slam论文阅读笔记第16页

【SLAM十四讲学习笔记】第2讲初识 SLAM

SLAM十四讲学习笔记第2讲初识SLAM文章目录SLAM十四讲学习笔记2.1SLAM是什么？2.2经典视觉SLAM框架2.3SLAM问题的数学表述2.4实践:编程基础2.1SLAM是什么？

JOJO-XU·2023-11-14 02:57

【视觉SLAM十四讲学习笔记】第一讲——SLAM介绍

SLAM介绍SLAM(SimultaneousLocalizationandMapping)译为同时定位与地图构建。

趴抖·2023-11-14 02:27

《视觉SLAM十四讲》学习笔记之第2讲——初识SLAM

《视觉SLAM十四讲》学习笔记之第2讲——初识SLAM经典视觉SLAM框架SLAM问题的数学表述本章主要分为四个部分，分别为：引子：引入一个作者虚拟的机器人——小萝卜，并介绍了与SLAM相关的传感器的相关知识经典视觉

bangbang1124·2023-11-14 02:27

【ROS入门】机器人导航（仿真）——导航实现

文章结构建图SLAM编写gmapping节点相关launch文件执行地图服务map_server地图保存节点map_server地图服务map_server定位amcl编写amcl节点相关的launch

趴抖·2023-11-14 02:26

【视觉SLAM十四讲学习笔记】第二讲——初识SLAM

专栏系列文章如下：【视觉SLAM十四讲学习笔记】第一讲一个机器人，如果想要探索某一块区域，它至少需要知道两件事：我在什么地方——定位周围环境是什么样——建图一方面需要明白自身的状态（即位置），另一方面也要了解外在的环境

趴抖·2023-11-14 02:56

【ROS学习】——架构

文章来源：http://t.csdn.cn/jnImX毕设是关于slam和导航的，现在需要对ros架构进行系统的学习。

白云千载尽·2023-11-13 22:13

aws lambda配置_配置Amazon Web Services（AWS）以使用Lambda

awslambda配置在英国软件Craft.io和测试会议期间，Mash在AWSLambda上举行了会议，并用Java和python编写了示例。其他人也试图在NodeJS中做到这一点。

danpob13624·2023-11-13 06:59

配置Amazon Web Services（AWS）以使用Lambda

在英国软件Craft.io和测试会议期间，Mash在AWSLambda上举行了会议，并用Java和python编写了示例。其他人也试图在NodeJS中做到这一点。

danpob13624·2023-11-13 06:28

Learning Continuous Exposure Value Representations for Single-Image HDR Reconstruction 论文阅读笔记

这是国立阳明交通大学、联发科和英伟达合作的一篇ICCV2023的HDRReconstruction的论文文章用INR来生成具有连续曝光值的图片，从而能够生成更加多样的LDR图片，而文章发现用更多样的LDR图片训练的网络具有更好的性能，这也是文章的动机。文章说用了INR的思路，其实根本就不是INR，INR的输入是坐标，而这里其实就是把s给repeat成featuremap大小concatenate到

ssf-yasuo·2023-11-12 18:30

Spatially Adaptive Self-Supervised Learning for Real-World Image Denoising 论文阅读笔记

CVPR2023的一篇哈工大发表的真实世界图像去噪的论文，代码开源，nice文章两大要点，一个是BNN一个是LAN。文章的intro中提到，现有的很多方法虽然设计上与噪声的分布无关，但是实际上却只能处理空间独立的噪声。这一部分的介绍很流畅，对现有的一些SSID方法带过的同时，也逐个揭示了其缺点，为后续自己方法的提出进行铺垫。无论是写法上，还是内容上，都可以借鉴，并且其带过的论文，没读过的后续也可以

ssf-yasuo·2023-11-12 18:30

Masked Image Training for Generalizable Deep Image Denoising 论文阅读笔记

CVPR2023港科大（广州）发的一篇denoising的论文，作者里面有上海AILab的董超老师（看introduction的时候看到有一段很像董超老师Networksareslachingoff的论文的思想，说网络overfitting的时候学习了训练集的噪声模式而非图片内容，翻回去作者看，果然有董超老师），文章提出了一种提高现有denoising方法泛化性的方法，动机就是迫使网络学习图像内容

ssf-yasuo·2023-11-12 18:52

卡尔曼家族从零解剖-(06)一维卡尔曼滤波编程实践

讲解关于slam一系列文章汇总链接:史上最全slam从零开始，针对于本栏目讲解的卡尔曼家族从零解剖链接:卡尔曼家族从零解剖-(00)目录最新无死角讲解：https://blog.csdn.net/weixin

