SLAM论文阅读

从零入门激光SLAM（十一）——LeGo-LOAM源码超详细解析1

大家好呀，我是一个SLAM方向的在读博士，深知SLAM学习过程一路走来的坎坷，也十分感谢各位大佬的优质文章和源码。
桦树无泪·2023-11-07 00:53

工程（十二）Ubuntu20.04LSD_SLAM运行

LSD_SLAM适配于ubuntu20.04修改过程的参考连接如下Ubuntu20.04配置并运行LSD_SLAM，实测可行_nice-wyh的博客-CSDN
桦树无泪·2023-11-07 00:23

CLIP Surgery论文阅读

CLIPSurgeryforBetterExplainabilitywithEnhancementinOpen-VocabularyTasks（CVPR2023）M=norm⁡(resize⁡(reshape⁡(Fiˉ∥Fi‾∥2⋅(Ft∥Ft‾∥2)⊤)))M=\operatorname{norm}\left(\operatorname{resize}\left(\operatorname{re
B1CK·2023-11-07 00:34

kalibr论文阅读

论文：UnifiedTemporalandSpatialCalibrationforMulti-SensorSystems功能可以实现时空同步大部分算法在空间标定前默认已经进行时间同步可以通过分批连续时间，最大似然估计得到固定的时间偏移提供相机和IMU估计器，可以估计转换和时间偏移原理1.通过基函数估计时间偏移时间变化状态可以表示为有限个已知分析基函数的加权和时间变化状态的公式Φ(t)\Phi(t
木子雨舟·2023-11-07 00:44

Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior 论文阅读与代码实现

He提出暗通道去雾方法进行了详细的描述，该方法以大气散射模型为基础，利用暗通道先验原理求出全球大气光成分A和透射率t。先使用了软抠图对透射率图进行优化，但是运算时间过长。后来使用引导滤波精细化透射率图，缩短了一部分运算时间。暗通道先验：在绝大多数非天空的局部区域里，某一些像素总会有至少一个RGB颜色通道具有很低的值。换言之，该区域光强度的最小值是个很小的数，值接近于0。实际生活中造成暗原色中低通道
三分明月落·2023-11-06 23:18

【3D激光SLAM】Livox-mid-360激光雷达ip配置

写在前言：请认真阅读mid360官方手册，第一次配雷达ip真的很多坑参考资料mid360雷达sdk：https://github.com/Livox-SDKLivoxViewer2：https://www.livoxtech.com/downloadsLIO-Livox：https://github.com/Livox-SDK/LIO-LivoxLivox-Mapping：https://gith
Hahalim·2023-11-06 22:07

论文阅读_知识蒸馏_MobileBERT

英文题目：MobileBERT:aCompactTask-AgnosticBERTforResource-LimitedDevices中文题目：MobileBERT：面向资源有限设备的任务无关的压缩模型论文地址：https://arxiv.org/pdf/2004.02984领域：自然语言处理，模型蒸馏发表时间：2020作者：ZhiqingSun，卡内基梅隆大学，谷歌出处：ACL被引量：162代码
xieyan0811·2023-11-06 19:28

【参赛作品93】openGauss-An Autonomous Database【PVLDB论文阅读分享】

作者：YAN左使本文基于openGauss在VLDB2021上最新发表的论文《openGauss:AnAutonomousDatabaseSystem》，从学术的角度来探究openGauss如何基于各种AI技术构建一个智能的自治数据库系统。论文作者是清华大学李国良教授，他同时也是openGauss的总架构师。本文主要是对论文的阅读笔记和个人见解，如有错误，欢迎各位指正！1.摘要虽然近年来基于学习的
Gauss松鼠会·2023-11-06 18:06

有着23个小孩的印度民宿家庭

民宿的主人叫Islam，是一个44岁的中年男人。他有23个小孩，其中19个是收养的，只有4个是自己亲生的。听到他说“23个小孩”，我还以为是在跟我开玩笑。但是从他的表情当中，我看出了他的真诚。
琼琼小彭友·2023-11-06 17:12

论文阅读笔记 改进遗传算法与粒子群优化算法及其对比分析

改进遗传算法与粒子群优化算法及其对比分析任斌,丰镇平西安交通大学叶轮机械研究所,西安交通大学叶轮机械研究所710049,西安,710049,西安摘要：进化算法作为一类新的优化搜索方法,广泛应用于各种优化问题.现对简单遗传算法进行了改进,采用实值编码,并与模拟退火算法及基于适值排序和随机选择的方法相结合,形成了改进遗传算法.同时还介绍了一种新的进化算法—粒子群优化算法.将这两种优化算法应用于函数优化
Sunny G helloworld·2023-11-06 08:02

