monocular 第6页

ORB-SLAM: A Versatile and Accurate Monocular SLAM Syetem 讲解 3

非线性优化BundleAdjustment位姿图优化相对Sim3优化graphSLAMg2o多角度几何学homographyfundamentalmatrix转载请注明：http://blog.csdn.net/c602273091/article/details/54428693在ORB-SLAM中，地图初始化设计homography和fundamentalmatrix。在BA方面涉及costf

Snail_Walker·2020-07-27 19:34

ORB-SLAM: A Versatile and Accurate Monocular SLAM Syetem 讲解 2

IV自动地图初始化V追踪AORB特征提取B从前面的帧初始化位姿C从全局重定位来初始化位姿D追踪局部图E新的关键帧插入VI局部地图A关键帧插入B对近期的点云进行去冗余C新的点云生成D局部地图的BAE局部帧去冗余VII闭环检测A闭环的候选检测B计算相似转换C闭环融合D关键图的优化VII实验ANewCollege上的表现B在TUMbenchmark中的定位准确度CTUMbenchmark重定位效果DTU

Snail_Walker·2020-07-27 19:02

ORB-SLAM: A Versatile and Accurate Monocular SLAM Syetem 讲解 1

Snail_Walker·2020-07-27 19:02

slam十四讲

如果这里的传感器主要为相机，那就称为“视觉SLAM”同时定位与地图构建单目（Monocular）、双目（Stereo）和深度相机（RGB-

andeyeluguo·2020-07-27 18:55

ORB_SLAM2 测试自己的数据集

测试的是ORB_SLAM2/Examples/Monocular/mono_tum单目测试文件。

宇宙379·2020-07-27 18:40

ORB-SLAM2：(二)Monocular/Stereo/RGB-D数据集

目录前言RGB-DMonocularStereo总结前言这是运行ORB-SLAM2代码系列文章的第二篇，主要完成在Monocular/Stereo/RGB-D数据集上运行ORB-SLAM2。

$南山种豆$·2020-07-27 18:25

[SLAM学习]ORB_SLAM2中的Tracking的单目Monocular问题汇总

mVelocity(速度)mVelocity=mCurrentFrame.mTcw*LastTwc;1Tracking初始化列表c++:作用,初始化列表，后面的表达式用于初始化它的成员变量，或者基类的成员变量classA{public:A():i(123)/////相当于给i赋值{}Tracking(System*pSys,ORBVocabulary*pVoc,FrameDrawer*pFrame

苏源流·2020-07-27 16:55

从零开始的ORB-SLAM2生活

/Examples/Monocular/mono_tumVocabulary/ORBvoc.txtExample

zhhp1001·2020-07-27 14:29

ORB-SLAMB2——论文翻译（ORB-SLAM2: an Open-Source SLAM System for Monocular, Stereo and RGB-D Cameras）

ORB-SLAM2:anOpen-SourceSLAMSystemforMonocular,StereoandRGB-DCameras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，回环检测和重新定位的功能。无论是在室内的小型手持设备，还是到工厂环境的无人机和城市里驾驶的汽车，ORB-SLAM2都能够在标准的CPU上进行实时工作。ORB-SLAM

渐无书xh·2020-07-27 13:22

ORB_SLAM2测试4-单目+ROS+AR（Monocular Augmented Reality Demo）遇到的问题

问题：由于想测试一下单目+AR的例子，git上使用的是数据集，我想用usb摄像头去试一下，在/home/chen/catkin_ws2/src/ORB_SLAM2/Examples/ROS/ORB_SLAM2/src/AR/ros_mono_ar.cc里，修改了所要订阅的节点/usb_cam/image_raw。回到/ORB_SLAM2目录下，删掉build，重新编译chen@chen:~/cat