江南才尽，年少无知！·2023-11-12 14:02

TPVFormer论文阅读笔记

Tri-PerspectiveViewforVision-Based3DSemanticOccupancyPrediction论文，代码链接：TPVFormer(wzzheng.net)BEVFormer存在的问题BEV特征空间中的一个特征表示的是其对应世界坐标系中如下图所示红色的部分的特征，可见，在z轴方向上的特征是没有划分的。在做实例分割时（图中蓝色框），由于缺少特征z轴方向上的信息，而导致人

liu liu liu·2023-11-12 13:29

VSLAM（7）：后端优化---滤波器方法和BA图优化

一,后端优化综述SLAM问题可以由运动方程和观测方程描述，设从t=0到t=N这个时间段内，机器人经过了到的位姿点，观测到了这么多的特征点，那么有：视觉前段往往在某一时刻会观测很多的特征点，所

聪明的笨小子·2023-11-12 13:59

解决UniAD在高版本CUDA、pytorch下运行遇到的问题

UniADhttps://github.com/OpenDriveLab/UniAD是面向行车规划集感知(目标检测与跟踪)、建图(不是像SLAM那样对环境重建的建图，而是实时全景分割图像里的道路、隔离带等行车需关注的相关物体

Arnold-FY-Chen·2023-11-12 10:16

论文阅读笔记：Cold Filter A Meta-Framework for Faster and More Accurate Stream Processing

论文阅读笔记：ColdFilter:AMeta-FrameworkforFasterandMoreAccurateStreamProcessing文章目录论文阅读笔记：ColdFilter:AMeta-FrameworkforFasterandMoreAccurateStreamProcessingAbstract1

烟花再美，不过·2023-11-12 00:40

1707.ICCV.Neural Person Search Machines检测加识别论文阅读笔记

NeuralPersonSearchMachines（NPSM）一个新颖的end-to-end的（检测+reid）行人搜索识别方法论文贡献：1.提出了一种NPSM框架（基于LSTM记忆递归网络attention机制）来模拟人的视觉搜索机制，在记忆query/probe特征信息的指导下，递归地由小到大定位有效区域，由粗到精的得到iamge中与query匹配的行人区域。2.相比于现阶段PRW和CUHK

xuluohongshang·2023-11-11 22:00

【论文阅读笔记】Shielding collaborative learning:Mitigating poisoning attacks through client-side detection.

个人阅读笔记，如有错误欢迎指出！期刊：2021TDSCShieldingCollaborativeLearning:MitigatingPoisoningAttacksThroughClient-SideDetection|IEEEJournals&Magazine|IEEEXplore问题：服务器对生成更新的过程没有可见性，使联邦训练容易受到中毒攻击。现有的防御方法在non-iid环境下表现不佳

MiaZX·2023-11-11 22:24

【论文阅读笔记】Detecting AI Trojans Using Meta Neural Analysis

个人阅读笔记，如有错误欢迎指出！会议：2021S&PDetectingAITrojansUsingMetaNeuralAnalysis|IEEEConferencePublication|IEEEXplore问题：当前防御方法存在一些难以实现的假设，或者要求直接访问训练模型，难以在实践中应用。创新：通过元分类器来预测给定目标模型是否被后门攻击。该方法不对攻击策略进行假设，仅为黑盒访问。为了在不了解

MiaZX·2023-11-11 22:19

C++20新特性简要概述

C++20新特性1,模块(Modules)2,Ranges3,协程(Coroutines)4,Concepts5,Lambda[=,this]asLambdaCaptureTemplatedLambdaExpressions

未燃机智鱼·2023-11-11 21:32

ubuntu安装rtl8811cu网卡驱动

给实验室电脑装了linux双系统，专门用学习ROS和SLAM相关，奈何主机没有网卡，搞了一个usb无线网卡插上，发现在linux无法自动安装驱动问题，记录安装自己安装rtl8811cu网卡驱动过程。

change36·2023-11-11 17:33

深蓝-视觉SLAM-第一讲习题

一，熟悉linuxunbuntuAPT-GET工作原理：https://www.cnblogs.com/cyl2008/p/6417443.html1，“sudoapt-getinstall”下载安装软件包大体分为四个步骤：(1)扫描本地存放的软件包更新列表（由”apt-getupdate"命令刷新更新列表，也就是var/lib/apt/lists/),找到最新版本的软件包；进行软件包依赖关系检查

