monocular 第7页

SLAM: Inverse Depth Parametrization for Monocular SALM

首语：此文实现客观的评测了使线性化的反转深度的效果。整篇只在表明反转可以线性化，解决距离增加带来的增长问题，有多少优势……%！我的天呢！我竟然完整得翻译了一遍。使用标记点地图构建SLAM的方法，有一种EKFmonocularSLAM的存在，可以不使用BA直接完成稀疏场景地图重建，详细方法和代码见官网：http://www.openslam.org/EKF-SLAM使用EKF方法，所使用的方法参考两

alppkk4545·2020-06-22 13:52

单目3D物体级SLAM | CubeSLAM: Monocular 3D Object SLAM

点击上方“3D视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达本文由知乎作者原野寻踪授权转载，不得擅自二次转载。原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/73420573前言上一篇文章调研了RGBD相机的动态物体追踪的工作MaskFusion:https://zhuanlan.zhihu.com/p/62059382文章的尺度主要还是限制在桌面上，拿起一些物体测试跟踪效果。离我所

3Ｄ视觉工坊·2020-06-22 09:08

《Deep Learning-Based Monocular Depth Estimation Methods—A State-of-the-Art Review》阅读分享

论文阅读分享论文导航abstractintroduction数据集简短描述基于深度学习的单目深度估计方法概括评价指标当前最先进的五种方法的对比效果研究论文下载abstract摘要:红绿蓝(RGB)图像的单目深度估计是计算机视觉中一个研究较多的不适定问题，近十年来利用深度学习(DL)方法对其进行了深入研究。目前的单目深度估计方法大多依赖于卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwo

2020再再出发·2020-06-22 08:53

EAO-SLAM: Monocular Semi-Dense Object SLAM Based on Ensemble Data Association

数据关联非参数测试非参数测试如3(a)所示，通过考察两祖点云分布是否一致，来判断同一帧上的两组点云是否属于同一个物体。单样本和双样本的T测试单样本和双样本的T测试分别用于判断一帧上的点云是否属于之前观察到的某个物体，和观察到的两个物体是否需要合并。物体SLAM将物体建模为立方体或者椭圆，依次计算和优化重心，尺度以及角度。

翡翠之幻·2020-05-13 15:23

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

Abstract提出了一种仅利用相邻视频帧的一致性作为监控信号，从视频中同时估计场景深度、相机自运动、物体运动和相机内参的新方法。与之前的工作类似，我们的方法通过学习将可区分的变形应用于帧和对比结果与相邻帧，该工作提供了几点改进:我们直接通过使用训练中预测的深度图，来处理那些几何的和可区分的遮挡。引入了随机层归一化，这是一种新型的强正则化方法，并考虑了目标相对于场景的运动。第一个在无监督的情况下从

提着木剑走天下·2020-03-28 23:36

论文阅读：Deep Ordinal Regression Network for Monocular Depth Estimation

论文地址：[1806.02446]DeepOrdinalRegressionNetworkforMonocularDepthEstimation概述Monoculardepthestimation(MDE)，从理论上是一个病态的问题，近年来的工作利用deepconvolutionalneuralnetworks(DCNN)提取image-levelinformation及hierarchicalf

一个美食家·2020-02-29 19:32

雷达单目slam：Monocular Camera Trajectory Optimization using LiDAR Data

摘要计算机视觉和摄影测量中的一个众所周知的问题是周围景物的精确实时绘图。由于具有固有7自由度的单个投射传感器的性质，误差累积和尺度漂移仍然是基于视觉的系统的问题。这对于复杂的运动轨迹尤其重要。然而，希望使用廉价的小型系统，例如具有单个摄像机设置的小型无人机。我们提出了一种简单有效的基于外观的方法，通过使用LiDAR数据在单目视觉建图系统中进行位姿图优化。如果激光扫描可用，我们的系统允许使用单个电光

陌上尘离·2020-02-20 17:04

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

论文分享（2）0.摘要深度补全，一种从稀疏深度图到估计密集深度图的技术，在机器和自动驾驶中由很大的应用。然而，深度补全面临三个主要的挑战：稀疏深度输入中的不规则间隔模式；处理多种传感器模式的困难（当彩色图存在时）；像素级别真值的密集深度的缺失。在这项工作中，处理了上述所有的挑战。具体来说，我们开发了一个深度回归模型来学习直接的映射从稀疏深度（含彩色图）到密集深度。我们也提出了一个自我监督训练框架仅

西电阿德·2020-02-14 19:49

Dense Depth Estimation in Monocular Endoscopy with Self-supervised Learning Methods

XingtongLi,AyushiSinha,MasaruIshii,GregoryD.Hager,Fellow,IEEE,AustinReiter,RussellH.Taylor,Fellow,IEEE,andMathiasUnberath摘要——我们提出一个自监督的方法用来稠密地估计深度，这个模型利用单目内窥镜数据而不用一个解剖学和造影的先验模型。我们的方法只需要单目内窥镜视频和多视点立体视觉

