及OpenCV的使用。1.四种坐标系坐标系基本描述世界坐标系因为摄像机和物体可以随便摆放在空间中的任何位置，所以我们必须用一个固定的坐标系来描述空间中任何物体的位置和摄像机的位置和朝向，这个基准坐标系我们称之为世界坐标系。在计算机视觉中，我们通常把世界坐标系定义为摄像机坐标系或者所观测的物体的中心。摄像机坐标系摄像机坐标系的原点是摄像机的光心，X、Y轴分别平
晒月光12138·2024-02-15 10:06

视觉slam十四讲学习笔记（四）相机与图像

针孔相机模型2畸变单目相机的成像过程3双目相机模型4RGB-D相机模型二、图像计算机中图像的表示三、图像的存取与访问1安装OpenCV2存取与访问总结前言前面介绍了“机器人如何表示自身位姿”的问题，部分地解释了SLAM
苦瓜汤补钙·2024-02-15 10:06

论文阅读-面向机器学习的云工作负载预测模型的性能分析

论文名称：PerformanceAnalysisofMachineLearningCenteredWorkloadPredictionModelsforCloud摘要由于异构服务类型和动态工作负载的高变异性和维度，资源使用的精确估计是一个复杂而具有挑战性的问题。在过去几年中，资源使用和流量的预测已受到研究界的广泛关注。许多基于机器学习的工作负载预测模型通过利用其计算能力和学习能力得以发展。本文提出
向来痴_·2024-02-15 10:20

DCNNs之DNA论文阅读笔记

Article:DeepConvolutionalNeuralNetworkArchitectureWithReconfigurableComputationPatternsJournalTitle:IEEETransactionsonVeryLargeScaleIntegration(VLSI)SystemsIssue:No.08-Aug.(2017vol.25)ISSN:1063-8210pp
苏十一0421·2024-02-15 08:46

移动机器人激光SLAM导航（五）：Cartographer SLAM 篇

参考Cartographer官方文档Cartographer从入门到精通1.Cartographer安装1.1前置条件推荐在刚装好的Ubuntu16.04或Ubuntu18.04上进行编译ROS安装：ROS学习1：ROS概述与环境搭建1.2依赖库安装资源下载完解压并执行以下指令https://pan.baidu.com/s/1LWqZ4SOKn2sZecQUDDXXEw?pwd=j6cf$sudo
Robot_Yue·2024-02-15 05:52

Serverless里FaaS与BaaS

阿里云的函数计算、AWSLambda都是Fa
久绊A·2024-02-14 15:07

扩展速度提高了12倍！AWS Lambda 函数重大改进！

最近她发表了一篇博文，带来了一个AWSLambda重大改进：扩展速度提升了12倍！1、Lambda函数更新，扩展速度倍增现在，AWSLambda的扩展速度提高了12倍。
诗者才子酒中仙·2024-02-14 14:05

论文阅读-Pegasus：通过网络内一致性目录容忍分布式存储中的偏斜工作负载

论文名称：Pegasus:ToleratingSkewedWorkloadsinDistributedStoragewithIn-NetworkCoherenceDirectories摘要高性能分布式存储系统面临着由于偏斜和动态工作负载引起的负载不平衡的挑战。本文介绍了Pegasus，这是一个利用新一代可编程交换机ASIC来平衡存储服务器负载的新型存储系统。Pegasus使用数据存储中最受欢迎的对
向来痴_·2024-02-14 06:10

论文阅读，HeteroGen: Automatic Synthesis of Heterogeneous Cache Coherence Protocols（二）

目录一、Article:文献出处（方便再次搜索）（1）作者（2）文献题目（3）文献时间（4）引用二、Data:文献数据（总结归纳，方便理解）（1）背景介绍（2）目的（3）贡献（4）主要实现手段4.1前置知识AMBACHI简介PCIE和CXL缓存一致性协议（CacheCoherencyProtocols）内存一致性模型（MemoryConsistencyModels）4.2复合内存一致性模型comp
好啊啊啊啊·2024-02-14 06:10

论文阅读，ProtoGen: Automatically Generating Directory Cache Coherence Protocols（三）

目录一、Article:文献出处（方便再次搜索）（1）作者（2）文献题目（3）文献时间（4）引用二、Data:文献数据（总结归纳，方便理解）（1）背景介绍（2）目的（3）结论（4）主要实现手段4.1系统模型和定义4.2ProtoGen概述4.3ProtoGen的输入，输出和限制4.4ProtoGen示例（5）实验结果A.StallingProtocolsB.Non-StallingProtocol
好啊啊啊啊·2024-02-14 06:08

论文阅读：GamutMLP A Lightweight MLP for Color Loss Recovery

这篇文章是关于色彩恢复的一项工作，发表在CVPR2023，其中之一的作者是MichaelS.Brown，这个老师是加拿大York大学的，也是ISP领域的大牛，现在好像也在三星研究院担任兼职，这个老师做了很多这种类似的工作，通过一些轻量模型，将一些数据转换过程中的变换关系进行拟合，然后再进行恢复，比如RAW域到sRGB域的转换，这篇文章是wideRGB到sRGB的转换一般相机的ISP或者一些图像编辑
Matrix_11·2024-02-14 05:57
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