文章目录一、安装VINS-Mono1.1适配Ceres2.1.01.2适配OpenCV41.3编译运行二、安装GVINS2.1适配Ceres2.1.02.2适配OpenCV42.3安装依赖库gnss_comm2.4编译运行在我的博文Ubuntu20.04配置ORB-SLAM2和ORB-SLAM3运行环境+ROS实时运行ORB-SLAM2+Gazebo仿真运行ORB-SLAM2+各种相关库的安装和U

0```python#查看异常值的代码deffind_outliers(model,X,y,sigma=3):#predictytry:y_pred=pd.Series(model.predict(X),index=y.index)except:model.fit(X,y)y_pred=pd.Series(model.predict(X),index=y.index)#用模型预测resid=y-y

#查看数据信息的代码importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsfromscipyimportstatsfrompandasimportSeries,DataFrameimportwarningsfromsklearn.linear_modelimportRidgefromsklearn.

目录1.代码2.ceres解析求导3.ceres李代数加法代码实现4.预积分约束残差计算5.预积分雅克比计算6.视觉重投影约束7.滑动窗口边缘化1.代码代码位置：vins_estimator->src->estimator.cppif(result)//初始化成功{//先进行一次滑动窗口非线性优化，得到当前帧与第一帧的位姿solver_flag=NON_LINEAR;//step4:非线性优化求解

转载自：VINS-Mono理论详细解读——紧耦合后端非线性优化IMU+视觉的残差residual、Jacobian、协方差、基于舒尔补的边缘化_努力努力努力-CSDN博客VINS-Mono理论详细解读—

首先来看VINS-Mono后端的整体思路：大道至简，思路比较简单，但是实现相当复杂。回顾BA三要素：误差项、优化变量、协方差。

分成三个部分，环境配置，代码过程中遇到的问题以及代码学习，包括贾志刚老师opencv基础课程中演示的代码，持续记录中VS:注释：先CTRL+K，然后CTRL+C取消注释：先CTRL+K，然后CTRL+U

这篇是学习Brian2模拟器一个手写数字识别的代码学习记录我非常想结识相关领域的朋友，大家感兴趣可以看到最后一段。本文参考：建议先读一下这篇论文和过一遍Brian2的使用手册。

系列文章目录文章目录系列文章目录1.VINS-Mono框架介绍2.VINS前端逻辑2.1图解前端2.2代码中的当前帧2.3图解光流3.前端代码详解3.1主函数3.2回调函数3.3readImage函数3.4rejectWithF函数4.特征点管理代码详解5.processImage函数6.图解VINS特征点管理策略1.VINS-Mono框架介绍每一部分的功能：2.VINS前端逻辑2.1图解前端2.

转载：https://blog.csdn.net/moyu123456789/article/details/1009889891.入口main函数feature_tracker结点的入口函数为feature_tracker_node.cpp文件中的main函数。main函数代码如下：intmain(intargc,char**argv){ros::init(argc,argv,"feature_

Contrastive-Clustering代码学习argparse模块argparse.ArgumentParser()add_argument()代码中parser.add_argument(f"-

[pytorch]Kaggle图片分类比赛ArcFace+MetricLearning代码学习代码链接基础知识[理论]度量学习MetricLearning[pytorch]PyTorchMetricLearning

学习别人优秀的代码知识点优秀的代码总结：torch分布式训练（多GPU，DDP）的写法amp自动混合精度训练的写法argparse命令行的写法和使用模型梯度裁剪的使用main_simmim_pt.py文件解析代码地址：swin-transformer-github导入#--------------------------------------------------------#SimMIM#C

文章目录下载和安装mosek步骤软件下载在matlab种添加路径激活mosek许可证在matlab种运行Mosekdiag检查安装是否完成安装可能出现的错误和解决方法利用mosek官网优化教程学习mosek代码案例链接参考文献下载和安装mosek步骤软件下载在Download页面(mosek官网)根据自己需要下载对应的版本：windows(64bitx86)下载后得到moseksetupwin64

从aom_codec_encode函数进入encoder_encode函数。该函数的主要流程如下：检查当前帧，计算编码数据尺寸ctx->cx_data_sz（编码数据保存在ctx->cx_data）根据之前解析的配置设置编码信息（av1_change_config函数），在编码时，可以通过访问ctx->cpi的AV1_COMP结构体，访问到许多具体编码信息。应用编码标志（av1_apply_enc

一、论文背景1.尺度归一化(调整图像至相同大小)①最近邻插值法②双线性插值③曲线插值三个插值方法放到OpenCV中对应着三个参数

论文摘要翻译：准确、高效、紧凑是人脸标记检测器实际应用的必要条件。为了同时考虑这三个问题，本文研究了一个简洁的模型，该模型在野生环境(例如，不受约束的姿势、表情、光照和遮挡条件)下具有很好的检测精度，并且在移动设备上具有超实时速度。更具体地说，我们定制了一个与加速技术相关的端到端单级网络。在训练阶段，对于每个样本，估计旋转信息以几何正则化地标定位，然后不涉及测试阶段。设计了一种新的损失，除了考虑几