思考之路·2023-11-11 12:22

EVO Evaluation of SLAM 2 --- VINS-Mono 编译和利用数据集运行

晚餐男孩·2023-11-11 12:46

【转载】VINS-Mono环境配置与测试笔记

VINS-Mono环境配置与测试笔记标签：SLAMVINS-mono本文转载自：VINS-Mono环境配置与测试笔记error：cv_bridge---opencv和ros连接起来的桥1.简介VINS-Mono

RedFishChen·2023-11-11 12:15

CRNN论文阅读笔记

文章目录目录前言一、摘要二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结前言一、pandas是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结前言因项目需求，最近在学习OCR相关的深度学习模型，之前虽然看过CRNN相关的一些文章，熟悉大体的模型框架，但还没有阅读过原论文，今天抽时间看了下，因此这里做下阅读笔记。CRNN论文标题：AnEnd-to-EndTrainabelNeuralNetworkforImage

DU_YULIN·2023-11-11 12:42

【论文阅读笔记】老照片修复——Old Photo Restoration via Deep Latent Space Translation

目录前言一、问题与核心思想二、核心工作1.将X，R，Y映射到响应的潜在空间2.训练映射网络3.人脸增强网络实践前言笔记主要学习的是CVPR2020上发表的一篇Oral文章，主要思路是作者使用变分自动编码机（VAE）将图像变换到潜在空间（也称隐空间）中，在潜在空间中通过特征对齐和特征转换的方式来完成对老照片的图像修复。这篇论文的方法不同于普通的潜在空间转换，他们通过利用真实照片和大量合成图像提出了一

Ice TeaJH·2023-11-11 11:35

C++ 手写链表

很不错https://www.cnblogs.com/winslam/p/10089004.html

Qu1et·2023-11-11 08:48

python实现全向轮EKF_SLAM

python实现全向轮EKF_SLAM代码地址及效果运动预测观测修正参考算法代码地址及效果代码地址运动预测简化控制量utu_tut分别定义为vxΔtv_x\DeltatvxΔt，vyΔtv_y\DeltatvyΔt

季马宝宝·2023-11-11 07:35

为何GPU受到服务器厂商的热捧？

今年5月，IBM宣布计划为iDataPlexdx360M3可横向扩展服务器提供一对TeslaM2050GPU，戴

jeremykingkong·2023-11-11 03:52

视觉SLAM十四讲ch7 orb_self.cpp报错段错误 (核心已转储)

在运行orb_self.cpp代码时出错。终端显示段错误(核心已转储)经过搜索并未找到合适的解决方法。于是仔细检查代码，发现以下函数异常voidComputeORB(constcv::Mat&img,vector&keypoints,vector&descriptors)再次调试发现这一行出现问题if(img.at(pp.y,pp.x)(qq.y,qq.x)){仔细检查参数cv::Point2fp

Nico_J ??·2023-11-10 22:42

研究生期间工作记录

时间工作23/07从视觉slam方向转换位激光slam，细读了LOAM、LIO-SAM、FAST-LIO2、faster-lio23/08研究低内存消耗方向的大规模激光slam，以及提高精度23/09完成一篇会议论文

Nico_J ??·2023-11-10 22:42

上手 GTSAM 4.3.0 求解非线性曲线拟合问题

GTSAM4.3.0非线性曲线拟合参考链接:链接1:例子由来链接2:实验室大佬的博客遵循视觉SLAM十四讲的思路,上手各类求解器都可以用非线性曲线拟合这个例子来做.假设问题如下:y=ax2+bxy=ax

平凡矩阵·2023-11-10 11:53

Opencv中三个光流跟踪函数

在slam里，光流跟踪判断图像中某一物体的动态性，主要包括3个函数：1、goodFeaturesToTrack函数作用：提取输入图像中像素级别的角点，支持harris角点和ShiTomasi角点。

felynman·2023-11-10 11:50

【自动驾驶与机器人中的SLAM技术】左乘模型推导ESKF

目录1.证明题证明：若某个高斯随机变量为零均值，协方差为对角线矩阵且大小相同（各向同性），那么在乘任意旋转矩阵以后，其均值仍为零，且协方差不变；2.代码实现运动方程将F矩阵拆开实现各状态变量的更新在运动过程代码中，将矩阵拆开，分别为每种状态变量实现运动方程。请给出公式和代码实现的说明代码实现：3.左乘模型下的ESKF推导3.1误差状态运动学推导3.2误差状态的运动方程及噪声方程3.3GNSS观测方

