参考 cnn对slam的改进1.视觉检测和描述中的CNN方法主要是提升显著点/关键点的检测性能、以及提升关键点的局部描述子性能。为了更好的进行图像匹配。 (1)SuperPoint论文方法 注意这个网络是自监督的，不需要标注。 主要论文SuperPoint: Self-Supervised Interest Point Detection and Description 开源代码https://g
转载
2024-04-16 09:50:04
115阅读
目录序判断情绪效果CNN分类训练原理正文一、利用机器学习模型训练和检测笑脸二、 扩展 序判断情绪效果CNN分类训练原理 训练测试多角度-多层次训练
人脸数据集
提取特征点
提取特征点
CNN分类
预测
转载
2024-03-14 09:24:57
56阅读
Slam发展多年，终于有了真正有意义的发展。Base改进主要有：特征点检测.特征点描述.全局特征描述。-0-.SLAM的视觉前端 SLAM:同时空间定位与构建地图。对于重建与定位，双目视觉倾向于使用稠密的方法，对已生成或者直接获得的稠密点云进行重建，有一
转载
2024-08-08 12:14:35
88阅读
摘要随着卷积神经网络（CNN）在深度预测中取得了越来越多的进展，本文探讨了如何将卷积神经网络的深度预测用于高精度稠密单目SLAM系统中。我们提出了一种方法，CNN预测的稠密深度图与从直接单目SLAM获得的深度测量值自然融合在一起。我们的融合方案在单目SLAM方法效果不佳的图像位置进行深度预测具有优势，例如低纹理区域，反之亦然。我们演示了使用深度预测来估计重建的绝对尺度，克服了单目SLAM的主要局限
转载
2024-04-15 15:04:14
45阅读
SLAM的定义及用途：如它的名字所告诉我们的：即同时定位（Localization）与建图（Mapping）。应用场景一般多见于机器人导航，场景识别等任务。SLAM的主要过程：跟踪运动中的相机，估算出其在每个时刻的位置和姿态（用一个包含旋转和平移信息的变量来表示：矩阵或者向量），并将相机在不同时刻获取的图像帧融合重建成完整的三维地图。传统的SLAM可分为视觉前端和优化后端两大模块。视觉前端：视觉前
转载
2022-09-30 11:37:51
189阅读
经典视觉SLAM框架整个视觉SLAM流程包括以下步骤：1. 传感器信息读取。在视觉SLAM中主要为相机图像信息的读取和预处理。2. 视觉里程计（Visual Odometry，VO）。视觉里程计的任务是估算相邻图图像间相机的运动，以及局部地图的样子。VO又称为前段。3. 后端优化（Optimization）。后端接受不同时刻视觉里程计测量的相机位姿以及回环检测的信息，
转载
2023-10-20 17:09:00
131阅读
SLAM包含了两个主要的任务：定位与构图，在移动机器人或者自动驾驶中，这是一个十分重要的问题：机器人要精确的移动，就必须要有一个环境的地图，那么要构建环境的地图就需要知道机器人的位置。在1990年，[1]首次提出使用EKF（扩展卡尔曼滤波器）来逐步估计机器人姿态的后验分布以及地标点的位置。实际上，机器人从未知环境的未知位置开始，通过反复观测运动过程中的环境特征来定位自身的位置和姿态，然后根据自身的
转载
2022-10-05 13:39:07
613阅读
目录摘要模型构建读取数据集：CNN模型构建：模型结构：训练模型：结果对比分析：结束：摘要为解决采用 softmax 作为卷积神经网络分类器导致图形分类识别模型泛化能力的不足，不能较好适用图像分类等问题，本次博客使用SVM代替CNN网络的softmax分类层，即CNN提取特征后利用SVM进行分类。为了验证模型更改后的效果，本次在随机构建的垃圾分类数据集上做了一个简单的验证性实验。以验证SVM替换so
转载
2023-12-26 15:43:56
37阅读
%-------------------------------------------------------------------------% FILE: slam.m% AUTH: L
原创
2022-10-10 15:52:14
186阅读
介绍Slam：同步定位与建图，就是在定位的同时，建立环境地图。主要思路是根据运动学模型计算位姿，并通过传感得到的环境信息，对估计位姿调整优化，从而得到准确位姿，根据定位及感知数据绘制地图。下图为slam主流框架：传感器感知在视觉SLAM中主要为传感信息的读取和
转载
2023-02-05 09:57:31
837阅读
SLAM(Simultaneous Location and Mapping,同时定位与地图构建），它是指搭载特定传感器的主体，在没有环境先验信息的情况下，于运动过程中建立环境的模型，同时估计自己的运动。经典视觉SLAM框架视觉里程计（Visual Odometry,VO):估算相邻图像间相机的运动，以及局部地图的样子。后端优化（Optimization):接受不同时刻视觉里程计测量的相机位姿，以
转载
2023-06-20 09:59:45
189阅读
同步定位和建图(SLAM)几十年来一直是机器人感知和状态估计的核心问题.SLAM文献的很大一部分直接或间接地集中在地图表示的问题上.最近，基于梯度的学习方法已经改变了几个领域的前景(例如图像识别，语言建模，语音识别).然而,这种技术在SLAM中的成功有限,从形式上来说,我们需要一个将图像中的像素(或者一般来说，
原创
2021-07-16 17:23:12
867阅读
Comparison of Laser SLAM and Visual SLAM 目前，SLAM技术广泛应用于机器人、无人机、无人机、AR、VR等领域，依靠传感器可以实现机器的自主定位、测绘、路径规划等功能。由于传感器的不同，SLAM的实现方式也不同。根据传感器，SLAM主要包括激光SLAM和vis
转载
2020-07-05 12:28:00
834阅读
2评论
去年读了不少论文，但是感觉还是记录下来印象更深刻一些。就在知乎记录吧，内容基本都是是翻译过来的，由于时间有限，没有仔细润色，可能不太通顺，以后在慢慢改。
转载
2022-12-28 15:55:06
171阅读
目前可以从很多地方得到RBPF的代码，主要看的是Cyrill Stachniss的代码，据此进行理解。 Author：Giorgio Grisetti; Cyrill Stachniss ://openslam.org/ https://github.com/Allopart/rbpf-gm
转载
2016-07-01 19:36:00
469阅读
2评论
SLAMCODE:https://github.com/jiexiong2016/GCNv2_SLAM可能问题3.问题3//usr/lib/x86_64-linux-gnu/libgdcmMSFF.so.2.8：
转载
2021-09-06 17:25:30
1154阅读
SLAM：SLAM之VSLAM的简介目录SLAMVSLAM—传感器为相机1、传感器数据读取2、VO—前端视觉里程计3、BEO—后端优化4、LCD—回环检测5、Mapping—建图SLAMSLAM：simultaneous localization and mapping, 即时定位与地图构建。1、思路：SLAM是同步定位与地图构...
原创
2021-06-15 20:42:49
264阅读
