monocular

原文：CNN-SLAM: Real-time dense monocular SLAM with learned depth prediction

这是一篇CNN结合SLAM的经典论文，事实证明，以深度学习去替换SLAM中的一个/几个模块，是可行的，只要实验数据比纯几何SLAM要好，就是可以接受的。此篇文章使用CNN替换了SLAM中的数个模块，值得一看。原文链接我放在这儿：链接：https://pan.baidu.com/s/1X91XTqIH8nV5yZ6smh1aYA提取码：zm18在我的下一篇博客里，也会贴上我自己翻译的译文，仅供参考。
christinayo·2020-08-19 03:32

每天一篇论文 304/365DeepFusion: Real-Time Dense 3D Reconstruction for Monocular SLAM

DeepFusion:Real-TimeDense3DReconstructionforMonocularSLAMusingSingle-ViewDepthandGradientPredictions摘要稀疏单目同步定位与映射（SLAM）系统生成的基于关键点的地图对于摄像机跟踪是有用的，但是对于许多机器人任务，可能需要密集的三维重建。涉及深度相机的解决方案在范围和室内空间上都是有限的，基于最小化帧
流浪机器人·2020-08-19 03:36

每天一篇论文 327/365 Instance-wise Depth and Motion Learning from Monocular Videos

每天一篇论文汇总listInstance-wiseDepthandMotionLearningfromMonocularVideos摘要我们提出了一个端到端的联合训练框架，在没有监督的情况下，直接模拟了多个动态物体的6自由度运动、Ego-motion和深度。在我们的框架中使用的唯一注释是一个视频实例分割图，它可以由我们新的自动注释方案进行预测。我们的贡献主要三个方面。首先，我们提出了一个可微的前向
流浪机器人·2020-08-19 03:36

CNN-SLAM: Real-time dense monocular SLAM with learned depth prediction

时间：2016年关键字：单目、稠密、实时本质：LSD-SLAM+CNN优点：估计绝对尺度应付纯旋转运动获得低纹理区域的深度为什么单目slam无法估计绝对尺度（尺度不确定性）？常识：对轨迹和地图同时缩放一定的倍数，我们看到的图像是一样的。原因是透视投影，近大远小。一个很大但很远的物体，跟一个很小但很近的物体，看起来可能是一样的。公式：对极约束恒等于0，t的尺度不确定本文如何确定绝对尺度？单帧图片的能
白菜-Momenta·2020-08-19 00:13

Paper reading 3 LSD-SLAM: Large-Scale Direct Monocular SLAM

标题：LSD-SLAM：基于直接法的大范围单目即时定位和地图构建方法类似于特征点法中的ORB-SLAM,单目直接法的是LSD-SLAM.核心贡献是：将直接法应用到了半稠密的单目SLAM中，不需要计算特征点，还能构建半稠密的地图（梯度明显的像素位置）缺点是：对相机内参和曝光非常敏感，且相机快速运动时容易丢失；回环检测部分，仍然使用特征点法，不能摆脱特征点。摘要：本文提出一种基于直接法的单目SLAM算
try_again_later·2020-08-19 00:34

论文笔记-Towards Scene Understanding-Unsupervised Monocular Depth Estimation

论文信息标题：TowardsSceneUnderstanding:UnsupervisedMonocularDepthEstimationwithSemantic-awareRepresentation作者：Po-YiChen,AlexanderH.Liu,Yen-ChengLiu,Yu-ChiangFrankWang机构：NationalTaiwanUniversity,GeorgiaInsti
kingsleyluoxin·2020-08-17 01:06

论文笔记-Monocular Depth Estimation as Regression of Classification using Piled Residual Networks

论文信息标题：MonocularDepthEstimationasRegressionofClassificationusingPiledResidualNetworks作者：WenSu,HaifengZhang,JiaLi,WenzhenYang,ZengfuWang机构：浙江理工大学、中国科学技术大学代码链接论文主要贡献提出堆叠残差网络用于探索不同尺度上下文、不同抽象级别的用于全分辨率的深度图
kingsleyluoxin·2020-08-17 01:05

【论文笔记】--"A comparison of loop closing techniques in monocular SLAM"