宛如新生·2023-11-10 11:49

SIGGRAPH 2023 - 3D Gaussian Splatting 论文阅读笔记

ArXivlink：https://arxiv.org/abs/2308.040793DGaussianSplattingforReal-TimeRadianceFieldRendering1.动机实现高视觉质量的神经辐射场方法仍然需要训练和呈现成本高昂的神经网络，而最近的更快方法不可避免地会权衡质量的速度。（总结：高质量和低成本不可兼得）对于无界和完整的场景（而不是孤立的对象）和1080p分辨率

BoGoF666·2023-11-10 11:11

SLAM面试笔记(6) — C++面试题

目录第1章常见面试题1intmain(intargc,char**argv)函数中，参数argc和argv分别代表什么意思？2结构体和共用体的区别3使用共用体读写成员时需要注意什么？4简述C++有几种传值方式，之间的区别是什么？5为什么值传递不改变实参的值？6全局变量和局部变量的区别7全局变量和局部变量如何初始化？8请说说原码、反码、补码9说说数组与指针10说说数组和指针的区别11数组指针与指针数

几度春风里·2023-11-10 04:40

PolyFormer: Referring Image Segmentation as Sequential Polygon Generation 论文阅读笔记

PolyFormer:ReferringImageSegmentationasSequentialPolygonGeneration论文阅读笔记一、Abstract二、引言三、相关工作3.1ReferringImageSegmentation

乄洛尘·2023-11-09 23:51

RIS 系列 Beyond One-to-One: Rethinking the Referring Image Segmentation 论文阅读笔记

RIS系列BeyondOne-to-One:RethinkingtheReferringImageSegmentation论文阅读笔记一、Abstract二、引言三、相关工作3.1ReferringImageSegmentation3.2

乄洛尘·2023-11-09 23:43

米家扫拖一体机器人重置键_如何评价小米米家扫拖一体机器人？

众所周知，米家前两款扫地机器人(2016年的米家一代&2019年的米家1S)都是石头科技的产品，并且从第一代就是LDS激光导航传感器和SLAM算法(SimultaneousLocalizationAndMapping

氧化三氢正离子·2023-11-09 12:17

Ubuntu 20.04.5 安装ROS 环境

如：转：机器人控制：SLAM-AndroidAPP_Lan.W的博客-CSDN博客如果选择，按下录制按钮时相机流将按照设置

Lan.W·2023-11-09 11:45

Convolutional Neural Networks for Multimodal Remote Sensing Data Classification论文阅读笔记

近年来，为了提高单模态遥感数据的分类性能，人们进行了大量的研究。然而，随着从卫星或机载平台获取的遥感数据的可用性不断增加，多模式遥感数据的同时处理和分析对遥感界的研究人员提出了新的挑战。为此，我们提出了一种基于深度学习的多模式RS数据分类新框架，其中卷积神经网络（CNNs）作为骨干，具有先进的跨通道重建模块，称为CCR-Net。顾名思义，CCR-Net通过跨模态的重建策略，可以更有效地相互交换信息

ru-willow·2023-11-09 08:12

论文阅读笔记：Extended Vision Transformer (ExViT) for Land Use and Land Cover Classification

摘要注意力机制驱动的深度模型最近取得了成功，如最具代表性的视觉转换器（ViT），吸引了一波高级研究来探索它们对更广泛领域的适应。然而，遥感（RS）领域中基于Transformer的方法更关注单模态数据，这可能会在充分利用不断增长的多模态地球观测数据时失去可扩展性。为此，我们提出了一种新的多模式深度学习框架，通过在最小修改的情况下扩展传统的ViT，针对土地利用和土地覆盖（LULC）分类任务。与采用线

ru-willow·2023-11-09 08:42

Change Detection on Remote Sensing Images Using Dual-Branch Multilevel Intertemporal Network论文阅读笔记