@杂货铺·2020-07-27 12:47

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

前言ORB-SLAM于2015年提出，其具有基于特征点的视觉里程计、基于非线性优化的后端、基于词袋的回环检测功能，采用的三线程的SLAM框架非常经典，并在其改进版ORB-SLAM2中同时支持单目、双目、RGBD，具有良好的泛用性。因此成为SLAM初学者必学的方案之一。本文将对ORB-SLAM2的论文进行学习并整理相关重点。原文：ORB-SLAM2:anOpen-SourceSLAMSystemfo

Manii·2020-07-27 12:46

【ORB-SLAM论文笔记】ORB-SLAM: a Versatile and Accurate Monocular SLAM System（ORB-SLAM：精确多功能单目SLAM系统）

前言ORB-SLAM于2015年提出，其具有基于特征点的视觉里程计、基于非线性优化的后端、基于词袋的回环检测功能，采用的三线程的SLAM框架非常经典，同时支持单目、双目、RGBD，具有良好的泛用性。因此成为SLAM初学者必学的方案之一。本文将对论文《ORB-SLAM:aVersatileandAccurateMonocularSLAMSystem》进行学习并整理相关重点。首先简单讨论一下ORB-S

Manii·2020-07-27 12:46

Self-Supervised Sparse-to-Dense:Self-Supervised Depth Completion from LiDAR and Monocular Camera

进入研二，开始进行学术研究。在老师的指导下，对深度补全问题进行探索，在接下来的一段时间将会分享相关论文。这篇文章将会分享Self-SupervisedSparse-to-Dense:Self-SupervisedDepthCompletionfromLiDARandMonocularCameraAbstract深度补全主要面临的三个挑战：在稀疏深度输入中的不规则空间模式，处理多传感器模式的困难，以

倚马古道·2020-07-10 13:13

每天一篇论文 369/1000 D3VO: Deep Depth, Deep Pose and Deep Uncertainty for Monocular Visual Odometry

D3VO:DeepDepth,DeepPoseandDeepUncertaintyforMonocularVisualOdometry论文阅读汇总list摘要我们提出D3VO作为一种新的单目视觉测程框架，它利用了深度、姿态和不确定度三个层次上的深度网络。首先，我们提出了一种基于双目视频的自监督单目深度估计网络。特别地，它利用预测亮度变换参数将训练图像对对齐到相似的光照条件。此外，我们对输入图像上像

流浪机器人·2020-07-09 22:06

单目深度估计论文阅读—《Deep Learning-Based Monocular Depth Estimation Methods—A State-of-the-Art Review》

单目深度估计论文阅读—《DeepLearning-BasedMonocularDepthEstimationMethods—AState-of-the-ArtReview》作为一个深度学习单目深度估计方向的小白，这是阅读的第一篇关于这方面的文章，写个文章记录一下学习过程，文章是英文的，记录一下文章大致内容1.摘要2.概述单目深度估计2.1解决方法2.3深度估计的主要数据集3.深度学习与单目深度估计

卖报的单车少年·2020-07-08 23:34

Depth from Videos in the Wild：Unsupervised Monocular Depth Learning from Unknown Cameras

1.引言当信息不足以解决歧义时，深层网络可以通过从以前的例子中归纳出深度图和流场。当这个方向的研究得到了牵制[50，12，14，37，25，38]，很明显物体运动是一个主要障碍，因为它违反了场景是静态的假设。为了解决这个问题，已经提出了几个方向[48，44]，包括通过实例分割来利用对场景的语义理解[7]。遮挡是另一个限制因素，最后，在所有之前的工作中，必须给出相机的内在参数。这项工作解决了这些问题