徴徴南风·2020-01-09 18:11

视觉里程计简介

原文链接：http://avisingh599.github.io/vision/monocular-vo这篇博客主要讲述一个简单的视觉里程计(VisualOdometry)的实现。

magic428·2019-09-16 09:47

第四篇跟踪过程以及openvslam中的相关实现详解

src/openvslam/module/initializer.cc:67//createnewmap,thencheckthestateissucceededornotcreate_map_for_monocular

hardjet·2019-09-12 16:00

第二篇特征点匹配以及openvslam中的相关实现详解

#==============##CameraModel##==============#Camera.name:"EuRoCmonocular"Camera.setup:"monocular"Camera.model

hardjet·2019-09-02 19:00

【论文翻译】M3D-RPN:Monocular 3D Region Proposal Network for Object Detection

题目：M3D-RPN:Monocular3DRegionProposalNetworkforObjectDetection机构：MichiganStateUniversity,EastLansingMI

ciky奇·2019-08-30 13:17

【论文翻译】Orthographic Feature Transform for Monocular 3D Object Detection

标题：《OrthographicFeatureTransformforMonocular3DObjectDetection》作者：ThomasRoddick，AlexKendall，RobertoCipolla机构：UniversityofCambridge时间：2018.11.20Abstract这项工作中，作者认为在三维世界中的推理能力是3D目标检测任务的一个基本要素。为此，作者引入了正交特征

ciky奇·2019-08-26 18:10

VIO单目评测算法:A Benchmark Comparison of Monocular Visual-Inertial Odometry Algorithms for Flying Robots

ABenchmarkComparisonofMonocularVisual-InertialOdometryAlgorithmsforFlyingRobots飞行器单目VIO算法测评算法方面总结：MSCKF算法：优点：成功完成了所有序列，不受硬件平台影响，鲁棒性高。缺点：太古老不考虑。新型算法以同样资源消耗获取更高的精度。OKVIS：优点：全平台保持精确，综合精确度与成功率仅次于VINS-Mono

Y.W.jian·2019-08-08 15:52

MonoGRNet: A Geometric Reasoning Network for Monocular 3D Object Localization

Abstract利用RGB单张图片在真实3D场景进行目标定位由于图像投影过程几何信息的丢失变得相当困难，而这个工作在场景理解中有相当重要的作用。我们提出了通过观察到的2D投影与未观察到的深度维度进行几何推理，用于单目RGB图像三维定位的MonoGRNet算法。MonoGRNet是一个由四个特定子任务网络组成的单一统一的网络结构，四个子任务分别是2D目标检测，实例深度估计（IDE），3D定位与本地角

abrams90·2019-08-05 14:37

双目相机和深度相机

相机可以分为单目相机（Monocular）、双目相机（Stereo）和深度相机（RGB-D）三大类由于单目相机拍摄的图像只是三维空间的二维投影，所以，如果真想恢复三维结构，必须改变相机的视角。

tony2278·2019-07-15 16:22

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

system.h1输入图像和时间戳//Proccessthegivenmonocularframe//Inputimages:RGB(CV_8UC3)orgrayscale(CV_8U).RGBisconvertedtograyscale.//Returnsthecamerapose(emptyiftrackingfails).cv::MatTrackMonocular(constcv::Mat&

苏源流·2019-06-24 19:55

安装 helm tiller monocular

部分内容参考https://blog.csdn.net/bbwangj/article/details/81087911下载helmhttps://get.helm.sh/helm-v2.14.1-linux-amd64.tar.gz上传至centos虚拟机解压mvhelm-v2.14.1-linux-amd64.tar.gz移动至bin目录mvlinux-amd64/helm/usr/local

gs80140·2019-06-18 18:44

MonoGRNet: A Geometric Reasoning Network for Monocular 3D Object Localization

MonoGRNet:AGeometricReasoningNetworkforMonocular3DObjectLocalizationMonoGRNet：单张图像估测物体三维位置ZengyiQin,JingluWang,YanLuTsinghuaUniversityMicrosoftResearchgeometric[,dʒɪə'metrɪk]：adj.几何学的，几何学图形的reason['ri

Yongqiang Cheng·2019-06-16 20:47

Semantic Monocular SLAM for Highly Dynamic Environments面向高动态环境的语义单目SLAM

一、摘要当前单目SLAM系统能够实时稳定地在静态环境中运行，但是由于缺乏明显的动态异常处理能力，在动态场景变化与运动中往往会失败。作者为解决高度动态环境中的问题，提出一种语义单目SLAM架构，结合基于特征和直接方法实现具有挑战的条件下系统的鲁棒性。作者所提出的方法利用专业概率模型从场景中提取的语义信息，使跟踪和建图的概率最大化依赖于那些相对于相机没有呈现相对运动的场景部分。在KITTI和Synia

