slam论文学习第21页

SLAM从入门到精通（gmapping建图）

联系信箱：[email protected]】前面我们介绍了hectorslam建图。相对而言，hectorslam建图对数据的要求比较低，只需要lidar数据就可以建图了。

嵌入式-老费·2023-10-01 10:28

树莓派4 安装Ubuntu 系统实时运行 ORB-SLAM3

文章目录前言一、需要购买的材料二、树莓派安装Ubuntu系统1.下载Ubuntu18.04forRaspberryPi42.烧录系统3.更改树莓派WIFI设置4.启动树莓派，安装桌面三、安装ROS四、安装ORB-SLAM3

hhz_999·2023-10-01 09:23

ORB-SLAM2的布置（三）ORB-SLAM2的测试使用

目标在上一节，我们完成了ORB-SLAM2的编译与测试，这一节使用完整的数据集进行测试普通模式这里的普通模式直接运行编译之后的可执行文件单目摄像头首先是单目摄像头这里我们使用TUM数据集进行离线测试去到

卑微小熊·2023-10-01 09:22

ORB-SLAM3结合RealSense D455相机实时运行&离线官方样例测试部署

文章目录前言编译环境配置环境1.C++112.Pangolon3.Eigen34.DBoW2andg2o5.ORB_SLAM36.ROS7.librealsense8.相机驱动realsense-ros9

躲躲世道·2023-10-01 09:52

Docker下运行ORB-Slam2

1硬件介绍主机：–系统：ubuntu18.04–显卡：NVIDIAGeForceGT1030驱动版本：470.862软件安装：2.1docker参考：https://docs.docker.com/engine/install/ubuntu/sudoapt-getremovedockerdocker-enginedocker.iocontainerdruncsudoapt-getupdatesud

feisonzl·2023-10-01 09:22

Ubuntu部署运行ORB-SLAM2

ORB-SLAM2是特征点法的视觉SLAM集大成者，不夸张地说是必学代码。博主已经多次部署运行与ORB-SLAM2相关的代码，所以对环境和依赖很熟悉，对整个系统也是学习了几个月，一行行代码理解。

振华OPPO·2023-10-01 09:21

Interactive-slam& imGui & slam3dTool防坑手册

RandRgammarampsupportseemsbrokenerror:failedtocompileshader/home/ros_proj/catkin_ws/src/interactive_slam

燃烧的枫·2023-10-01 06:04

[目标检测]——YOLO论文学习(v1)

论文提取链接：链接：https://pan.baidu.com/s/1LqNBgL9Va4puiDEljp9syg提取码：visfYOLO设计之初：就希望网络比较迅速，做到实时处理（你仅看一眼）——OneStage网络1、摘要和介绍：YOLO是做目标检测的，通过回归来做到这一点，即把一个端到端的网络设计成一个回归器2、UnifiedDetection：此节须知：需要知道的是YOLOV1版本想要预测

Star星屹程序设计·2023-10-01 01:02

ByteTrack 论文学习

1.解决了什么问题？多目标跟踪是在给定的视频片段中，预测出目标的边框和ID信息。现有方法需要在truepositives和falsepositives之间做取舍，将高于一定阈值的检测框关联起来，获取其ID。而那些低得分的目标（如被遮挡物体）会被舍弃，造成一些真实目标丢失、轨迹断断续续的问题。如下图，在t1t_1t1帧初始化了三个不同的tracklets，其得分高于0.50.50.5。但在t2t_2

calvinpaean·2023-09-30 19:27

LineMarkNet:库位线检测方法

公众号致力于点云处理，SLAM，三维视觉，高精地图等领域相关内容的干货

点云PCL公众号博客·2023-09-30 19:46

FairMOT 论文学习

1.解决了什么问题？现有的多目标跟踪方案将目标检测和reID任务放在一个网络里面优化学习，计算效率高。目标检测首先在每一帧中检测出兴趣目标，要么将其与现有的轨迹关联起来，要么创建一个新的轨迹。这两个任务会相互竞争，现有的方法都将reID任务列为次优先级任务，而检测任务为主优先级，reID的准确率受检测影响很大，这对reID不公平。当场景中目标很多时，先检测再跟踪的方式无法取得实时的效果，因为这两个

calvinpaean·2023-09-30 18:18

论文学习：RT-DETR

RT-DETR摘要DETR取得显著性能，但高成本计算使其无法发挥无NMS的优势，无法实际应用。本文分析了NMS对准确性和速度的负面影响，并建立端到端的速度基准。第一个实时端到端检测器，高效处理多尺度特征，并提出IoU-awarequeryselection，向解码器提供了更高质量的初始objectqueries可以灵活调整解码器层数来调整推理速度，不需要重新训练。速度和精度都优于相同规模最先进的Y