【论文笔记】--"AcomparisonofloopclosingtechniquesinmonocularSLAM"AbstractI.IntroductionII.ThemonocularSLAMsystemIII.DetectingloopclosureA.Map–to–MapMatchingB.Image–to–ImageMatchingC.Image–to–MapMatchingIV.R
C ．Lee·2020-08-16 09:24

Clion给main传入参数

/Examples/Monocular/mono_tumVocabulary/ORBvoc.txtExamples/Monocular/T
ykwjt·2020-08-16 04:10

论文笔记_SLAM_VINS-Mono: A Robust and Versatile Monocular Visual-Inertial State Estimator

出处【VINS论文翻译】VINS-Mono:ARobustandVersatileMonocularVisual-InertialStateEstimatorhttps://blog.csdn.net/qq_41839222/article/details/85683373解决方案的核心是一个鲁棒的基于紧耦合的滑动窗非线性优化的单目视觉惯性里程计(VIO)。本文创新鲁棒的初始化过程，它能够从未知的
skyjhyp11·2020-08-16 01:50

代码学习 (2) ：Unsupervised Monocular Depth Estimation with Left-Right Consistency

代码学习笔记UnsupervisedMonocularDepthEstimationwithLeft-RightConsistency：monodepth_dataloader.py源码：monodepth"""代码学习注释专用songstayhungrystayfoolish"""from__future__importabsolute_import,division,print_functio
le_sheng·2020-08-13 18:28

Digging Into Self-Supervised Monocular Depth Estimation（2019.8）

深入研究基于自监督的单目深度估计贡献：（1）一个最小投影损失来解决遮挡问题。（2）全分辨率的多尺度采样方法，减少视觉混乱（3）设计一个auto-maskingloss来忽略相机运动假设一、介绍作为监督学习的替代选择，自监督方法被证明能够仅使用合成的立体图像对或单目视频对单目深度估计模型进行训练。在两种自监督方法中，单目视频比基于立体图像的监督方法更有效，但是其自身存在一些问题。除了对深度进行估计，
skycrygg·2020-08-13 18:36

论文阅读：Digging Into Self-Supervised Monocular Depth Estimation（ICCV 2019）

摘要因为像素级深度数据的groundtruth难以获取，监督学习条件十分受限，所以基于自监督学习或者无监督学习(使用内在几何，通常是多视图几何关系)的图像深度估计越来越受到重视和研究。自监督单目训练研究通常探索增加模型复杂度，损失函数和图像生成模型来帮助缩小与全监督模型的差距。已有研究表明仅使用双目图像对或者单目图像来训练单目深度估计模型是可行的，在使用单目图像训练深度估计时，同时还要训练时间序列
阁仔·2020-08-13 13:17

论文笔记：ROI-10D: Monocular Lifting of 2D Detection to 6D Pose and Metric Shape

1introduction这篇cvpr2019文章提出了一种度量精确的单目3D目标检测端对端方法。（arxiv:1812.02781）主要贡献有三点：一种度量精确的单目3D目标检测端对端方法，包括一种可微分的2DROI到3DROI提升映射，并提供了用于回归3Dbox实例的所有组件；一种用于在度量空间对其3Dbox的损失函数，直接优化其关于真值的误差；扩展模型，将其用于预测度量纹理面片，保证了进一步
WillerW·2020-08-12 18:45

论文笔记： Monocular Object Orientation Estimation using Riemannian Regression and Classification Network

这篇文章做的是从单目图像中使用CNN预测刚体目标的朝向。所谓朝向其实就是相机位姿中旋转部分，即目标在相机坐标系中旋转。之前也有过这种想法，将目标的检测中的anchor机制引入到旋转量的估计中。将2D旋转空间分为若干个关键位置，给定一张输入图片先预测最近的关键位置，再预测一个在该关键位置上的偏移量，得到最终的旋转量的估计。这样做的方法既可以避免了建立离散图像检索库造成的离散问题，也可以一定程度上解决
WillerW·2020-08-12 18:44

《视觉SLAM十四讲》笔记——第二讲_初识SLAM

普通摄像头30帧/秒相机分类单目相机（Monocular）单目相机的数据：照片；照片（图像）以二维的形式反映了三维的世界。无法通过单张图片得到深度信息。——存在
qq_35604674·2020-08-07 16:28

