SLAM论文阅读第22页

手撕视觉slam14讲 ch13 代码总结

运行效果（Kitti00）4倍速一、代码GitHub-tzy0228/Easy-VO-SLAM:VSLAM-CH13工程代码注释版本二、编译过程踩坑视觉SLAM十四讲第二版ch13编译及运行问题_全日制一起混的博客

全日制一起混·2023-11-30 22:46

论文阅读《RelationNet2: Deep Comparison Columns for Few-Shot Learning》

十一月啦！时间真的很快从周四拖延一直到现在才写完的博希望接下来多努力一点多加油一点好运也多眷顾我一下！论文名称：《RelationNet2:DeepComparisonColumnsforFew-ShotLearning》论文地址：https://arxiv.org/pdf/1811.07100v3.pdf论文解读参考：https://blog.csdn.net/qq_36104364/artic

LiBiscuit·2023-11-30 11:48

【论文阅读】基于隐蔽带宽的汽车控制网络鲁棒认证（三）

文章目录第六章通过认证帧定时实现VulCAN的非once同步6.1问题陈述6.2方法概述6.3动机和缺点6.3.1认证帧定时隐蔽通信6.3.2VulCAN的梵蒂冈后端Nonce同步的应用6.4设计与实现6.4.1发送方6.4.2接收方6.4.3设计参数配置6.4.4实现6.5安全注意事项6.5.1系统模型6.5.2攻击者简介-级别1:网络攻击者6.5.3攻击者配置文件-级别2:软件攻击者6.5.4

人工智能有点·2023-11-30 10:51

【论文阅读】【综述】Deep Learning for 3D Point Clouds: A Survey

文章目录Survey3DShapeClassificationProjectionbasedMulti-viewVoxelPointbasedPointwiseMLPnetworkConvolution-basedNetworksGraphbasedDataIndexingbased3DObjectDetectionRegionProposal-basedMethodsMulti-viewMeth

麒麒哈尔·2023-11-30 09:43

[论文阅读]CT3D——逐通道transformer改进3D目标检测

CT3D论文网址：CT3D论文代码：CT3D简读论文本篇论文提出了一个新的两阶段3D目标检测框架CT3D,主要的创新点和方法总结如下:创新点:(1)提出了一种通道注意力解码模块,可以进行全局和局部通道聚合,生成更有效的解码权重。(2)提出了建议到点嵌入模块,可以有效地将建议信息编码到每个原始点中。(3)整个框架端到端,可以非常方便的和任何高质量的建议生成网络结合,实现强大的建议优化。方法:(1)利

一朵小红花HH·2023-11-30 08:02

[论文阅读]SA-SSD——基于点云的结构感知单阶段三维物体检测

SA-SSD基于点云的结构感知单级三维物体检测论文网址：SA-SSDSA-SSD的前向传播过程1.输入:原始点云数据,以及groundtruth框等标注信息2.数据预处理:将点云量化为稀疏张量表示,输入网络将点云量化为稀疏张量表示是使用的量化过程，SASSD的点云量化表示是:设置量化步长dx,dy,dz(如0.05m,0.05m,0.1m)对每个点(x,y,z),量化为(⌊x/dx⌋,⌊y/dy⌋

一朵小红花HH·2023-11-30 08:17

使用evo及kitti_odometry_evaluation测评slam轨迹

0性能指标介绍参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/105428199主要包括RPE和ATE1安装evo参考：https://github.com/MichaelGrupp/evopipinstallevo--upgrade--no-binaryevo2evo常用命令常见的数据格式有euroc，kitti，tum详情参考https://github.com/MichaelG

CrazyFox%·2023-11-30 03:33

3D目标检测VoexlNet

3D目标检测VoexlNet模型构建博客参考：论文阅读：VoxelNet（3D-detection）+代码复现_手写代码3ddetection_Little_sky_jty的博客-CSDN博客Voxelnet

'十月'·2023-11-29 17:24

设计模式_策略模式更改激光雷达类型

slam设计模式_策略模式1介绍1.1原始需求1.2策略模式1.2.1策略模式介绍1.2.2最终使用1.2.3接口类（策略定义）1.2.4使用类1.3新激光雷达加入2其他实例1介绍slam中经常需要更改激光雷达适配算法

u010647296·2023-11-29 15:37

Lift, Splat, Shoot: Encoding Images from Arbitrary Camera Rigs by Implicitly Unprojecting to 3D 论文阅读