楠仔码头·2020-07-08 18:50

单目深度估计(Monocular Depth Estimation)之摄像机运动对深度估计的影响

转载请说明出处：http://blog.csdn.net/zhubaohua_bupt/article/details/54093689最近利用单目相机在做三维重建相关的工作，下面总结一下摄像机运动对单目深度估计的影响。单目方法求取深度的一般流程是1设定待求取区域2根据帧间位姿和带有误差的深度计算像素在后来帧上的极线3在极线上寻找匹配4三角测量求出本次的观测深度值以及深度的不确定性5多次测量的深度

weixin_30457465·2020-07-08 13:34

Unsupervised Monocular Depth Estimation with Left-Right Consistency-CVPR17学习笔记

0.摘要本文在现有方法的基础上进行了创新，在训练中用更容易获得的双目立体图像代替显式深度图的使用。利用极几何约束，用图像重建损失训练网络生成视差图像。只用图像重建损失得到的深度图质量差，作者一共利用了三个损失函数。1.介绍我们的方法很快，在GPU上预测一张512×256图像的深度图只需要大约35ms的时间。2.相关工作略3.方法目前，为大量场景获取深度图的真值是不现实的，而且即使是非常昂贵的硬件如

CVerLJN·2020-07-08 08:00

Unsupervised Scale-consistent Depth and Ego-motion Learning from Monocular Video（2019.3）

从单目视频中学习到的无监督尺度一致的深度与自运动论文地址：https://arxiv.org/pdf/1908.10553.pdf摘要：近期工作表明，基于CNN的深度和自运动估计能够从未标注的单目视频流中学习到。然而，其效果受限于没有定义的移动物体，由于违反了在几何图像重建中，默认为静态场景这一前提假设。更重要的是，由于缺少合适的约束，在不同的样本中网络输出了尺度不一致的结果，如：自运动网络由于所

skycrygg·2020-07-08 02:29

Unsupervised Scale-consistent Depth and Ego-motion Learning from Monocular Video（2019.10）

摘要最近CNN网络可以从未标注单目视频中学习深度和位姿估计，但由于不确定的运动物体导致效果受限，这些运动物体违反了几何图像重建在固定场景下的假设，由于没有足够的约束导致在不同实例中网络输出尺度不一致的结果。如：由于每帧图像的尺度模糊使得自运动网络不能提供完整的相机轨迹。本文对尺度一致性预测提出几何一致性loss，并引入self-discovermask来解决运动物体和遮挡。介绍对视频中选取任意两帧

skycrygg·2020-07-08 02:29

论文阅读笔记《Learning monocular depth estimation infusing traditional stereo knowledge》

网络名称：monoResMatch论文来源：CVPR2019核心思想本文提出一种自监督实现单目深度估计的网络，其思路也非常简单，将单目深度估计转化成立体匹配问题，再用立体匹配网络进行视差估计。整个网络结构包含以下几个部分：初级特征提取网络，初级视差估计网络，视差优化网络。初级特征提取网络是由一个简单的沙漏型结构构成的，对左图提取高纬度的特征图FL0F^0_LFL0。初级视差估计网络则是一个带有

深视·2020-07-07 22:15

【论文】单目深度估计：Unsupervised Monocular Depth Estimation with Left-Right Consistency

UnsupervisedMonocularDepthEstimationwithLeft-RightConsistency#摘要不像之前的有监督的方法一样，利用深度图作为标签（GT），本文的方法用容易得到的双目图来训练。利用epipolargeometryconstraints。我们通过训练我们的网络来产生视差图像，使其具有图像重建的损失。结果表明，仅对图像重建进行求解就会导致图像质量较差。为了解

yuanCruise·2020-07-07 19:50

twice论文-深度估计-Don’t Forget The Past: Recurrent Depth Estimation from Monocular Video

这篇论文大体看下来，感觉加了个LSTM，这样可以使视频在每一帧有时空上的连续性。0摘要：就是说像自动驾驶之类的需要连续的更新深度信息，但是目前得到的深度都是独立帧的，视频的帧与帧之间是相互独立的，我们的方法主要的是产生一个让视频帧之间有联系的，即基于时间的一系列的深度图。并且，我们把三种估计深的方法形成一个常规的框架，然后我们把这些框架和卷积LSTM结合起来这样就可以产生具有时空结构的深度进而产生

molly_d·2020-07-07 07:50

无监督单目深度估计 Unsupervised Monocular Depth Estimation with Left-Right Consistency 论文方法分析