论文Robust Range Estimation with a Monocular Camera for Vision-Based FCW System解读

左边是假设相机为理想状态下，右侧为相机带有角度拍摄。左右两种情况相差不大，因此使用左侧情况进行讨论，对距离进行估计：Yb表示汽车下边缘的坐标，可以通过检测得到。现在只有Yh不知道，否则就可以求出d。此方法可以适用于当车道线无法检测到时，使用这种方法可以估计出水平线的位置（也可以使用车道线延长线的交点作为水平线的位置）。本文主要推荐了一种距离估计方法当检测到多个物体时，加横杠的都表示检测结果的平均值
crazyeden·2020-08-05 12:04

3D Human Pose Estimation from Monocular Images with Deep Convolutional Neural Network（2014）

Deepnetworkfor3Dposeestimation（2014）本文提出两种策略去训练deepconvolutionalneuralnetwork以进行3Dposeestimation。网络框架包含两个任务：（1）ajointpointregressiontask;（2）jointpointdetectiontasks。两个任务的输入都是包含humansubjects的boundingbo
qq_43452156·2020-08-03 03:20

双目测距系列（六）monodepth2的三种训练方式

前言monodepth2有三种训练方式，其对应的命令如下：下面分别对这三种训练模式进行较详细解释：1）单目训练monocular是单目的意思，而双目的英文则是binocular。
ltshan139·2020-07-29 20:50

图解ORBSLAM2流程

这篇博文主要是梳理ORBSLAM2的流程，对于细节暂时不会很详细的描述（之后的博文会深究细节），且本博文暂时只描述ORBSLAM2中的Monocular（单目）情况。
zzpzm·2020-07-29 04:23

DBOW词袋训练工具

代码：https://github.com/rabienrose/3d_vision/blob/master/visual_map/src/vslam/Examples/Monocular/create_vol.cc
ziliwangmoe·2020-07-29 03:35

【那些年我们一起看过的论文】之《ORB-SLAM: A Versatile and Accurate Monocular SLAM System》

/*ORB-SLAM是基于特征的单目SLAM，他可以适应室内室外大小场景，相机也可以比较自由运动，同样只在发现场景内容变化时才更新内容，减少开销。效果比较好，代码也开放了，建议跑一下感受一下，以期后续开发。*/ORB主要借鉴了PTAM的思想，借鉴的工作主要有Rubble的ORB特征点；DBow2的placerecognition用于闭环检测；Strasdat的闭环矫正和covisibilitygr
zijinxuxu·2020-07-29 03:03

ORB-SLAM-2

RaulMur-Artal,JuanD.Tardos,J.M.M.MontielandDorianGalvez-Lopez(DBoW2)ORB-SLAM是15年出的比较完备的visual-basedSLAM算法,支持Monocular
ScorpioDoctor·2020-07-29 03:46

ORB-SLAM2: an Open-Source SLAM System for Monocular, Stereo and RGB-D Cameras

https://www.sohu.com/a/154011668_715754泡泡机器人翻译作品原文：ORB-SLAM2:anOpen-SourceSLAMSystemforMonocular,StereoandRGB-DCameras作者：RaúlMur-ArtalandJuanD.Tardós摘要ORB-SLAM2是基于单目，双目和RGB-D相机的一套完整的SLAM方案。它能够实现地图重用，回
Write Freely·2020-07-29 03:13

ORB-SLAM2:an Open-Source SLAM System for Monocular, Stereo and RGB-D Cameras——阅读笔记(一)

ORB-SLAM2：一个用于单目、双目、RGB-D的开源SLAM系统摘要：我们提供ORB-SLAM2，一个用于单目、双目、RGB-D的完整SLAM系统，包括地图重用、回环检测、重定位。从室内的小型手持设备到工厂中的无人机和城市中的汽车等多样性的环境中，ORB-SLAM2都能够在标准CPU中实时运行。基于BA（束调整）的后端优化能够实现精度达到公制尺度的精确轨迹估计，用于单目和双目。系统包含一个轻量
雪天枫·2020-07-29 03:17

ORB-SLAM2——系统入口System

这个代码是所有调用SLAM系统的主入口：system.hclassSystem{public://InputsensorenumeSensor{MONOCULAR=0,STEREO=1,RGBD=2};
渐无书xh·2020-07-28 21:21