论文链接Lift,Splat,Shoot:EncodingImagesfromArbitraryCameraRigsbyImplicitlyUnprojectingto3D0.Abstract提出了一种新的端到端架构，可以根据任意数量摄像机的图像数据直接提取场景的鸟瞰图表示方法的核心思想是将每个图像独立地“提升”（lift）到每个摄像头的特征金字塔中，然后将所有特征金字塔“喷洒”（splat）到一

KrMzyc·2023-11-29 07:25

Cross-View Transformers for Real-Time Map-View Semantic Segmentation 论文阅读

论文链接Cross-ViewTransformersforReal-TimeMap-ViewSemanticSegmentation0.Abstract提出了Cross-ViewTransformers，一种基于注意力的高效模型，用于来自多个摄像机的地图视图语义分割使用相机感知的跨视图注意机制隐式学习从单个相机视图到规范地图视图表示的映射该架构由每个视图的卷积图像编码器和跨视图变换层组成，以推断地

KrMzyc·2023-11-29 07:55

BEVDepth: Acquisition of Reliable Depth for Multi-View 3D Object Detection 论文阅读

论文链接BEVDepth:AcquisitionofReliableDepthforMulti-View3DObjectDetection0.Abstract提出了一种新的3D物体检测器，具有值得信赖的深度估计，称为BEVDepth，用于基于相机的鸟瞰(BEV)3D物体检测BEVDepth通过利用显式深度监控来解决深度估计不足的问题，还引入了一个具有相机意识的深度估计模块，以促进深度预测能力设计了

KrMzyc·2023-11-29 07:21

U-Net代码复现--更新中

本文记录自己的学习过程，内容包括：代码解读：Pytorch-UNet深度学习编程基础：Pytorch-深度学习（新手友好）UNet论文解读：医学图像分割：U_Net论文阅读数据：https://hackernoon.com

北方骑马的萝卜·2023-11-29 06:42

2.ORB-SLAM3中如何从二进制文件中加载多地图、关键帧、地图点等数据结构

目录1为什么保存&加载(视觉)地图1.1加载多地图的主函数1.2加载各个地图Atlas::PostLoad1.3加载关键帧及地图点Map::PostLoad1.4恢复地图点信息MapPoint::PostLoad1.5恢复关键帧信息KeyFrame::PostLoad1为什么保存&加载(视觉)地图因为我们要去做导航，导航需要先验地图。因此需要保存地图供导航使用。上篇博客我们讲解了如何保存地图数据，

APS2023·2023-11-29 06:55

3.ORB-SLAM3中如何实现稠密建图（一）：进入追踪线程前

这里以我的代码为例跟大家讲述，感兴趣的同学可以向我要代码奥目录1如何开启稠密建图1.1传入参数控制纯定位/稠密建图/正常SLAM模式1.2系统构造函数System::System2稠密建图线程的构造2.1

APS2023·2023-11-29 06:55

1.ORB-SLAM3中如何保存多地图、关键帧、地图点到二进制文件中

1保存多地图1.1为什么保存(视觉)地图因为我们要去做导航，导航需要先验地图。因此需要保存地图供导航使用，下面来为大家讲解如何保存多地图。1.2保存多地图的主函数SaveAtlas2051mStrSaveAtlasToFile是配置文件中传递的参数：这里我们赋值成了akm（stringmStrSaveAtlasToFile;）。即我们如果不传入mStrSaveAtlasToFile这个参数的话，就

APS2023·2023-11-29 05:13

中英双语大模型ChatGLM论文阅读笔记

论文传送门：[1]GLM:GeneralLanguageModelPretrainingwithAutoregressiveBlankInfilling[2]Glm-130b:Anopenbilingualpre-trainedmodelGithub链接：THUDM/ChatGLM-6B目录笔记AbstractIntroductionThedesignchoicesofGLM-130B框架总结1.

Charlene Fung·2023-11-29 05:15

【论文阅读笔记】Prompt-to-Prompt Image Editing with Cross-Attention Control

【论文阅读笔记】Prompt-to-PromptImageEditingwithCross-AttentionControl个人理解思考基本信息摘要背景挑战方法结果引言方法论结果讨论引用个人理解通过将caption

LuH1124·2023-11-29 05:15

高翔:《自动驾驶与机器人中的SLAM技术》-Slam_in_autonomous_driving 编译过程中遇到的问题

使用的环境是ubuntu20.04问题1.安装g2o没有问题，不过在编译整个项目工程时候报错：”openmp_mutex.h:30:10:fatalerror:g2o/config.h:Nosuchfileordirectory“:解决办法：只需要将/thirdparty/g2o/build/g2o下的config.h放到/thirdparty/g2o下：问题2.Noruletomaketarge