卡尔曼家族从零解剖-(03)贝叶斯滤波→公式推导与示例

讲解关于slam一系列文章汇总链接:史上最全slam从零开始，针对于本栏目讲解的卡尔曼家族从零解剖链接:卡尔曼家族从零解剖-(00)目录最新无死角讲解：https://blog.csdn.net/weixin
江南才尽，年少无知！·2023-11-06 06:40

卡尔曼家族从零解剖-(05)卡尔曼滤波→公式推导，应用通俗讲解，c++代码示例

讲解关于slam一系列文章汇总链接:史上最全slam从零开始，针对于本栏目讲解的卡尔曼家族从零解剖链接:卡尔曼家族从零解剖-(00)目录最新无死角讲解：https://blog.csdn.net/weixin
江南才尽，年少无知！·2023-11-06 06:58

卡尔曼家族从零解剖-(04)贝叶斯滤波→细节讨论,逻辑梳理,批量优化

讲解关于slam一系列文章汇总链接:史上最全slam从零开始，针对于本栏目讲解的卡尔曼家族从零解剖链接:卡尔曼家族从零解剖-(00)目录最新无死角讲解：https://blog.csdn.net/weixin
江南才尽，年少无知！·2023-11-06 06:57

MATLAB算法实战应用案例精讲-【图像处理】SLAM技术详解（基础篇）

目录几个高频面试题目SLAM框架常见方案对比点云数据传感器视觉SLAM框架SLAM框架之视觉里程计
林聪木·2023-11-06 05:34

SLAM从入门到精通（被忽视的基础图像处理）

联系信箱：[email protected]】工业上用激光slam的多，用视觉slam的少，这是大家都知道的常识。毕竟对于工业来说，健壮和稳定是我们必须要考虑的事情。
嵌入式-老费·2023-11-06 05:27

论文阅读—— CEASC（cvpr2023）

arxiv：https://arxiv.org/abs/2303.14488github：https://github.com/Cuogeihong/CEASC为了进一步减轻SC中的信息损失，使训练过程更加稳定，我们在训练过程中除了稀疏卷积之外，还保持了正常的密集卷积，生成了在全输入特征图上卷积的特征图。然后，我们使用来通过将MSE损失优化为来增强稀疏特征图
じんじん·2023-11-06 02:56

论文阅读—— UniDetector（cvpr2023）

arxiv：https://arxiv.org/abs/2303.11749github：https://github.com/zhenyuw16/UniDetector一、介绍通用目标检测旨在检测场景那种的一切目标。现有的检测器依赖于大量数据集通用的目标检测器应该有两个能力：1、可以利用多种来源的图片和标签训练2、可以很好的泛化到开放世界，对于没见过的类别也可以预测。传统的目标检测，rcnn系列
じんじん·2023-11-06 02:55

论文阅读——What Can Human Sketches Do for Object Detection？(cvpr2023)

论文：https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2023/papers/Chowdhury_What_Can_Human_Sketches_Do_for_Object_Detection_CVPR_2023_paper.pdf代码：WhatCanHumanSketchesDoforObjectDetection?(pinakinathc.me)一、Base
じんじん·2023-11-06 02:53

【论文阅读】Equivariant Contrastive Learning for Sequential Recommendation

【论文阅读】EquivariantContrastiveLearningforSequentialRecommendation文章目录【论文阅读】EquivariantContrastiveLearningforSequentialRecommendation1
笃℃·2023-11-06 01:01

Lamport Clock 笔记

Time,Clocks,andtheOrderingofEventsinaDistributedSystem论文阅读笔记之前看过一点分布式算法：DistributedComputing——Principles
rsy56640·2023-11-05 21:41

帧间快速算法论文阅读

LowcomplexityintercodingschemeforVersatileVideoCoding(VVC)通过分析相邻CU的编码区域，预测当前CU的编码区域，以终止不必要的分割模式。1、2、3、4表示当前CU（CU0)的相邻CU。根据空间相关性，当前CU的面积预测为wiw_iwi的值分别为0.3，0.2，0.3，0.2。（考虑到水平方向和垂直方向的相关性大于对角线方向的相关性）当预测面积
什么都不懂的小青蛙·2023-11-05 16:32

点云从入门到精通技术详解100篇-基于语义 SLAM 的点云融合（续）

目录3.2语义SLAM系统框架（SemanticSLAMSystemFramework）3.2.1基于YOLOv3的目标检测3.2.2点云语义标签
格图素书·2023-11-05 09:47

论文阅读—— BiFormer(cvpr2023)