孙敬博·2020-07-07 04:34

[论文]CubeSLAM: Monocular 3D Object SLAM

近期开始调研物体级的SLAM，这篇文章还不错:CubeSLAM:Monocular3DObjectSLAM，它发表在2019年最近一期的IEEETran

原野寻踪·2020-07-06 21:33

基于深度学习的单目深度估计-Monocular depth estimation based on deep learning

基于深度学习的单目深度估计-Monoculardepthestimationbasedondeeplearning简介算法分类（按训练方式）有监督（Supervisedmethods）无监督（Unsupervisedmethods）半监督（Semi-supervisedmethods）发展趋势参考自单目深度估计**综述**文章：https://arxiv.org/abs/2003.06620文章围

鸡块米线LVC·2020-07-06 14:44

CubeSLAM：单目 3D 目标检测与没有先验模型的 SLAM

本帖原文：链接代码注释：Cube_SLAM_wuCubeSLAM相关论文与代码总结汇总：链接CubeSLAM:Monocular3DObjectDetectionandSLAMwithoutPriorModelsCubeSLAM

五小郎的学习笔记·2020-07-06 08:03

Monodepth2：Digging Into Self-Supervised Monocular Depth Estimation 之Ubuntu16.04 & pytorch版本运行记录

DiggingIntoSelf-SupervisedMonocularDepthEstimationClémentGodard,OisinMacAodha,MichaelFirman,GabrielBrostow论文地址：https://arxiv.org/abs/1806.01260源码地址https://github.com/nianticlabs/monodepth2我的电脑环境：Anaco

Katzelala·2020-07-06 03:33

[代码学习] Real-time Depth Enhanced Monocular Odometry概述

《Real-timeDepthEnhancedMonocularOdometry》是JiZhang等大牛于2014年发表在IROS的一篇论文。这篇论文将普通的单目相机和其他设备获取的深度信息相结合，设计了一个里程计。论文的获取链接:论文链接源代码的获取链接：demo_rgbd以及demo_lidar这篇文章的大致思路是通过单目相机获取RGB图像，通过LiDAR或者是RGB-D相机获取深度信息。然后

杜陇Dillon·2020-07-06 02:39

Depth Prediction Without the Sensors: Leveraging Structure for Unsupervised Learning from Monocular

2018.111.InstituteforAppliedComputationalScience2.HarvardUniversity3.GoogleBrain代码：https://sites.google.com/view/struct2depth.论文：https://arxiv.org/pdf/1811.06152.pdf摘要：对于室内外的机器人导航来说，学习从RGB图像中估计出场景深度是一

skycrygg·2020-07-05 09:18

【VINS论文翻译】VINS-Mono: A Robust and Versatile Monocular Visual-Inertial State Estimator

回到目录写在前面港科大的VINS-Mono作为目前stateoftheart的开源VIO项目，是研究视觉与IMU紧耦合的必读算法，网上的论文解读与代码实现也非常丰富（感谢！）。为更好地进行学习，本人在几篇VINS论文解读与翻译的参考与改进下，完成了自己对全文的阅读与翻译，以后将逐步更新自己对算法的解读，欢迎大家一起讨论。原文：VINS-MonoARobustandVersatileMonocula

Manii·2020-07-05 08:21

Monocular实例运行

1.下载TUM数据集(https://vision.in.tum.de/data/datasets/rgbd-dataset/download)①单目例子:a.下载一个数据集,例如:rgbd_dataset_freiburg1_desk.tgzb.然后在ORB_SLAM2文件夹下创建一个文件夹用来存储数据集,例如Data/.注意Data下一定要有解压后的文件夹.c.在终端输入./Examples/

路边的小菊花·2020-07-05 05:09

每天一篇论文 283/376 Deep Virtual Stereo Odometry: Leveraging Deep Depth Prediction for Monocular DSO