ORB-SLAM——论文翻译（ORB-SLAM: a Versatile and Accurate Monocular SLAM System）

ORB-SLAM：一种通用的(全能的)精确的单目SLAM系统摘要本文提出了ORB-SLAM，在大小场景、室内室外环境下都可以实时操作的一种基于特征的单目SLAM系统。系统对复杂的剧烈运动具有鲁棒性，允许宽基线的闭环和重定位，且包含完整的自动初始化。基于最近几年的优秀算法之上，我们从头开始设计了一种新颖的系统，它对所有SLAM任务使用相同的特征：追踪、建图、重定位和闭环。合适策略的存在使得选择的重建
渐无书xh·2020-07-28 21:21

Ubuntu18.04编译测试ORBSLAM2之Monocular实例运行

Monocular实例运行第一步：下载TUM数据集。我下载了一个rgbd_dataset_freiburg1_desk2。
小宇哥啊啊啊·2020-07-28 21:17

ORB-SLAM（二）性能

ORB－SLAM程序提供了运行Monocular、Stereo和RGBD数据的程序。编译成功后，可以通过运行TUM的标准数据来验证程序是否成功。
weixin_30274627·2020-07-28 15:39

翻译 | ORB-SLAM: a Versatile and Accurate Monocular SLAM System（ORB-SLAM：一种通用的(全能的)精确的单目SLAM系统）

博主github：https://github.com/MichaelBeechan博主CSDN：https://blog.csdn.net/u011344545ORB-SLAM：一种通用的(全能的)精确的单目SLAM系统ORB-SLAM:AVersatileandAccurateMonocularSLAMSystem原作者：RaulMur-Artal,J.M.M.Montiel,Member,I
冲动的MJ·2020-07-28 13:41

SVO: Fast Semi-Direct Monocular Visual Odometry 代码测试

我在一个项目中要用到单目视觉里程计，自然想到的是大名鼎鼎的libviso以及SVO了。libviso是在x86/64的intel芯片下的算法，兼容ubuntu以及win，具有双目机单目两种视觉里程计。但是它不适用于ARMLinux，因为底层用到了SSE指令集。相关主页www.cvlibs.net。真的是计算机视觉的大牛了。SVO是2014年在IEEE上的文章，其单目定位效果惊人。网址是https:
路飞洗头用飘柔·2020-07-28 13:56

翻译：ORB-SLAM: a Versatile and Accurate Monocular SLAM System

本文为ORB-SLAM的翻译，转载自：http://qiqitek.com/blog/?p=102ORB-SLAM:aVersatileandAccurateMonocularSLAMSystem（文章已发表，有版权）TaylorGuo,2016年3月18日-9:00原文发表于摘要：本文主要讲了ORB-SLAM，一个基于特征识别的单目slam系统，可以实时运行，适用于各种场合，室内的或者室外的，大
super_mice·2020-07-28 12:48

（算法分析）Relocalization, Global Optimization and Map Merging for Monocular Visual-Inertial SLAM

IV.AlgorithmA.Visual-inertialOdometry在局部BA中优化的量有：几个关键帧的位姿，速度，IMU的偏差，特征点的深度。仅一些关键帧暂时被放在局部窗口中。之前的关键帧都被丢弃在窗之外，为了能够约束计算的复杂度。按照文章所说，那么这幅图就代表了一个滑动窗的内容，其中x0,x1,x2,x3,x4是指关键帧的位置。f0,f1代表关键帧的特征点。第k个IMU的状态包括位置变量
stefanDM·2020-07-28 11:59

ORB-SLAM: A Versatile and Accurate Monocular SLAM System

[1]Mur-ArtalR,MontielJMM,TardósJD.ORB-SLAM:AVersatileandAccurateMonocularSLAMSystem[J].IEEETransactionsonRobotics,2015,31(5):1147-1163.为了方便阅读转自【泡泡机器人翻译专栏】ORB-SLAM：精确多功能单目SLAM系统(一)同时做了一些小修改。目录摘要I.引言II.
冬瓜大侠·2020-07-28 07:23

orbslam2段错误 (核心已转储)

home/qinhaidong/SLAM/src/ORB_SLAM2/Vocabulary/ORBvoc.txt/home/qinhaidong/SLAM/src/ORB_SLAM2/Examples/Monocular
Enjoy lab and life·2020-07-28 06:31