论文：https://arxiv.org/abs/2303.08810github：GitHub-rayleizhu/BiFormer:[CVPR2023]Officialcodereleaseofourpaper"BiFormer:VisionTransformerwithBi-LevelRoutingAttention"一、介绍1、要解决的问题：transformers可以捕捉长期依赖，但是它
じんじん·2023-11-05 09:53

论文阅读“Deep Multi-view Sparse Subspace Clustering”

TangX,TangX,WangW,etal.Deepmulti-viewsparsesubspaceclustering[C]//Proceedingsofthe2018VIIInternationalConferenceonNetwork,CommunicationandComputing.2018:115-119.摘要导读大多数多视图子空间聚类算法分别从每个视图中提取浅层特征来构造亲和矩阵。
掉了西红柿皮_Kee·2023-11-05 08:34

【论文阅读】MD vs FA: Adversarial learning for small object segmentation in infrared images

WangH,ZhouL,WangL.Missdetectionvs.falsealarm:Adversariallearningforsmallobjectsegmentationininfraredimages[C]//ProceedingsoftheIEEE/CVFInternationalConferenceonComputerVision.2019:8509-8518.论文试图解决什么问题
w-here·2023-11-05 05:38

（论文阅读13/100）R-CNN minus R

文献阅读笔记简介题目R-CNNminusR作者KarelLencAndreaVedaldi原文链接https://arxiv.org/pdf/1506.06981.pdf关键词Null研究问题proposalgeneration在基于CNN的探测器中的作用，以确定它是否是一个必要的建模组件。R-CNN留下的几个有趣的问题：第一个问题是CNN是否包含足够的几何信息来定位对象，或者后者是否必须由外部机
朽月初二·2023-11-05 04:59

自学SLAM（7）非线性优化实践：曲线拟合问题（使用ceres库和SLAM常用的g2o库）

前言本次文章针对的是第四个视屏中的实践问题肯定会有部分方法没有说到，比如高斯牛顿法，后面我会把此次视屏对应的作业写好，然后补充到此次博客！！文章目录前言1.曲线拟合题目：2.非线性最小二乘2.1黄金分割法(0.618法)2.2最速下降法3.ceres库实现曲线拟合题目3.1安装ceres3.2代码及运行4.g2o库实现曲线拟合题目4.1安装g2o4.2代码及运行1.曲线拟合题目：设有曲线满⾜以下⽅
Chris·Bosh·2023-11-05 04:33

langchain agent工具介绍（一）

原文：langchainagent工具介绍（一）_牛客网AWSLambda功能:无服务器计算服务类别:底层加强重要程度:⭐️⭐️AWSLambdaAPI是一个由AmazonWebServices(AWS
javastart·2023-11-05 02:34

《视觉SLAM十四讲》公式推导（二）

CH3-5四元数表示旋转三维空间中任意点均可用一个纯虚四元数表示即p=[0,v]T\boldsymbol{p}=[0,\boldsymbol{v}]^Tp=[0,v]T，经一个单位四元数q\boldsymbol{q}q的旋转后，得到p′\boldsymbol{p'}p′，则p′=qpq−1(3-5-1)\boldsymbol{p'}=\boldsymbol{q}\boldsymbol{p}\bol
算法导航·2023-11-05 02:28

《视觉SLAM十四讲》公式推导（一）

文章目录CH3三维空间刚体运动CH3-1旋转矩阵的推导CH3-2旋转矩阵是正交矩阵的证明CH3-3变换矩阵的逆的推导CH3-4罗德里格斯公式推导CH3三维空间刚体运动CH3-1旋转矩阵的推导（1）二维空间中的旋转矩阵易得{x′=∣OP′∣cos(θ+β)=∣OP∣(cosθ⋅cosβ−sinθ⋅sinβ)=xcosβ−ysinβy′=∣OP′∣sin(θ+β)=∣OP∣(sinθ⋅cosβ+cos
算法导航·2023-11-05 02:27

《视觉SLAM十四讲》公式推导（三）

文章目录CH3-8证明旋转后的四元数虚部为零，实部为罗德里格斯公式结果CH4李群与李代数CH4-1SO(3)上的指数映射CH4-2SE(3)上的指数映射CH4-3李代数求导对极几何：本质矩阵奇异值分解矩阵内积和迹CH3-8证明旋转后的四元数虚部为零，实部为罗德里格斯公式结果前面已经推导过v′=pvp∗=pvp−1v'=pvp^*=pvp^{-1}v′=pvp∗=pvp−1其中，v=[0,v⃗]v=
算法导航·2023-11-05 02:57