原文https://arxiv.org/pdf/2103.07899.pdfgithubhttps://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/GVINS港科大沈老师团队在vins-mono

转载自：https://blog.csdn.net/iwanderu/article/details/104617829【SLAM】VINS-MONO解析——综述置顶iwander。

话不多说，先看运行效果，再看代码学习起来！效果预览控件解析MotionLayout用来处理两个ConstraintSet之间的切换，并在根据两个Co

上一篇整体上学习了net_plugin插件，但是具体的内容没有写。从这篇笔记开始，重点分析各节点之间是如何通过p2p插件同步区块的。首先，启动一个节点之后，当前节点向远程节点发送的第一个数据包就是handshake_message类型的（time时间戳类型除外），所以这篇笔记中分析handshake_message类型数据包的发送过程和接收过程。运行环境：CLion编译器，并配置连接到主网节点。1

对NeRF的开源代码的解读请见博文原始NeRF代码学习记录。2022-11-20NeRF做得这么好的原因有：它将渲染做成可微了，然后就可以数据驱动。

快乐的强化学习6——DDPG及其实现方法学习前言一、简介二、实现过程拆解1、神经网络的构建a、Actor网络部分b、Critic网络部分c、网络连接关系2、动作的选择3、神经网络的学习三、具体实现代码学习前言刚刚从大学毕业

vins-mono以及vins-fusion升级版GVINS重磅发布！苦苦寻觅带有GNSS的VIS，终于有了，最新资源！感谢港科大不断的研究以及开源！！大平台真好！

grid--end2end--simplify--topk-all100--iou-thres0.65--conf-thres0.35--img-size640640--max-wh640export.py代码学习

上篇笔记写到远程节点给本地节点发送notice消息，通知本地节点同步区块。本篇笔记继续学习本地节点如何从远程节点同步区块，这次重点写notice消息的发送与处理过程。1、notice_message消息结构//消息结构定义部分structnotice_message{notice_message():known_trx(),known_blocks(){}ordered_txn_idsknown_

前言Vins-Mono预积分相关的公式和代码可以在各个博客中找到。本文将充当一个帮助大家快速理解预积分、中值积分相关概述的角色，带大家理解代码，应对面试。下面会分成三步，来帮助大家充分理解这个过程。

文章目录前言系统流程图Estimator类processImage()函数initialStructure()初始化函数SFM初始化relativePose()函数getCorresponding()函数返回两帧匹配特征点3D坐标solveRelativeRT()函数利用五点法求解相机初始位姿GlobalSFM::construct()最重要的函数前言我们知道VINS采用了视觉和IMU的松耦合初始

大体流程初始化主要分成2部分，第一部分是纯视觉SfM优化滑窗内的位姿，然后在融合IMU信息。这部分代码在estimator::processImage()最后面。主函数入口：voidEstimator::processImage(constmap>>>&image,conststd_msgs::Header&header)相机和imu旋转外参数的估计，分两步走：获取最新两帧之间匹配的特征点对vec

前言vio面试很容易被问的一个环节。问的时候多是概念性问题，一般不要求展示代码细节和公式推导。所以针对这种case有了这篇博客。方便大家快速理解这个过程，便于后续进一步学习细节。先搞个基础Ax=0和Ax=b两个最小二乘解的答案推导反正知道大意，细节看一遍忘一遍，所以直接来结论吧。Ax=0的解就是对ASVD分解之后最小特征值对应的特征向量Ax=b的解为x=(ATA)−1ATbx=(A^TA)^{-1

前言本文将首先对euroc.launch和euroc_config.yaml文件进行代码解读，对VINS中的启动文件launch和参数配置文件yaml进行详细介绍，主要为了了解VINS的启动和运行需要提供哪些参数，若是想用自己的传感器运行VINS，又需要修改哪些参数？启动文件euroc.launchVINS在正常工作时一般存在三个节点：“/fature_tracker”、“/vins_estima

运行参考：https://blog.csdn.net/qq_41839222/article/details/86552367标定参考：https://blog.csdn.net/xiaoxiaoyikesu/article/details/105646064安装kalibr：https://github.com/ethz-asl/kalibr/wiki/installation问题1：在安装依赖

参考这个：https://blog.csdn.net/wangshuailpp/article/details/78461171本文旨在对前一阶段学习vins-mono开源框架的总结。

notify_one()与notify_all()notify_one()与notify_all()常用来唤醒阻塞的线程多线程及线程锁std::mutex是C++11中最基本的互斥量(4条消息)std::mutex用法详解_faihung的博客-CSDN博客_std::mutex用法std::thread建立线程templateexplicitthread(Fn&&fn,Args&&...args

