SLAM论文阅读第3页

ORB-SLAM3运行自制数据集进行定位教程

目前手上有一个特定的任务，做应急救援的视觉SLAM，目前公共数据集比较少，考虑自建数据集，从网络上爬虫火灾、地震的等手机录制的视屏，应用一些现有成熟ORB-SLAM3系统到这个数据集上看效果，然后根据效果得到一些模型改进思路

极客范儿·2024-02-13 18:27

【论文阅读笔记】UNSUPERVISED REPRESENTATION LEARNING FOR TIME SERIES WITH TEMPORAL NEIGHBORHOOD CODING

UNSUPERVISEDREPRESENTATIONLEARNINGFORTIMESERIESWITHTEMPORALNEIGHBORHOODCODINGABSTRACT 本文提出了一种自监督框架，名为“时间邻域编码”（TemporalNeighborhoodCoding，TNC），用于学习非平稳时间序列的可泛化表示。该方法利用信号生成过程的局部平滑性来定义具有平稳性质的时间邻域。通过使用去偏差对

少写代码少看论文多多睡觉·2024-02-13 11:39

论文阅读：《Deep Learning-Based Human Pose Estimation: A Survey》——Part 1：2D HPE

目录人体姿态识别概述论文框架HPE分类人体建模模型二维单人姿态估计回归方法目前发展优化基于热图的方法基于CNN的几个网络利用身体结构信息提供构建HPE网络视频序列中的人体姿态估计2D多人姿态识别方法自上而下自下而上2DHPE总结数据集和评估指标2DHPE数据集2DHPE评价指标2DHPE方法性能的比较单人2DHPE多人2DHPE未来展望人体姿态识别概述应用模块：人机交互、运动分析、增强现实、虚拟现

自信且放光芒66·2024-02-13 05:33

视觉SLAM十四讲学习笔记（二）三维空间刚体

哔哩哔哩课程连接：视觉SLAM十四讲ch3_哔哩哔哩_bilibili目录一、旋转矩阵1点、向量、坐标系2坐标系间的欧氏变换3变换矩阵与齐次坐标二、实践：Eigen（1）运行报错记录与解决三、旋转向量和欧拉角

苦瓜汤补钙·2024-02-13 05:01

视觉slam十四讲学习笔记（三）李群与李代数

1.理解李群与李代数的概念，掌握SO(3),SE(3)与对应李代数的表示方式。2.理解BCH近似的意义。3.学会在李代数上的扰动模型。4.使用Sophus对李代数进行运算。目录前言一、李群李代数基础1群2李代数的引出3李代数的定义4李代数so(3)5李代数se(3)二、指数与对数映射1SO(3)上的指数映射2SE(3)上的指数映射三、李代数求导与扰动模型1BCH公式与近似形式2SO(3)李代数上的

苦瓜汤补钙·2024-02-13 05:01

图像处理之《隐写网络的隐写术》论文阅读

一、文章摘要隐写术是一种在双方之间进行秘密通信的技术。随着深度神经网络(DNN)的快速发展，近年来越来越多的隐写网络被提出，并显示出良好的性能。与传统的手工隐写工具不同，隐写网络的规模相对较大。如何在公共信道上秘密传输隐写网络引起了人们的关注，这是隐写技术在实际应用中的关键阶段。为了解决这一问题，本文提出了一种新的隐写网络隐写方案。不像现有的隐写方案，其重点是微妙的修改封面数据，以适应秘密。我们建

Hard Coder·2024-02-13 02:08

Deep Learning Workload Scheduling in GPU Datacenters:Taxonomy, Challenges and Vision 论文阅读

【论文阅读笔记】DeepLearningWorkloadSchedulinginGPUDatacenters:Taxonomy,ChallengesandVision论文链接GPU数据中心的DL工作负载调度