《视觉SLAM十四讲》-- 概述与预备知识

文章目录01概述与预备知识1.1SLAM是什么1.1.1基本概念1.1.2视觉SLAM框架1.1.3SLAM问题的数学表述1.2实践：编程基基础1.3课后习题01概述与预备知识1.1SLAM是什么1.1.1
算法导航·2023-11-05 02:24

【论文阅读 12】PoseCNN: A Convolutional Neural Network for 6D Object Pose Estimation in Cluttered Scenes

PoseCNN:一种用于杂乱场景中6D物体姿态估计的卷积神经网络摘要——刺激已知物体的6D姿势对于机器人与现实世界交互很重要。由于对象的多样性以及物体之间的杂乱和遮挡引起的场景的复杂性，这个问题具有挑战性。在这项工作中，我们介绍了PoseCNN，一种用于6D对象姿态估计的新卷积神经网络。PoseCNN通过定位物体在图像中的中心并预测其与相机的距离来估计物体的3D平移。通过回归到四元数表示来估计对象
不菜不菜·2023-11-05 00:45

项目实训（7）qt与pcl2：ui显示pcl点云

waitForShutdown();}wait();-----------------------boolQNode::init(){ros::init(init_argc_,init_argv_,"qt_slam_ui_node
Lukeeeeeee！·2023-11-04 21:40

（论文阅读17/100）R-FCN: Object Detection via Region-based Fully Convolutional Networks

文献阅读笔记简介题目R-FCN:ObjectDetectionviaRegion-basedFullyConvolutionalNetworks作者JifengDaiYiLiTsinghuaUniversityKaimingHeJianSun原文链接https://arxiv.org/abs/1605.06409详解R-FCN-知乎(zhihu.com)关键词Region-basedFullyCo
朽月初二·2023-11-04 20:07

（论文阅读11/100）Fast R-CNN

文献阅读笔记简介题目FastR-CNN作者RossGirshick原文链接https://arxiv.org/pdf/1504.08083.pdf目标检测系列——开山之作RCNN原理详解-CSDN博客FastR-CNN讲解_fastrcnn-CSDN博客Rcnn、FastRcnn、FasterRcnn理论合集_rcnnfastrcnnfasterrcnn_沫念·的博客-CSDN博客关键词NUll研
朽月初二·2023-11-04 19:30

vslam论文14：Monocular Visual-Inertial Odometry with Planar Regularities（ICRA 2023）

摘要最先进的单目视觉惯性里程计(VIO)方法依赖于稀疏点特征，部分原因是它们的效率、鲁棒性和普遍性，而忽略了高级结构规律，如平面，这些在人造环境中很常见，可以用来进一步约束运动。一般来说，由于平面的存在空间很大，可以用相机观察平面很长一段时间，因此可以进行长期导航。所以，在本文中，我们设计了一种新颖的实时单目VIO系统，该系统在轻量级多状态约束卡尔曼滤波器(MSCKF)中由平面特征完全正则化。我们
xsyaoxuexi·2023-11-04 19:40

vslam论文21：基于点、面图的高效视觉惯性导航（ICRA 2023）

摘要相对于全局先验地图，精确和实时的全局姿态估计在许多应用中是必不可少的，例如微型飞行器和增强现实的物流。假设纯稀疏的三维点图可以提供环境的无结构表示，那么生成点平面先验图可以进一步建模环境拓扑并为精确定位提供全局约束。为了实现这一点，我们提出了一个基于滤波器的大规模视觉惯性里程计系统，称为PPM-VIO，它利用点平面图来纠正累积漂移。该系统利用语义信息检测稀疏点云的共面信息，通过几何约束、语义约
xsyaoxuexi·2023-11-04 19:40

vslam论文1：Range-Focused Fusion of Camera-IMU-UWB for Accurate and Drift-Reduced Localization(RAL2021)

准确、低飘移定位的相机-IMU-UWB聚焦距离融合摘要：在这项工作中，我们提出了一种紧耦合的单目摄像机、6自由度IMU和单个未知UWB锚融合方案，以实现精确和减少漂移的定位。具体地说，该文章聚焦于将UWB传感器整合到现有的最先进的视觉惯性系统。为实现这一目标，之前的工作使用单个最近的UWB距离数据来更新滑动窗口中的机器人位置(“聚焦位置”)，并展示了令人鼓舞的结果。然而，这些方法忽略了：1)UWB
xsyaoxuexi·2023-11-04 19:10

vslam论文4：Dynam-SLAM: An Accurate, Robust Stereo Visual-Inertial SLAM Method in Dynamic Environments