稻壳特筑·2023-11-28 22:47

激光SLAM论文R3LIVE和LIO-SAM阅读

R3LIVE:ARobust,Real-time,RGB-colored,LiDAR-Inertial-Visualtightly-coupledstateEstimationandmappingpackage要解决的问题：在状态估计方面具有更高的鲁棒性和精度；两个子系统构建集合结构3D点云的位置以及渲染地图的纹理；采用的方法：包含两个子系统：LIO提供构建的几何结构3D点云的位置；VIO使用传感

稻壳特筑·2023-11-28 22:43

从2D到3D的目标检测综述

论文阅读模块将分享点云处理，SLAM，三维视觉，高精地图相关的文章。公众号致力于理解三维视觉领域相关内容的干货分享，欢迎各位加入我，我们一起每

点云PCL公众号博客·2023-11-28 20:55

论文阅读笔记《GANomaly: Semi-Supervised Anomaly Detection via Adversarial Training》

核心思想本文提出一种基于半监督GAN的异常检测算法，主要的创新点在于在自动编码器之后，又增加了一个编码器，构成了“编码-解码-编码”的结构，通过比较第二个编码器的输出和第一个编码器的输出之间的差别，来评估输入图像是否属于异常图像。网络的训练过程同样也引入了对抗训练的思想，即使用一个区分器对解码器输出的重构图像进行判断，是来自原始图像还是重构图像，整个网络的结构如下图所示整个网络可以分为三个

深视·2023-11-28 18:15

论文阅读 | K-Radar: 4D Radar Object Detection for Autonomous Driving in Various Weather Conditions

论文简介本文介绍了K-Radar这一大型4D雷达张量（多普勒-距离-水平角-俯仰角）目标检测数据集。该数据集还包含高分辨率激光雷达点云、来自4个环视相机的RGB立体图像、RTK-GPS和自车的IMU数据。采集场景包括多种道路（城市、郊区、高速路等）、多个时段（白天、夜晚）、多种天气（晴、阴、雨、雾、雪、雨夹雪等），可以验证雷达对天气的鲁棒性。标注信息由激光雷达点云获得，可根据校准矩阵转换到雷达坐标

泡泡枪超人·2023-11-28 15:40

[论文阅读笔记48]BLURB

一，题目Domain-SpecificLanguageModelPretrainingforBiomedicalNaturalLanguageProcessing作者：YUGU,ROBERTTINN,HAOCHENG,MICHAELLUCAS,NAOTOUSUYAMA,XIAODONGLIU,TRISTANNAUMANN,JIANFENGGAO,HOIFUNGPOON机构：MicrosoftRes

happyprince·2023-11-28 10:07

【论文阅读】TACAN:控制器局域网中通过隐蔽通道的发送器认证

人工智能有点·2023-11-28 09:00

论文阅读——DINOv

首先是关于给了提示然后做分割的一些方法的总结：左边一列是prompt类型，右边一列是使用各个类型的prompt的模型。这些模型有分为两大类：Generic和Refer，通用分割和参考分割。Genericseg是分割和提示语义概念一样的所有的物体，也就是提示是狮子，就把图片中所有狮子分割出来；Referseg是根据用户提示分割特定的物体，也就是提示是狗狗的一只耳朵，分割出来的也是狗狗的耳朵。可以看到

じんじん·2023-11-28 09:30

【论文阅读笔记】StyleAvatar3D: Leveraging Image-Text Diffusion Models for High-Fidelity 3D Avatar Generation

【论文阅读笔记】StyleAvatar3D:LeveragingImage-TextDiffusionModelsforHigh-Fidelity3DAvatarGeneration论文阅读笔记论文信息摘要背景方法结果关键发现作者动机相关工作

LuH1124·2023-11-28 09:29

【论文阅读笔记】清单

我的论文清单记录即将阅读的论文清单，持续更新。未读论文以下是我计划阅读但尚未开始的论文列表：编号方向论文标题作者发表时间发表会议/期刊计划阅读日期code1NerfNeRFMeshing:DistillingNeuralRadianceFieldsintoGeometrically-Accurate3DMeshesGoogle2023/03arxiv2023/11暂无23dgsPhysGaussi

LuH1124·2023-11-28 09:59

大一统模型 Universal Instance Perception as Object Discovery and Retrieval 论文阅读笔记

UniversalInstancePerceptionasObjectDiscoveryandRetrieval论文阅读笔记一、Abstract二、引言三、相关工作实例感知通过类别名进行检索通过语言表达式的检索通过指代标注的检索统一的视觉模型