牛码当驴·2024-02-13 02:31

论文阅读-One for All : 动态多租户边缘云平台的统一工作负载预测

论文名称：OneforAll:UnifiedWorkloadPredictionforDynamicMulti-tenantEdgeCloudPlatforms摘要多租户边缘云平台中的工作负载预测对于高效的应用部署和资源供给至关重要。然而，在多租户边缘云平台中，异构的应用模式、可变的基础设施性能以及频繁的部署给准确和高效的工作负载预测带来了重大挑战。基于聚类的动态多租户边缘云平台建模方法往往因需要

向来痴_·2024-02-13 02:31

【激光SLAM】激光雷达数学模型和运动畸变去除

目录概念介绍激光雷达传感器介绍测距原理三角测距飞行时间（TOF)激光雷达数学模型介绍光束模型（beammodel）似然场模型（likelihoodmodel）运动畸变介绍畸变去除纯估计方法（ICPVariants)ICP方法VICP（VelocityestimationICP）里程计辅助方法概念介绍激光雷达传感器介绍测距原理三角测距特点：中近距离精度较高，距离越近，精度越高价格便宜远距离精度较差易

趴抖·2024-02-13 01:45

CentOS 7.9安装Tesla M4驱动、CUDA和cuDNN

正文共：1333字21图，预估阅读时间：2分钟上次我们在Windows上尝试用TeslaM4配置深度学习环境（TensorFlow识别GPU难道就这么难吗？还是我的GPU有问题？），但是失败了。

Danileaf_Guo·2024-02-12 08:41

【Ubuntu18.04搭建 SLAM环境】

CMake、g++、git的安装这是最基本的c++编译环境，可能已经安装了sudoapt-getinstallcmakesudoapt-getinstallg++sudoapt-getinstallgitOpencv3.4.16配置+opencv_contribOpencv有很多版本，建议采用源码安装对于Opencv3来说，最好安装3.4.5/3.4.16安装包下载注意opencv与opencv-

cc-growing·2024-02-12 06:38

【orbslam2+nerf】

1.需要安装cudacudnneigen-3.4.0opencv4.4以上（推荐opencv-4.5.5）需要gui，还要安装glfw：sudoapt-getinstalllibglfw3-devlibgl1-mesa-devlibglu1-mesa-devlibglew-dev2.run下载源码：给你了解压VocabularycdVocabularytarzxfORBvoc.txt.tar.gz

cashap27149·2024-02-12 06:47

【论文阅读】一文读懂Mamba：具有选择状态空间的线性时间序列建模

Mamba:Linear-TimeSequenceModelingwithSelectiveStateSpacesMamba：基于选择状态空间的线性时间序列建模论文两位作者AlbertGu和TriDao，博士都毕业于斯坦福大学，导师为ChristopherRé。AlbertGu现在是CMU助理教授，多年来一直推动SSM架构发展。他曾在DeepMind工作，目前是CartesiaAI的联合创始人及首

啵啵菜go·2024-02-11 21:27

3D Gaussian Splatting 应用场景及最新进展【附10篇前沿论文和代码】

对，就是计算机视觉最近的新宠，在几个月内席卷三维视觉和SLAM领域的3D高斯。不太了解也没关系，我今天就来和同学们一起聊聊这个话题。

深度之眼·2024-02-10 10:24

英文论文阅读/写作-词汇

1.表达证明，证实的单词validate、verify、corroborate、confirm例：1.Samplesimulationresultsshallbepresentedtocorroborate(可用verify替代)thetheoreticalanalysisaswellasvalidatetheeffectivenessoftheproposedalgorithm.2.Weveri

踏乡墨客·2024-02-10 06:16

orbslam_semantic_nav_ros 编译出现的问题2

报错内容：home/ckq/catkin_ws_iit/src/semantic_slam_nav_ros/dense_surfel_mapping/src/surfel_map.cpp:767:46:

sugarkss·2024-02-09 20:32

orbslam_semantic_nav_ros 编译出现的问题1

安装环境ubuntu20.04rosNODES项目链接：https://github.com/MRwangmaomao/semantic_slam_nav_ros安装腾讯ncnn库其他库opencv3.4.9eigen3.4.0pangolin

sugarkss·2024-02-09 20:02

图像处理之《生成隐写流》论文阅读

一、文章摘要生成隐写术(GS)是一种新的数据隐藏方式，其特点是直接从秘密数据生成隐写介质。现有的GS方法通常因性能差而受到批评。本文提出了一种新的基于流的GS方法——生成隐写流(GSF)，该方法可以直接生成隐写图像而不需要封面图像。我们将隐写图像生成和秘密数据恢复过程作为一个可逆变换，在输入的秘密数据和生成的隐写图像之间建立可逆的双客观映射。在前向映射中，将秘密数据隐藏在Glow模型的输入潜变量中