Plusmile1·2023-09-30 16:54

自学视觉SLAM（1）

引言小编研究生的研究方向是视觉SLAM，目前在自学，已经学了Linux系统的基本操作，vim编辑器以及高翔老师的一些视屏。本篇文章为初学笔记。

Chris·Bosh·2023-09-30 10:08

【论文学习】Document-Level Relation Extraction with Adaptive Focal Loss and Knowledge Distillation

文章目录摘要1.导言2.方法论2.1问题制定2.2模型架构2.2.1特征表示学习实体表示context-enhanced实体表示实体对表示轴向注意力加强的实体对表示2.2.2适应性焦距损失(AdaptiveFocalLoss)2.2.3KnowledgeDistillationforDistantSupervisionNaiveAdaptation(NA)KnowledgeDistillation

Shackles Lay·2023-09-29 16:43

《视觉 SLAM 十四讲》V2 第 11 讲回环检测【消除累积误差】

Gaogaogaoshu·2023-09-29 10:00

《视觉 SLAM 十四讲》V2 ——第3讲

文章目录《视觉SLAM十四讲》V22019年2.2经典视觉SLAM框架运动方程和观测方程HelloSLAM查看ubuntu版本lsb_release-acmake+makeVSCode自己下包安装，不要

Gaogaogaoshu·2023-09-29 10:59

【slam十四讲第二版】【课后习题】【第十一讲~回环检测】

【slam十四讲第二版】【课后习题】【第十一讲~回环检测】0前言1课后习题1.1请书写计算PR曲线的小程序。用MATLAB或Python可能更加简便一些，因为它们擅长作图。

踏破万里无云·2023-09-29 10:28

13-函数式编程

interfaceBody{Stringdetailed(Stringhead);}interfaceMulti{StringtwoArg(Stringhead,Doubled);}publicclassLambdaExpr

xxx量化研究方法·2023-09-29 03:12

SLAM从入门到精通（第一次hector slam建图）

嵌入式-老费·2023-09-28 20:43

SLAM入门(4)：非线性函数优化方法

一、前言激光SLAM建图主要分为两个部分，前端的激光里程计和后端的非线性优化，激光里程计参考当前帧和地图参考帧的帧间匹配算法来完成位姿估计[1]，因此帧间匹配是SLAM建图非常重要的一环，常用的帧间匹配算法主要由两大类

Eonekne·2023-09-28 13:36

多激光雷达外参标定算法与源码解析(一):基于BLAM的建图模块

代码参考自livoxsdk:gitcode一、算法原理二、源码解析函数流:main->BlamSlam::ProcessPointCloudMessage点云处理流程为:滤波->帧间匹配->帧图匹配->

zwhdldz·2023-09-28 13:49

三维重建论文学习

开源的三维重建算法的介绍、比较和评估最近接触稠密重建，跑了几个开源框架，看了下重建的效果。想深入了解框架相关算法和效果比较。于是找到了这篇文章：OPEN-SOURCEIMAGE-BASED3DRECONSTRUCTIONPIPELINES:REVIEW,COMPARISONANDEVALUATION开源项目VisualSfM是最早使用一体GUI的开源工具，该工具由Wu等人开发，并整合了著名的PMV

unicorn_lyc·2023-09-28 04:46

ORB-SLAM2算法部署验证、原理代码和各种改进方法汇总

文章目录0引言1ORB-SALM2部署验证1.1个人学习1.2优质参考2ORB-SLAM2原理代码2.1个人学习2.2优质参考3ORB-SLAM2改进方法3.1个人学习3.2优质参考3.3多平台移植代码