乄洛尘·2023-11-28 08:26

【论文阅读】ActiveNeRF：通过不确定性估计候选新视图

【论文阅读】ActiveNeRF:LearningwheretoSeewithUncertaintyEstimationAbstract1Introduction3Background4NeRFwithUncertaintyEstimation5ActiveNeRF5.1PriorandPosteriorDistribution5.2AcquisitionFunction5.3Optimizati

WoooChi·2023-11-28 08:24

【论文阅读笔记】InstructDiffusion: A Generalist Modeling Interface for Vision Tasks

【论文阅读笔记】StyleAvatar3D:LeveragingImage-TextDiffusionModelsforHigh-Fidelity3DAvatarGeneration论文阅读笔记论文信息引言动机挑战方法结果关键发现相关工作

LuH1124·2023-11-28 08:50

【网安AIGC专题】46篇前沿代码大模型论文、24篇论文阅读笔记汇总

本系列文章不仅涵盖了46篇关于前沿代码大模型的论文，还包含了24篇深度论文阅读笔记，全面覆盖了代码生成、漏洞检测、程序修复、生

是Yu欸·2023-11-28 03:53

【论文阅读】Transformer——Attention Is All You Need

文章目录论文阅读模型架构代码合集utils.pymodel.pytrain.pytest.py论文阅读因为本人算是半个CV人，没有NLP的基础，这篇文章和代码也只是浅尝辄止,下载了大佬的代码跑了跑，看了看

每个人都是孙笑川·2023-11-28 01:10

论文阅读：Synthesizing Obama: Learning Lip Sync from Audio

文章目录音频到landmarks面部纹理合成候选帧选择加权中位数纹理的合成牙齿proxy(TeethProxy)音频到视频部分出现的术语：stockvideofootage：themanyhoursofonlineweeklyaddressvideosource：theinputaudiotracktargetvideo：stockvideoclipintowhichwecompositethes

live_for_myself·2023-11-28 01:31

论文阅读：Tooth model reconstruction based upon data fusion for orthodontic treatment simulation

【论文信息】ToothmodelreconstructionbasedupondatafusionfororthodontictreatmentsimulationComputersinBiologyandMedicine2014IF1.5二区【背景】回头看【方法】首先将石膏模型数字化，将上面每个牙齿分割下来。使用如下公式计算顶点的斜率。然后对斜率设定一个filter，就可以得到想要的区域。然后用

kczh·2023-11-28 01:59

论文阅读：Crown Segmentation From Computed Tomography Images With Metal Artifacts

【论文信息】CrownSegmentationFromComputedTomographyImagesWithMetalArtifactsIEEESIGNALPROCESSINGLETTERS2016IF1.66三区同样出自ZeyangXia只手，深圳先进科学技术研究院【背景】当有金属植入物存在时，牙齿的轮廓不容易识别出来。牙冠的前表面会有凸出来的东西，而以往的方法都是默认没有这些存在的，所以该论

kczh·2023-11-28 01:59

论文阅读：Three-dimensional reconstruction of teeth and jaws based on segmentation of CT images using wat

【论文信息】Three-dimensionalreconstructionofteethandjawsbasedonsegmentationofCTimagesusingwatershedtransformationDentomaxillofacialRadiology2015IF1.9【背景】现在CBCT的分辨率大约为0.1mm；MSCT的在0.2mm以上。而牙齿根部的牙周膜宽度小于0.1mm，

kczh·2023-11-28 01:29

论文阅读：“Model-based teeth reconstruction”

文章目录AbstractIntroductionTeethPriorModelDataPreparationParametricTeethModelTeethFittingTeethBoundaryExtractionReferenceAbstract近年来，基于图像的人脸重建方法日趋成熟。这些方法可以捕捉整个面部或面部特定区域（如头发、眼睛或眼睑）的高精细静态和动态几何模型。遗憾的是，基于图像的

如松茂矣·2023-11-28 01:28

Re55：读论文 Entities as Experts: Sparse Memory Access with Entity Supervision

诸神缄默不语-个人CSDN博文目录诸神缄默不语的论文阅读笔记和分类论文名称：EntitiesasExperts:SparseMemoryAccesswithEntitySupervision模型名称：EntitiesasExperts

诸神缄默不语·2023-11-27 19:46

【视觉SLAM十四讲学习笔记】第三讲——旋转向量和欧拉角

专栏系列文章如下：【视觉SLAM十四讲学习笔记】第一讲——SLAM介绍【视觉SLAM十四讲学习笔记】第二讲——初识SLAM【视觉SLAM十四讲学习笔记】第三讲——旋转矩阵【视觉SLAM十四讲学习笔记】第三讲