随着卷积神经网络的不断创新，遥感图像的变化检测（CD）如雨后春笋般涌现。随着技术的高速升级，识别前景-背景类别不平衡变化的障碍仍然存在，尤其是在样本有限和大量干扰的情况下，如季节性周转、照明强度和建筑改造。此外，到目前为止，这两种现成的方法都没有探讨在访问差异特征之前在双时态图像之间直接交互的可行性。在本文中，我们提出了一个双分支多级跨期网络（DMINet）来高效地导出变化表示。具体来说，通过将自

ru-willow·2023-11-09 08:42

SpectralDiff论文阅读笔记

高光谱图像分类是遥感领域的一个重要问题，在地球科学中有着广泛的应用。近年来，人们提出了大量基于深度学习的HSI分类方法。然而，现有方法处理高维、高冗余和复杂数据的能力有限，这使得捕获数据的光谱空间分布和样本之间的关系具有挑战性。为了解决这一问题，我们提出了一种基于扩散模型的HSI分类生成框架(SpectralDiff)，该框架通过迭代去噪和显式构建数据生成过程，有效地挖掘高维和高冗余数据的分布信息

ru-willow·2023-11-09 08:39

#每天一篇论文#235/365 DynamicFusion：非刚体场景实时重建与追踪

ReconstructionandTrackingofNon-rigidScenesinReal-Timeprojectwebsite:http://grail.cs.washington.edu/projects/dynamicfusion摘要我们提出了第一个能够实时重建非刚性变形场景的稠密slam

流浪机器人·2023-11-09 05:21

论文阅读笔记：STAN: Spatio-Temporal Attention Network for Next Location Recommendation

1摘要基于地点的移动端服务商，譬如Yelp、Uber，要从大量的用户签到和轨迹信息中学习用户的行程习惯，对用户下一个访问地点进行预测，并以此为用户的下一步行程需求进行规划和推荐。然而，现有模型对时空信息的利用存在局限性，譬如只利用前后一步的时间和空间差[1,2]，人为划分空间区域[3]或者只聚合距离较近的地点[4]，并对访问地点的频率不加考虑。本文旨在提出一种基于注意力机制的神经网络架构，考虑用户

UQI-LIUWJ·2023-11-09 02:15

《视觉SLAM十四讲》-- 李群与李代数

文章目录03李群与李代数3.1李群与李代数基础3.1.1群3.1.2李群3.2李代数的引出3.3李代数的定义3.4李代数so(3)\mathfrak{so}(3)so(3)3.5李代数se(3)\mathfrak{se}(3)se(3)3.6指数与对数映射3.6.1SO(3)上的指数映射3.6.2SE(3)上的指数映射3.6.3小结3.7李代数求导与扰动模型3.7.1BCH公式与近似形式3.7.2

算法导航·2023-11-08 21:04

《视觉SLAM十四讲》-- 三维空间的刚体运动

文章目录02三维空间的刚体运动2.0机器人位姿表述2.1点和坐标系2.1.1三维坐标系有关表述2.1.2坐标系变换2.2旋转向量和欧拉角2.2.1旋转向量2.2.2欧拉角2.3四元数2.3.1四元数的定义2.3.2四元数的计算2.3.3四元数表示旋转2.3.4四元数与其他旋转表示法的转换2.4相似、仿射、射影变换02三维空间的刚体运动2.0机器人位姿表述（1）二维与三维空间中，机器人位姿的表述：2

算法导航·2023-11-08 21:33

《视觉SLAM十四讲》-- 相机与图像

04相机与图像4.1相机模型4.1.1针孔相机模型针孔模型描述了一束光线通过针孔后，在针孔背面投影成像的关系（类似小孔成像原理）。根据相似三角关系Zf=−XX′=−YY′(3-1)\frac{Z}{f}=-\frac{X}{X^{\prime}}=-\frac{Y}{Y^{\prime}}\tag{3-1}fZ=−X′X=−Y′Y(3-1)其中，负号表示成的像是倒立的。但实际相机得到的图像并不是倒

算法导航·2023-11-08 21:58

【视觉slam14讲】公式推导

李群与李代数公式推导李群李代数对应关系李代数求导案例（p85）公式[1]雅可比扰动模型案例（p85）NOTE矩阵求导求导规律：（1）常量可以提取到导数外（2）分子中线性组合可以拆开（3）转置符号可以提取出来查表链接:矩阵查表非线性最小二乘解析解数值解（迭代）一阶梯度法一阶梯度法缺点：容易产生锯齿二阶梯度法（牛顿法）？？？写为内积不是很懂？？？牛顿法缺点：H不容易计算，H的逆也不容易计算

我要算BA·2023-11-08 15:53

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