Hard Coder·2024-02-09 17:59

论文阅读_对比学习_SimCLR

介绍英文题目：ASimpleFrameworkforContrastiveLearningofVisualRepresentations中文题目：视觉表征对比学习的简单框架论文地址：https://arxiv.org/abs/2002.05709v2领域：深度学习，知识表示，半监督学习，对比学习发表时间：2020作者：TingChen，Hinton团队，GoogleResearch出处：ICML被

xieyan0811·2024-02-09 15:20

linux下串口数据_延迟.丢失--系统高负载下_实时性优化方案

问题现象机器在户外测试时,出现轮速记丢失的现象小概率出现50Hz丢失1~2帧极低概率出现0.1~0.3秒内没有底盘数据此问题导致slam定位漂,需要优化处理.验证与测试问题1:底盘串口一个数据帧(head–data–crc

北极星6号·2024-02-09 14:44

实例分割论文阅读之：FCN：《Fully Convolutional Networks for Semantica Segmentation》

论文地址:https://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2015/papers/Long_Fully_Convolutional_Networks_2015_CVPR_paper.pdf代码链接：https://github.com/pytorch/vision摘要卷积网络是强大的视觉模型，可以产生特征层次结构。我们证明，经过端到端、像素到像素训练的卷积网络

交换喜悲·2024-02-09 09:44

星海之眸·2024-02-09 05:35

论文阅读笔记 RPT: Learning Point Set Representation for Siamese Visual Tracking

论文阅读笔记RPT:LearningPointSetRepresentationforSiameseVisualTracking综合了可形变卷积、RepPoints检测、多层级卷积特征等思想论文地址代码地址现有跟踪方法中存在的问题现有的跟踪方法往往采用矩形框或四边形来表示目标的状态

faverr·2024-02-09 03:38

视觉SLAM十四讲学习笔记（一）初识SLAM

目录前言一、传感器1传感器分类2相机二、经典视觉SLAM框架1视觉里程计2后端优化3回环检测4建图5SLAM系统三、SLAM问题的数学表述四、Ubuntu20.04配置SLAM十四讲前言SLAM:SimultaneousLocalizationandMapping

苦瓜汤补钙·2024-02-09 03:11

ROS学习笔记12：机器人导航实现（理论）

本期关键词：SLAM，地图

代码能跑就可以·2024-02-09 03:10

SLAM算法与工程实践——SLAM基本库的安装与使用（3）：Pangolin库

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·2024-02-08 23:29

【SLAM14讲编译依赖软件源码版本方面等问题汇总】

"逆转鹈鹕”0.视觉SLAM十四讲1.ch3-------Eigen32.ch4-------Sophus2.ch5-------JoinMap3.ch63.1---ceres3.2---g2o4.ch7

终问鼎·2024-02-08 23:28

AWS-05-ECR

AmazonECR与AmazonElasticContainerService(AmazonECS)、AmazonElasticKubernetesService(AmazonEKS)和AWSLambda

ByChen0919·2024-02-08 20:42

《视觉SLAM十四讲》第九讲前段实践中g2o实践代码报错解决方法

在《视觉SLAM十四讲》中针对于g2o初始化部分代码是无法执行的，在高博的Git上的代码也是无法编译的，会报错：error:nomatchingfunctionforcallto‘g2o::BlockSolver

大二哈·2024-02-08 18:17

已解决 Docker: Error response from daemon: network not found 问题

博主猫头虎（）带您GotoNewWorld✨猫头虎建议程序员必备技术栈一览表：云原生技术CloudNative:GolangDocker☸️Kubernetes⛵HelmServerless️AWSLambda