趴抖·2023-11-27 13:05

【论文阅读】【ViT系列】Swin Transformer：使用移动窗口的多层视觉Transformer

论文：SwinTransformer:HierarchicalVisionTransformerusingShiftedWindows代码：https://github.com/microsoft/Swin-Transformer目录1主要贡献2原理2.1总体架构SwinTransformerblock2.2基于移动窗口的自注意力2.2.1不重叠窗口中的自注意力2.2.2连续block中的窗口划分

naive_learner·2023-11-27 13:32

论文阅读17 | Cross-modality Person re-identification with Shared-Specific Feature Transfer

论文：Cross-modalityPersonre-identificationwithShared-SpecificFeatureTransfer（基于共享特征和具体特征转移的跨模态行人重识别）出处：CVPR2020文章目录1.motivation2.proposedmethod2.1Two-streamfeatureextractor2.2Shared-SpecificTransferNetw

Hygge MrYang·2023-11-27 12:25

自动驾驶学习笔记（十二）——定位技术

当您也准备学习自动驾驶时，可以和我一同前往：《自动驾驶新人之旅》免费课程—>传送门《ApolloBeta宣讲和线下沙龙》免费报名—>传送门文章目录前言卫星定位RTK定位IMU定位GNSS定位先验地图定位SLAM

Mr.Cssust·2023-11-27 10:11

激光雷达SLAM（一）------初始激光雷达SLAM

专栏目的及认识激光雷达SLAM一、专栏目的二、初始激光雷达SLAM1、激光雷达SLAM算法相关知识点2、SLAM常见问题[^2]3、激光雷达SLAM的需求点4、RTK在SLAM中的作用5、激光雷达视觉紧耦合

华水者·2023-11-27 10:10

论文阅读：C2VIR-SLAM: Centralized Collaborative Visual-Inertial-Range SLAM

前言论文全程为C2VIR-SLAM:CentralizedCollaborativeVisual-Inertial-RangeSimultaneousLocalizationandMapping，是发表在

独孤西·2023-11-27 09:08

论文阅读：“Appearance Capture and Modeling of Human Teeth”

文章目录AbstractIntroductionMethodOverviewTeethAppearanceModelEnamelDentinGingivaandoralcavityDataAcquisitionImagecaptureGeometrycaptureResultsReferencesAbstract如果要为电影，游戏或其他类型的项目创建在虚拟环境中显示的人类角色，我们通常需要获取人体

如松茂矣·2023-11-27 09:01

RT-DETR论文阅读笔记（包括YOLO版本训练和官方版本训练）

论文地址：RT-DETR论文地址代码地址：RT-DETR官方下载地址大家如果想看更详细训练、推理、部署、验证等教程可以看我的另一篇博客里面有更详细的介绍内容回顾：详解RT-DETR网络结构/数据集获取/环境搭建/训练/推理/验证/导出/部署目录一、介绍二、相关工作2.1、实时目标检测器的发展2.2、端到端目标检测器的流程2.3、强调多尺度特征在改进目标检测性能三、端到端检测器的速度3.1、分析NM

Snu77·2023-11-27 07:45

[论文阅读]CBAM——代码实现和讲解

CBAM论文网址：CBAM论文代码：CBAM本文提出了一种卷积块注意力模块（CBAM），它是卷积神经网络（CNN）的一种轻量级、高效的注意力模块。该模块沿着通道和空间两个独立维度依次推导注意力图，然后将这些注意力图与输入特征图相乘，进行自适应特征细化。CBAM可以无缝集成到任何CNN架构中，开销几乎可以忽略不计，并且可以与基本CNN一起进行端到端训练。作者通过在ImageNet-1K、MSCOCO

一朵小红花HH·2023-11-27 06:57

论文阅读：《Revisiting Mid-Level Patterns for Distant-Domain Few-Shot Recognition》

本人终于来更新论文阅读啦！老样子还是小样本跨域论文这篇针对的是远域了。

LiBiscuit·2023-11-27 04:49

Transformer论文阅读（三）：UNETR: Transformers for 3D Medical Image Segmentation

UNETR:Transformersfor3DMedicalImageSegmentation【Transformer用于3D医学图像分割】Abstract1Introduction2RelatedWork3Methodology3.1Architecture3.2LossFunction4Experiements4.1Datasets4.2ImplementationDetails4.3Quan

几夏经秋·2023-11-26 18:00

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