Ubuntu 16.04 ORB_SLAM2+ROS+ORB-SLAM配置

ORB-SLAM2支持Monocular、Stereo、RGB-D相机。ORB-SLAM1是依赖于ROS运行的，安装可以遵循https://github.com/
Enjoy lab and life·2020-07-28 06:30

cv论文笔记：Semi-Supervised Deep Learning for Monocular Depth Map Prediction（无监督深度预测系列3：半监督方法）

一、基本信息标题：Semi-SupervisedDeepLearningforMonocularDepthMapPrediction时间：2017引用格式：KuznietsovY,StucklerJ,LeibeB.Semi-superviseddeeplearningformonoculardepthmapprediction[C]//ProceedingsoftheIEEEconferenceo
zzig·2020-07-28 06:15

ORB-SLAM2: an Open-Source SLAM System for Monocular, Stereo and RGB-D Cameras

1摘要我们为单眼，立体和RGB-D相机提供完整的SLAM系统ORB-SLAM2，包括地图重用，闭环检测和重定位功能。该系统可在各种环境中的标准CPU中实时工作，从小型手持室内序列，到工业环境中飞行的无人机和城市周围的汽车。我们的后端基于捆绑调整，具有单眼和立体观察，可以使用公制尺度进行精确的轨迹估计。我们的系统包括一个轻量级的定位模型，利用未映射区域的视觉测距轨迹，并匹配允许零漂移定位的地图点。2
qq_21696337·2020-07-28 05:37

ORB-SLAM: a Versatile and Accurate Monocular SLAM System 翻译&学习

AbstarctORB-SLAM是一个基于特征的单目SLAM系统，可以实时的运行在小尺度或大尺度、室内或室外环境。该系统对于剧烈运动有较好的鲁棒性，可以有比较大的余地自由处理闭环控制、重定位、甚至全自动位置初始化。基于最近几年的优秀算法，作者从基础开始设计了一种对所有SLAM任务使用相同功能的新系统：跟踪、地图构建、重定位和回环检测。一个有关于点云和重建关键帧的最优选择策略带来了较好的鲁棒性，并且
DeH40·2020-07-28 05:17

[论文笔记]ORB-SLAM: a Versatile and Accurate Monocular SLAM System

ORB-SLAM一、introductionPTAM缺少闭环检测缺少对于闭塞（occlusion）的处理重定位时对视角的不变性低自启动(bootstrapping)时需要人工干涉ORBSLAM以PTAM为基础contributions：使用ORBfeatures在tracking、mapping、relocalization、loopclosing任务中，保证在视点和光照变化时的不变性。使用cov
KylinQAQ·2020-07-28 04:19

[论文笔记]ORB-SLAM2: an Open-Source SLAM System for Monocular, Stereo and RGB-D Cameras

ORB-SLAM2一、introduction单目的缺点:未知地图的尺度需要初始化地图会有尺度漂移难以处理纯旋转本文的贡献:完成结合单目、双目、RGBD的slam系统，包含回环检测、重定位、地图重用功能。证明使用BA的精度高于ICP和最小化深度误差。使用近处或远处的双目点和单目观测，取得的精度高于当前最优的双目SLAM。使用轻量级的定位模式，当无法建图时，能够有效的重用地图。二、系统介绍1.ORB
KylinQAQ·2020-07-28 04:19

arXiv:1610.06475 ORB-SLAM2: an Open-Source SLAM System for Monocular, Stereo and RGB-D Cameras

提出的ORBSLAM2系统包含地图重用、回环检测以及重定位能力，可在多环境下实时运行。系统后端基于BA对单目或双目的观测数据进行优化，来得到度量尺度下的准确轨迹估计。系统包含轻量级的定位模式，可以满足未扩展区域下以及带零漂的地图匹配点的VO跟踪。ORBSLAM2Improvenments1.支持多摄像头的开源系统2.RGBD结果印证了使用BA可比使用ICP/光度测量的深度误差估计更精准3.通过加入
phdsky·2020-07-28 04:07