原文TUMProject本文提出一种基于双目DSO的单目深度估计算法来提高单目DSO的VO能力和重建效果。摘要单纯依靠几何线索的单目视觉里程测量方法容易产生尺度漂移，需要在连续帧中有足够的运动视差进行运动估计和三维重建。本文提出利用深度单目深度预测来克服基于几何的单目视觉里程计的局限性。为此，我们将深度预测作为直接的虚拟立体测量纳入到直接稀疏里程计（DSO）中。对于深度预测，我们设计了一个新的深度

流浪机器人·2020-07-05 03:26

Learning monocular visual odometry with dense 3D mapping from dense 3D flow

IROS深度学习定位论文2_深度学习SLAM论文：Learningmonocularvisualodometrywithdense3Dmappingfromdense3Dflow地址：https://arxiv.org/pdf/1803.02286.pdf1摘要本文所介绍的论文提出了一种完全由深度学习实现的单目SLAM，可以同时进行定位并进行稠密3D建图。通过将单目图像的2D光流以及深度图像作

Bao_Ling·2020-07-05 02:10

Matlab R2017b 自动驾驶工具箱学习笔记（2）_Tutorials_Visual Perception Using Monocular Camera

VisualPerceptionUsingMonocularCamera基于单目摄像头的视觉感知本示例展示了如何构建基于单目摄像头的车道线检测和车辆检测的仿真。摄像头将反馈基于车体坐标系的检测结果。本例中，你将学到本工具箱中所使用到的坐标系统和单目摄像头使用中所用到的机器视觉相关的技术。综述包含ADAS功能或全自动驾驶的车辆需依靠各类传感器。这些传感器包括声呐，雷达，激光雷达和摄像头。本例说明了一

NickChow005·2020-07-04 07:40

每天一篇论文 Geometric Pretraining for Monocular Depth Estimation

GeometricPretrainingforMonocularDepthEstimation摘要ImageNet预训练网络已广泛用于单目深度估计的传递学习中。这些预训练网络经过分类损失训练，在分类损失中仅利用语义信息而忽略空间信息。但是，语义和空间信息对于每个像素的深度估计都很重要。在本文中，我们设计了一种新颖的自我监督的几何预训练任务，该任务可以使用未经校准的视频对单眼深度进行估算。设计的任务

流浪机器人·2020-07-02 17:21

每天一篇论文 SuperDepth: Self-Supervised, Super-Resolved Monocular Depth Estimation

原文STNSTN网络https://blog.csdn.net/qq_39422642/article/details/78870629摘要自监督单目深度估计的最新技术已接近于监督方法的性能，但仅在低分辨率下工作。研究表明，高分辨率是实现高保真自监督单目深度预测的关键。受近年来单图像超分辨率的深度学习方法的启发，我们提出了一种深度超分辨率的亚像素卷积层扩展方法，该方法可以从相应的低分辨率卷积特征中

流浪机器人·2020-07-02 17:20

Deep Regression for Monocular Camera-based 6-DoF Global Localization in Outdoor Environments

IROS深度学习定位论文1_三维视点数据增广论文名称：DeepRegressionforMonocularCamera-based6-DoFGlobalLocalizationinOutdoorEnvironments论文地址：http://ais.informatik.uni-freiburg.de/publications/papers/naseer17iros.pdf1摘要在室内或室外场

Bao_Ling·2020-07-02 15:17

github上下载DynaSLAM编译遇到的坑：在函数‘_start’中： (.text+0x20)：对‘main’未定义的引用

/Examples/Monocular/mono_carla/usr/lib/gcc/x86_64-linux-gnu/5/../../..

王小乐123·2020-07-02 07:39

【读书笔记】《视觉SLAM十四讲（高翔著）》第13讲

文章目录工程文件一：dense_monocular（单目稠密地图）工程文件二：dense_RGBD（点云地图&八叉树地图）本博客的内容是本章程序编译运行方法，记录调通本章程序的过程、处理遇到报错的解决方法