目录NodeHandle::getParam函数说明：cv::FileStorage函数说明：ros::console::set_logger_level[](constpair>&a,constpair>&b，sort自定义函数,>,>NodeHandle::getParam函数说明：n是NodeHandle实例对象，该函数用于获取参数服务器中的参数boolgetParam(conststd::

VINS-MONO的一些踩坑记录0本机环境笔者的环境为Ubuntu18.04+rosmelodic+opencv4.1.1+Eigen3.3.9+ceressolver-1.14跟VINS-MONO官方环境

初始化：如何当好一个红娘？图解SfM视觉和IMU的羁绊怎么知道发生了闭环？位姿图优化与滑窗优化都为哪般？闭环优化：拉扯橡皮条整体初始化流程如下：1、SFM纯视觉估计滑动窗口内所有帧的位姿和3D路标点的逆深度；2、SFM与IMU预积分松耦合，对齐求解初始化参数。下面主要按这两个步骤进行讲解。1、SfM纯视觉运动估计1.1视觉几何相关基础1、已知两帧图像：特征点提取fast，匹配（光流，特征描述子）；

因为参数过多，不再一一解释，根据代码学习其用法。ha='cente

问题尝试使用以下代码学习pysat的使用，参考frompysat.solversimportSolverdefsolve_sat_from_clauses(clauses):'''useg3solvertosolvetheclauseslist

1为什么要进行实例探究上一篇讲了卷积神经网络中的基本组件，卷积层，池化层，全连接层,那么如何把这些基本构件组合起来形成有效的卷积神经网络，找感觉的最好方法之一就是去看一些案例，就像看别人的代码学习编程一样

学习内容：HMN项目代码学习时间：1.2~1.7学习笔记：HMN项目代码本周主要对HMN项目中的：main.py，train.py，eval.py，data_loader.py，build_loaders.py

现有的视觉SLAM回环检测大多是基于词袋模型，也就是2012年推出的BoW2库和2017年推出的改进版本BoW3，例如ORB-SLAM2和VINS-Mono。

文章目录初始化框架缺点ORBSLAM的LocalMap、VINS的滑窗逐次逼近式去畸变给后端提供的特征点信息光流追踪对极约束F去除外点rejectWithF()特征点均匀化预积分系统初始化初始化时不校正bias_a误差卡尔曼滤波误差传递预积分中零偏线性化建模IMU方差VIO初始化4.2后端优化预处理信息矩阵SlideWindow一致性可观性H矩阵稀疏性舒尔补矩阵Schur消元边缘化旋转外参优化方式

目录运行roslaunchvins_estimatoreuroc.launch发生processhasdied报错[feature_tracker-2][pose_graph-4]/home/shaozu/output/pose_graph/notexists问题运行roslaunchvins_estimatoreuroc.launch发生processhasdied报错[feature_trac

VINS-Mono笔记01_VINS-Mono的编译运行编译VINS-Mono安装ROS安装OpenCV,Eigen3和Ceres创建ROS工作空间导入ROS包编译运行VINS-Mono运行ROS节点运行

需求分析实验室要求跑通VINS-mono的demo，于是我展开了一系列摸索从安装ROS，到安装OPENCV3.3.1，再到安装各种依赖，最后到跑通Vins-mono本文将截图展示全流程中很重要的部分流程参照本文主要参照了这篇文章

为了征服Lvi-sam,今天先学习它的子部分，vins-mono.第一次运行感觉，初始化的时候感觉很卡，原因不明，可能是因为在做自动标定？无人机的数据集中，感觉主要还是包含纹理丰富的数据，在其他场景的性能确实不好说。问题：图像里的蓝点和红点是不是有什么不同的含义？=>看了一下ｒｏｓｔｏｐｉｃ，有path_2和３两个。这是什么含义呢？通过rqt_graph打印出node，可以看出，主要包括三个nod

个人注释版本的代码链接如下https://github.com/linyicheng1/OpenSLAM-Notes/tree/main/VINS-Mono-master算法分为三个部分，分别在3个独立的ros工程中，分别为feature_trackervins_estimatorpose_graph运行算法的launch文件，如euroc.launch中则运行该三个节点，并获取配置文件confi

本文主要分析readImage()函数trackerData[i].readImage(ptr->image.rowRange(ROW*i,ROW*(i+1)),img_msg->header.stamp.toSec());一、第一帧的时候注意：以下在源程序中并不是连续的其中：step1-step3在feature_tracker.cpp中的readImage()函数，step4在feature_

目录写在前面准备编译vins-mono:修改launch:realsense:vins-mono:运行参考完写在前面1、本文内容realsenseD435i运行vins-mono2、平台ubuntu1804