猫头虎-云原生·2024-02-08 15:56

已解决——docker: Error response from daemon: pull access denied问题

博主猫头虎（）带您GotoNewWorld✨猫头虎建议程序员必备技术栈一览表：云原生技术CloudNative:GolangDocker☸️Kubernetes⛵HelmServerless️AWSLambda

猫头虎-云原生·2024-02-08 15:56

已解决 docker: Error response from daemon: OCI runtime create failed: container_linux.go:349

博主猫头虎（）带您GotoNewWorld✨猫头虎建议程序员必备技术栈一览表：云原生技术CloudNative:GolangDocker☸️Kubernetes⛵HelmServerless️AWSLambda

猫头虎-云原生·2024-02-08 15:26

已解决 Error response from daemon: Conflict. The container name is already in use by another container

博主猫头虎（）带您GotoNewWorld✨猫头虎建议程序员必备技术栈一览表：云原生技术CloudNative:GolangDocker☸️Kubernetes⛵HelmServerless️AWSLambda

猫头虎-云原生·2024-02-08 15:25

已解决 Error response from daemon: driver failed programming external connectivity on endpoint

博主猫头虎（）带您GotoNewWorld✨猫头虎建议程序员必备技术栈一览表：云原生技术CloudNative:GolangDocker☸️Kubernetes⛵HelmServerless️AWSLambda

猫头虎-云原生·2024-02-08 15:25

Python 算法集

01目录环境需求怎样使用本地化扩展卡尔曼滤波本地化无损卡尔曼滤波本地化粒子滤波本地化直方图滤波本地化映射高斯网格映射光线投射网格映射k均值物体聚类圆形拟合物体形状识别SLAM迭代最近点匹配EKFSLAMFastSLAM1.0FastSLAM2.0

Aaronlan·2024-02-08 12:15

Ubuntu20.04更新Cmake版本详解

最近在跑一个融合惯导定位的slam框架ins_eskf_kitti，在框架的安装过程中，需要对从GitHub上克隆下来的glog进行编译。

loveCC_orange·2024-02-08 07:14

计算机视觉中的Homography单应矩阵应用小结

计算机视觉中的Homography（单应）矩阵应用小结Homography矩阵在StructurefromMotion(SfM)或三维重建、视觉SLAM的初始化过程有着重要应用，本文总结了单应矩阵出现场景与常见问题求解

CS_Zero·2024-02-08 07:36

论文阅读-GROUP：一种聚焦于工作负载组行为的端到端多步预测方法

摘要准确地预测工作负载可以使网络服务提供商实现应用程序的主动运行管理，确保服务质量和成本效益。对于云原生应用程序来说，多个容器协同处理用户请求，导致每个容器的工作负载变化受到工作负载组行为的影响。然而，现有方法主要分析每个容器的个体变化，没有明确建模容器工作负载组的演化，导致结果次优。因此，我们提出了一种工作负载预测方法GROUP，将重点从个体转移到组别的工作负载预测焦点，从数据相似性到数据相关性

向来痴_·2024-02-08 06:45

论文阅读-Examining Zero-Shot Vulnerability Repair with Large Language Models

1.本文主旨：这篇论文探讨了使用大型语言模型（LLM）进行零射击漏洞修复的方法。人类开发人员编写的代码可能存在网络安全漏洞，新兴的智能代码补全工具是否能帮助修复这些漏洞呢？在本文中，作者研究了大型语言模型（如OpenAI的Codex和AI21的JurassicJ-1）在零射击漏洞修复中的使用。他们研究了如何设计提示来引导LLM生成不安全代码的修复版本，这由于自然语言在语义和句法上有很多种表达方式而