ZPILOTE·2023-09-28 03:17

使用g2opy 做一个简单的二维回环优化 Slam（附python代码）

代码实现了一个姿态图优化的算法，使用了G2O库进行图优化。下面是代码的主要部分：导入必要的库：numpy用于数值计算，g2o是一个用于图优化的库，matplotlib用于绘图。定义了一些辅助函数：quat_mult：四元数的乘法。quat_inv：四元数的逆。quat_to_rot：将四元数转换为旋转矩阵。quat_diff：计算两个四元数之间的差异。定义了一个名为PoseGraphOptimiz

点云-激光雷达-Slam-三维牙齿·2023-09-27 20:31

使用g2opy 做一个简单的三维点数据回环优化 Slam（附python代码）

三维的点用二维的图画出来的，Z高度值都赋值0，根据自己的需要修改就行importnumpyasnpimportg2o#wechat394467238importmatplotlib.pyplotaspltgt={'0':{"state_vector":[0,0,0],"connected_frame":['world','1']},'1':{"state_vector":[1,0,np.pi/2]

点云-激光雷达-Slam-三维牙齿·2023-09-27 19:29

Ubuntu 20.04编译GPMP2过程记录

在提出董靖博士提出GPMP2后，borglab则不断在这个基础上延伸，包括:GPSLAM(再

平凡矩阵·2023-09-27 11:44

【文献】SLAM RGB-L: Enhancing Indirect Visual SLAM using LiDAR-based Dense Depth Maps

文章目录Articleinfo.IntroductionReview：Visual-LiDARSLAMArchitecture稠密深度图生成TakehomemessagesResourcesIDEASArticleinfo.RGB-L

Mr_Sosimple·2023-09-27 10:30

Improved Baselines with Momentum Contrastive Learning 论文学习

1.解决了什么问题？最近的非监督表征学习关注在对比学习上。在检测和分割任务上，MoCo的非监督预训练表现优于在ImageNet监督预训练的表现；在线性分类表现上，SimCLR进一步缩小了非监督和监督预训练的差距。2.提出了什么方法？使用一个MLP映射head和数据增强方法，改进了MoCo。这两个方法与现有的MoCo和SimCLR框架是正交的，能提升MoCo在图像分类和目标检测上迁移学习的效果。此外

calvinpaean·2023-09-27 04:21

万恶的资本主义

插画师ThomasLamadieu1最近在看李诞的《笑场》，看吐槽大会的时候，就被这个贱嗖嗖的主撰稿人所吸引。一米八三的大高个，外貌部分大家有目共睹，我就不评价了。其实，无论是谈恋爱还是交朋友，或多或

环岛东路走九遍·2023-09-27 03:08

OpenFaaS - 以自己的方式运行容器化函数

长期以来，无服务器（serverless）对我来说无非就是AWSLambda的代名词。Lambda提供了一种方便的途径

云原生指北·2023-09-27 00:03

[论文学习]P-Tuning v2: Prompt Tuning Can Be Comparable to Fine-tuning Universally Across Scales and Task

[论文学习]P-TuningV2P-Tuningv2:PromptTuningCanBeComparabletoFine-tuningUniversallyAcrossScalesandTasksP-Tuningv2

simpsun·2023-09-26 23:44

Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning 论文学习

1.解决了什么问题？非监督学习在自然语言处理非常成功，如GPT和BERT。但在计算机视觉任务上，监督预训练方法要领先于非监督的方法。这种差异可能是因为各自的信号空间不同，语言任务有着离散的信号空间（单词、短语等）来构建非监督学习所需的字典。而计算机视觉则很难构建一个字典，因为原始信号位于连续的高维空间，不像单词一样是结构化的。最近的非监督表征学习方法使用对比损失取得了不错的效果，它们基本是构建了一

calvinpaean·2023-09-26 23:27

激光SLAM（二）：点云拟合和平面参数化

点云拟合和平面参数一、平面拟合：特征值法和SVD法二、平面参数化1）Hesse形式2）球坐标3）最近点4)单位四元数三、直线拟合四、SVD分解五、LOAM中点面特征的计算一、平面拟合：特征值法和SVD法平面方程如下，n是法向量，d是截距当多个点拟合平面时，需要求解下述最小二乘问题取齐次坐标最小二乘问题可以表示成如下矩阵形式转换为通用的线性代数问题:对任意矩阵A,寻找x,使得Ax最小化,其中求解的问