出版：TRO2022摘要大多数现有的基于视觉的SLAM系统及其变体仍然假设观测是绝对静态的，无法在动态环境中表现良好。
xsyaoxuexi·2023-11-04 19:10

vslam论文2：FEJ-VIRO: A Consistent First-Estimate Jacobian Visual-Inertial-Ranging Odometry（ IROS-2022）

FEJ-VIRO:一种一致的第一估计雅可比视觉-惯性-测距里程计一、摘要最近几年，VIO已经实现了很多显著的进步。然而，VIO方法在长期轨迹中会遭受定位飘移。在这篇文章中，我们提出FEJ-VIRO通过一致地将UWB测量值整合到VIO框架去减少VIO的定位飘移。考虑到UWB锚的原始位置通常无法获取，我们提出一种长短窗结构去初始化UWB锚的位置，和状态增广的协方差。初始化后，FEJ-VIRO同时估计U
xsyaoxuexi·2023-11-04 19:40

德鲁周记06--VSLAM从入门到入坟

VSLAM入门介绍基础知识三维空间的刚体运动欧式变换四元数欧拉角李群与李代数线性拟合相机单目相机双目相机深度相机基本框架视觉里程计特征匹配ORB直接法对比后端优化EKFBA(BundleAdjustment
安德鲁JANKENPAN·2023-11-04 19:38

IMU在slam系统中的应用(一)

（1）IMU简介IMU：InertialMeasurementUnit，惯性测量单元，典型的轴IMU以较高频率返回被测物体三个不同方向的角速度和角加速度，包括，，，，，。但是受到自身温度、零偏和振动等因素干扰，积分得到的姿态变换容易发生偏移。视觉定位：以图像的形式记录数据（单目、双目和）等，通过特征点或者像素推断相机位姿变化，频率一般为。方案IMU视觉优势快速响应不受成像质量的影响角速度普遍比较准
不会算法的阿召·2023-11-04 19:38

【VSLAM系列】三：Vins-Mono论文笔记

VINs-Mono论文1.VINS-Mono的特点：1.未知初始状态的鲁棒性初始化过程2.带imu-camera外参校准和imu校准的紧耦合，基于非线性优化的单目VIO系统3.在线重定位和四个自由度的全局姿态图优化。4.姿态图可以保存，加载，并和局部姿态图进行合并。2.传感器数据处理摄像头和imu数据融合方法：1.松耦合法，imu是独立于摄像头的模块，常使用EKF算法，imu数据此时用于状态传播，
塞拉摩·2023-11-04 19:06

vSLAM中IMU预积分的作用--以惯性导航的角度分析

作为一个学过一点惯导的工程师，在初次接触视觉slam方向时，最感兴趣的就是IMU预积分了。但为什么要用这个预积分，在看了很多材料和书后，还是感觉模模糊糊，云里雾里。
清风微升至·2023-11-04 19:36

python_从文件读取经纬度并统计之间的距离

sqrt,pi,atan,tan,atan2#这个算法和geographiclib算的几乎一样，相差1e-12and--iterLimit>0):sinLambda=math.sin(lambda1)cosLambda
ramsey17·2023-11-04 15:03

YOLO v1学习笔记

（"_"）原论文地址以及参考的大佬博客如下：论文地址：yolov1论文参考博客：【目标检测论文阅读】YOLOv1YOLOv1深入理解目标检测
薛薛的森林_Carroll·2023-11-04 13:00

（论文阅读14/100）End-to-end people detection in crowded scenes

文献阅读笔记简介题目End-to-endpeopledetectionincrowdedscenes作者RussellStewart,MykhayloAndriluka原文链接https://arxiv.org/pdf/1506.04878.pdf关键词Null研究问题当前的人员检测器要么以滑动窗口的方式扫描图像，要么对一组离散的提议进行分类。这项任务是具有挑战性的，因为它既需要将物体从背景中区分
朽月初二·2023-11-04 13:27

（论文阅读16/100）Inside-Outside Net: Detecting Objects in Context with Skip Pooling and Recurrent Neural

文献阅读笔记简介题目Inside-OutsideNet:DetectingObjectsinContextwithSkipPoolingandRecurrentNeuralNetworks作者SeanBell,C.LawrenceZitnick,KavitaBala,RossGirshick原文链接https://arxiv.org/abs/1512.04143.pdfInside-Outside
朽月初二·2023-11-04 13:27

（论文阅读15/100）You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection

文献阅读笔记简介题目YouOnlyLookOnce:Unified,Real-TimeObjectDetection作者JosephRedmon,SantoshDivvala,RossGirshick,AliFarhadi原文链接https://arxiv.org/pdf/1506.02640.pdf《YouOnlyLookOnce:Unified,Real-TimeObjectDetection
朽月初二·2023-11-04 12:05
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