←海螺1996→·2020-07-01 21:04

论文笔记-深度估计(4) Semi-Supervised Deep Learning for Monocular Depth Map Prediction

CVPR2017_Semi-SupervisedDeepLearningforMonocularDepthMapPrediction这是一篇用双目进行无监督学习估计深度的论文。对一幅图进行有监督训练进行深度估计时，由于采集设备的局限，并非图像的每个像素都有对应的真实值。于是作者提出在图像有真实值的地方进行监督学习，无真实值的地方进行无监督学习（最终作者发现对整个图像都进行无监督学习+部分地方有监督

一只飞鱼fy·2020-07-01 10:27

Realsense D435i单目跑ORB_SLAM2(无ROS版)

RealsenseD435i+Opencv获取彩色、深度、IMU数据并对齐首先先修改配置，在Example/Monocular下面创建一个D435i.yaml,把相机自身的内参写进去，格式可以参考Monocular

Hecttttttttt·2020-07-01 09:03

orb-slam2(学习笔记)+相机

单目（Monocular）、双目（Stereo）、深度相机（RGB-D）深度相机能够读取每个像素离相机的距离，单目相机只使用一个摄像头进行SLAM的做法叫做单目SLAM（MonocularSLAM）,结构简单

Darlingqiang·2020-07-01 08:21

TUM数据集测试ORB_SLAM2的单目效果和源码解读

/Examples/Monocular/mono_tumVocabulary/ORBvoc.txtExamples/Monocular/TUM1.yaml/home/q/projects/ORB_SLAM2

小秋SLAM笔记·2020-07-01 03:55

单目深度估计 | Real-Time Monocular Depth Estimation using Synthetic Data 学习笔记

文章目录1.摘要2.创新点和局限性3研究3.1阶段1-单目深度估计模型。3.1.1损失函数3.1.2训练细节3.2阶段2-通过风格迁移的域自适应3.2.1损失函数3.2.2训练细节5结论深度估计系列文章：会议：CVPR2018标题：《Real-TimeMonocularDepthEstimationusingSyntheticDatawithDomainAdaptationviaImageStyl

Nani_xiao·2020-06-30 00:22

计算机视觉每日论文速递[06.20]

有些许帮助的话，麻烦关注一下哦(*￣rǒ￣)cs.CV方向，今日共计31篇[检测分类相关]：【1】Monocular3DObjectDetectionandBoxFittingTrainedEnd-to-EndUsingIntersection-over-UnionLoss

arXiv每日论文速递·2020-06-29 16:34

MATLAB车道线识别

https://ww2.mathworks.cn/help/driving/examples/visual-perception-using-monocular-camera.html?

yangshan_gleam·2020-06-29 05:26

视觉里程计（VisualOdometry）原理及实现

二、单目(monocular)与双目(stereo)视觉里程计比较双目VO的优势在于，能够精确的估计运动轨迹，且具有确切的

清风徐行·2020-06-27 07:13

LR: ICRA 2020 GPO: Global Plane Optimization for Fast and Accurate Monocular SLAM Initialization

最近开始会开始看一下ICRA2020的论文.Abstract这个文章专注与一个单目SLAM的初始化方法,是基于平面特征的.算法从在滑窗进行单应估计开始.然后做GPO来获得相机位姿和平面的法向量.3D点可以通过平面约束而不是三角化获得.这个方法充分利用了平面信息,避免了单应分解的模糊性.1.Introduction一般的单目SLAM初始化是基于基础矩阵分解的[6-8],然后用三角化获得3D地图.之后

四积阴功五读书·2020-06-24 15:00

VINS-Mono: A Robust and Versatile Monocular Visual-Inertial State Estimator

VINS-Mono：一种功能强大且通用的单目视觉惯性状态估计器摘要-由摄像机和低成本惯性测量单元（IMU）组成的单目视觉惯性系统（VINS）构成了六自由度（DOF）状态估计的最小传感器套件。然而，缺乏直接距离测量在IMU处理，估计器初始化，外部校准和非线性优化方面提出了重大挑战。在这项工作中，我们介绍了VINSMono：一种强大而通用的单目视觉惯性状态估计器。我们的方法从一个用于估计器初始化和故障

陌上尘离·2020-06-22 20:58

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