ROBOTICS2015 ORB-SLAM: a Versatile and Accurate Monocular SLAM System

提出的ORBSLAM系统对于严苛运动条件较鲁棒，允许宽基线的回环检测和重定位，并且包含全自动的初始化步骤，所有系统任务（跟踪、建图、重定位与回环检测）均基于相同的特征ORB。地图重建过程中甄选特征点与关键帧的策略，使系统构建出的地图紧凑而不失可追踪特性，且是递进增量式的，这使得系统满足终身建图特性。ORBSLAM的核心继承于PTAM，场景识别来自于[5]，回环检测来自于[6]，大尺度下共视信息思想
phdsky·2020-07-28 04:36

ORB-SLAM: a Versatile and Accurate Monocular SLAM System阅读笔记（四）

Localmapping线程：1.插入关键帧：计算BOW，为新的关键帧Ki增加节点，为Ki及与其有共同地图点的关键帧增加边，更新生成树，更新共视图；2.剔除地图点：地图点创建后，需通过后续的3个关键帧的检验才能够保留，需要满足以下两个条件：在该地图点应该被观测到的所有图像帧中，必须有至少25%图像帧观测到该地图点；在该地图点创建后过了超过一个关键帧，至少有3个关键帧观测到该地图点。地图点创建后，低
nifengzhiyix2·2020-07-28 04:29

ORB-SLAM: a Versatile and Accurate Monocular SLAM System阅读笔记（五）

Loopclosing线程：回环检测loopdetection计算当前关键帧和与其相邻的关键帧的最低得分Smin，查询recognitiondatabase，丢弃所有得分超过Smin的关键帧，注意所有与当前关键帧直接相邻的关键帧都应丢弃。检测候选回环关键帧的连续性，通过上述过程得到一系列的候选回环关键帧。计算相似变换矩阵位移，旋转以及尺度总共有7个自由度，故需要计算相似变换矩阵。优化Essenti
nifengzhiyix2·2020-07-28 04:29

在仿真环境下基于数据包和RGB-D相机运行ORB_SLAM2功能包

翌年，作者又发布了支持Monocular（单目）、RGB-D（深度）、Stereo（双目）摄像头的ORB_SLAM2功能包。
Jack LDZ·2020-07-28 01:48

Monocular slam 中的理论基础(2)

三角法求深度（triangulation）   在知道了相机的轨迹以后，使用三角法就能计算某个点的深度，在Hartley的《MultipleviewGeometry》一书中第10章、第12章都是讲的这个，这里只讲解线性求解方法。   对于三维空间中的一点P，我们假设第一个摄像机坐标系C1就是世界坐标系，P在世界坐标系下的表示为P=(x,y,z,1)T，这时，摄像机坐标系C1的外参数矩阵M1为单位矩
白巧克力亦唯心·2020-07-27 23:28

Monocular slam 的理论基础(1)

前言  LSD-SLAM和ORB-SLAM的出现，使得单目slam最近成为了研究热点。单目SLAM一般处理流程包括track和map两部分。所谓的track是用来估计相机的位姿。而map部分就是计算pixel的深度，如果相机的位姿有了，就可以通过三角法(triangulation)确定pixel的深度，把这些计算好深度的pixel放到map里就重建出了三维环境。主要内容  在单目SLAM的学习过程
白巧克力亦唯心·2020-07-27 23:28

RKSLAM: Robust Keyframe-based Monocular SLAM for Augmented Reality 论文解读 demo体验

RKSLAM的工作介绍和论文、demo下载见浙大章国锋教授组官网，见链接：http://www.zjucvg.net/rkslam/rkslam.html论文解读：1.跟踪采用基于多单应性矩阵（multi-homography）的方法，为了在移动端做到实时，放弃了sift特征，换成了FASTcorners，耗时大大减少；2.姿态优化采用了滑动窗的方法，借鉴了一般的VI-SLAM的套路。但RKSLA
h_372101·2020-07-27 23:00

ORB_SLAM2 Monocular 代码流程解析

ORB_SLAM2Monocular代码流程解析有人问我：“ORB代码看过么？LSD，DTAM看过么？”我说没看过别人的代码，只看过视频结果和论文。结果就被别人鄙视了。
ArerLewis·2020-07-27 20:48
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