知也无涯12345·2023-09-26 22:03

eigen::internal::Plain_array

[1]运行PLSLAM时，遇到Eigen对齐问题:https://blog.csdn.net/wojiushixiangshi/article/details/78356271

Optimization·2023-09-26 13:40

SLAM--优化算法CERES

1、ceres介绍ceres是同g2o一样，运用在slam前端或后端，对相机位姿和路标点进行非线性寻优的算法，特别适用于解决后端BoundleAdjustment问题。

Lemon_6b70·2023-09-25 20:53

StrongSORT 论文学习

1.解决了什么问题？现有的MOT方法大致可分为tracking-by-detection和joint-detection-association两种方式。尽管joint-detection-association获得了更多的关注度，取得了与前者相近的表现，作者认为在跟踪的准确率方面tracking-by-detection方式仍是最优的。Joint-detection-association将不同

calvinpaean·2023-09-25 14:50

SLAM从入门到精通（lidar数据的采集）

嵌入式-老费·2023-09-25 13:26

SLAM从入门到精通（用c++实现机器人运动控制）

嵌入式-老费·2023-09-25 11:45

Transformer论文学习

Transformer论文学习摘要*提出了一种新的简单的网络架构，Transformer，完全基于注意力机制，完全取消了递归和卷积。*具有更强的并行性，并且需要的训练时间明显更少。

NAND_LU·2023-09-25 02:43

9.19 校招实习内推面经

绿泡*泡：neituijunsir交流裙，内推/实习/校招汇总表格9.19校招实习内推面经1、校招丨中联重科2024届校园招聘（内推）校招丨中联重科2024届校园招聘（内推）2、2023校招总结--SLAM

Neituijunsir·2023-09-24 18:07

SLAM从入门到精通（机器人建模和仿真环境）

嵌入式-老费·2023-09-24 16:17

python三维重建代码_三维重建怎么入门？

3D重建涉及的知识体系还是挺多的，我当时是看书+项目实操这样进行的，书我当时看的是SLAM十四讲，关于slam的学习入门资源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/137761414

weixin_39627405·2023-09-24 16:16

Lambda_11 函数表达式 Stream流数据处理skip、limit方法

stream流数据处理skip、limit方法streamskip跳行方法streamlimit限行方法skip和limit组合实现内存分页代码示例：publicclassLambda12{publicstaticvoidmain

EngineerForSoul·2023-09-24 14:10

【SLAM】在WSL中搭建环境(Linux子系统)

目录说在前面linux子系统安装换源安装主要库测试一下说在前面windows版本：win10linux：ubuntu18.0.4SLAM学习：视觉SLAM十四讲-高翔pdf、对应github源码其他：懒得装双系统了

o0o_-_·2023-09-24 10:26

Amy_qinbu·2023-09-24 10:25

2019-02-18

懂你英语Level4Unit2Part2Vocabulary-ReligionsFollowersoftheislamreligionarecalledMuslims.TheseMuslimsareprayinginsideaMosque.Muslimsarecalledtoprayer5timesaday

breeze_3bcd·2023-09-24 02:02

ROS-读取/map话题转化为pgm文件(代码版map_server)

在ROS-Navigation中有map_server的工具可以把2DSLAM的地图保存为pgm格式，但map_server只是工具，没办法很个性化自由的处理，这里介绍下源代码的形式：map_server.cpp

DWQY·2023-09-23 19:33

【SLAM】前端-视觉里程计之对极几何

文章目录【SLAM】前端-视觉里程计之对极几何1.对极几何2.本质矩阵及其求解3.单应矩阵及其求解3.三角测量4.思考4.1本质矩阵的自由度为多少4.2直接法求本质矩阵的过程涉及求解齐次线性方程，而对于齐次线性方程的解

宏辉·2023-09-23 11:18

【SLAM】前端-视觉里程计之相对位姿估计

【SLAM】前端-视觉里程计之相对位姿估计1.相对位姿估计在前端视觉里程计中，相对位姿估计是指通过视觉传感器（例如相机）捕捉的图像信息，来估计相机相对于先前位置的位姿（位置和姿态）变化。