ZhuzhuDong·2019-03-06 10:00

Monocular 3D Object Detection for Autonomous Driving 论文总结

《Monocular3DObjectDetectionforAutonomousDriving》是在CVPR2016上发表的文章。文章概览首先用两段话总结一下这篇文章。

Xuefeng_BUPT·2019-01-15 22:05

论文笔记-Deep Ordinal Regression Network for Monocular Depth Estimation

本文是ROB2018中深度预测的冠军方案。传统的深度预测方法利用视角、纹理、目标大小、目标位置、遮挡关系等作为深度预测的特征线索；当前使用的基于深度卷积网络的方法大多采用的是用于图像分类的特征提取网络，这些网络由于有池化层的操作或者步长较大的卷积曹祖，导致预测的分辨率较低，虽然可以通过转置卷积、跨层连接等方式进行分辨率的方法，但是这样网络结构的复杂度和时间开销和计算成本相应增加。本文提出的方案主要

kingsleyluoxin·2018-09-04 09:04

Autonomous aerial navigation using monocular visual-inertial fusion（VINS）

题目：单目视觉-惯性融合自动导航摘要自主微型飞行器（MAV）具有成本和机动性优势，使其成为航空摄影，监视和搜索和救援等应用的理想机器人平台。随着平台缩小，MAV变得更能够在受限环境中运行，但它也引入了显着的大小和有效载荷约束。由于其重量轻，占地面积小，单视觉惯性导航系统（VINS）仅由惯性测量单元（IMU）和摄像机组成，在这种情况下成为最合适的传感器套件。事实上，它是最小的传感器套件，允许具有足够

陌上尘离·2018-07-02 18:41

论文笔记-深度估计(7)-CNN-SLAM Real-time dense monocular SLAM with learned depth prediction

CVPR2017_CNN-SLAMReal-timedensemonocularSLAMwithlearneddepthprediction关键词：基于CNN的单张图深度估计，语义SLAM，半稠密的直接法SLAM作者提出了一个利用CNN结合SLAM的应用，其SLAM过程如上图，具体解释如下：作者首先筛选出关键帧，在关键帧上用训练好的CNN网络[1]来预测单帧图深度值得到深度图，并以此深度图作为SL

一只飞鱼fy·2018-01-05 22:40

SLAM学习笔记 - ORB_SLAM2源码运行及分析

/Examples/Monocluar/mono_tumVocabulary/ORBvoc.txtExamples/Monocular/TUM1.yamlExamples/rgbd_dataset_freiburg1

bo o ya ka·2017-11-09 21:00

ORB-SLAM2 跑数据集&&运行自己的摄像头

/Examples/Monocular/mono_tumVocabulary/ORBvoc.txtExamples/Monocular/TUM1.yamlData

cjn_·2017-10-28 10:57

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

heyijia0327·2016-04-11 09:00

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

heyijia0327·2016-04-11 09:00

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·2016-03-24 16:00

Google cardBoard Android API (八)：Eye.Type

Eye.TypeDefinestheconstantsidentifyingthecurrenteyetype.Constantsint LEFT Thelefteyeinstereorendering.int MONOCULAR

qq_32067045·2016-03-21 15:00

RPG Monocular Pose Estimator

转自 http://www.computervisiononline.com/software/rpg-monocular-pose-estimator

kaka20080622·2014-11-12 13:00

在自遮挡下的单目图像3D姿态估计 Monocular Image 3D Human Pose Estimation under Self-Occlusion (ICCV 13)

MonocularImage3DHumanPoseEstimationunderSelf-Occlusion(ICCV13) 在自遮挡下的单目图像3D姿态估计摘要：文中提出在单张图片中3D姿态自动重建的方法。人体铰链关节、易产生错乱的身体部位的存在，杂乱的背景，都将导致人体姿态判断的歧义性，这都说明这不是一个简单的问题。为了减小歧义性，研究者研究了许多基于运动和阴影的方法，并对3D姿态进行重建。我

SUNSHANGJIN·2014-09-01 16:00

Monocular 3D Scene Understanding with Explicit Occlusion Reasoning

背景用可移动的摄像机来做单目的场景理解，应用场景可以包括机器人、交通安全、辅助驾驶、自动驾驶等。文章中主要是对交通的场景分析Motivation在单目且是移动的相机上做场景理解是一个很难的任务，在现有的方法中，3D场景model可以解决这个问题，但是遮挡问题还是不能很好的解决，现有的方法对于长时间的遮挡和一直处于遮挡的情况不能很好的处理，作者就是要解决这个问题。OverallProcess

jideljd_2010·2014-03-12 16:00

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