Che_Che_·2024-02-08 06:14

实例分割论文阅读之：《Mask Transfiner for High-Quality Instance Segmentation》

1.摘要两阶段和基于查询的实例分割方法取得了显著的效果。然而，它们的分段掩模仍然非常粗糙。在本文中，我们提出了一种高质量和高效的实例分割MaskTransfiner。我们的MaskTransfiner不是在规则的密集张量上操作，而是将图像区域分解并表示为四叉树。我们基于变压器的方法只处理检测到的容易出错的树节点，并并行地自我纠正它们的错误。虽然这些稀疏像素只占总数的一小部分，但它们对最终的掩模质量

交换喜悲·2024-02-08 06:14

PCKV: Locally Differentially Private Correlated Key-Value Data Collection with Optimized Utility论文阅读

天空仍灿烂..·2024-02-08 05:09

【论文阅读】HiLSM：An LSM-Based Key-Value Store for Hybrid NVM-SSD Storage Systems

论文标题：HiLSM:AnLSM-BasedKey-ValueStoreforHybridNVM-SSDStorageSystems论文作者：WenjieLi,DejunJiang,JinXiong,YungangBao单位：中国科学院计算机结构国家重点实验室；中国科学院大学；出处：computingfrontiers2020目录introduction&background1.NVM2.KVS前

想个id好难啊·2024-02-08 03:41

SpanDB: A Fast, Cost-Effective LSM-tree Based KV Store on Hybrid Storage——论文泛读

FAST2021Paper论文阅读笔记整理问题键值（KV）存储支持许多关键的应用和服务。它们在内存中执行快速处理，但通常受到I/O性能的限制。

妙BOOK言·2024-02-08 03:09

DyTIS: A Dynamic Dataset Targeted Index Structure Simultaneously Efficient for Search, Inse...——论文泛读

EuroSys2023Paper论文阅读笔记整理问题在现实生活中，许多数据集都是复杂且动态的，即它们的键密度在整个键空间上变化，它们的键分布随时间变化。

妙BOOK言·2024-02-08 03:09

Gan论文阅读笔记

GAN论文阅读笔记2014年老论文了，主要记录一些重要的东西。

Alex·Fall·2024-02-07 19:22

PairLIE论文阅读笔记

PairLIE论文阅读笔记论文为2023CVPR的LearningaSimpleLow-lightImageEnhancerfromPairedLow-lightInstances.论文链接如下：openaccess.thecvf.com

Alex·Fall·2024-02-07 19:52

Python的33个关键字

关键字合集TrueFasleNoneandasassertbreakclasscontinuedefdelelifelseifexceptfinallyforfromglobalimportinislambdanonlocalnotorpassraisereturntrywhilewithyield

月蚀様·2024-02-07 08:49

计算机网络——04接入网和物理媒体

将上网数据调制加载到音频信号上，在电话线上传输，在局端将其中的数据解调出来；调频调幅调相位综合调制拨号调制解调器56Kbps的速率直接接入路由器（通常更低）不能同时上网和打电话；不能总是在线接入网（DSL）采用现有的到交换局DSLAM

Aubyn11·2024-02-07 07:50

论文阅读-Transformer-based language models for software vulnerability detection

「分享了一批文献给你，请您通过浏览器打开https://www.ivysci.com/web/share/biblios/D2xqz52xQJ4RKceFXAFaDU/您还可以一键导入到ivySCI文献管理软件阅读，并在论文中引用」本文主旨：本文提出了一个系统的框架来利用基于Transformer的语言模型来检测软件漏洞。该框架包括以下几个步骤：1.源代码翻译：将C/C++高级编程语言的源代码转换

Che_Che_·2024-02-07 04:27

论文阅读-Automated Repair of Programs from Large Language Models

文章主旨：研究了Codex自动生成的程序中的错误，并探讨了现有的程序修复（APR）工具以及新发布的Codex-e是否能够修复自动生成的有缺陷的程序。现在基于大语言模型，输入自然语言，生成代码的应用非常普遍。但是生成的代码正确率很低，文章以GPT-3模型的后代-Codex模型，为例，试图利用自动化程序修复（APR）技术来修复Codex产生的代码错误。自动化修复技术接受一个有缺陷的程序和一个正确性规范

Che_Che_·2024-02-07 04:27

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