视觉前端和优化后端视觉里程计VO-根据相邻图像的信息估计处粗略的相机运动，给后端较好的估计值【一】特征提取与匹配：特征点法——运行稳定，对光照、动态物体不敏感主要问题：根据图像来估计相机运动特征点-路标-有代表性的点-图像信息的一种表达形式-在相机运动之后保持稳定-角点|边缘|区块仅灰度值：受光照、形变、物体材质的影响严重【×】SIFT\SURF\ORB——可重复性、可区别性、高效、局部特征点=关
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2024-01-19 22:54:40
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# 基于深度学习的SLAM特征点提取
在计算机视觉和机器人领域，SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）是一项重要技术，允许机器人在未知环境中同时构建地图和定位自身。而特征点提取则是SLAM的核心步骤之一，深度学习技术的引入使得特征点提取变得更加高效和准确。本文将带你逐步了解如何实现基于深度学习的SLAM特征点提取。
## 1. 流程概述
下表总
特征点法视觉里程计特征点提取与匹配经典 SLAM 模型中以位姿 路标（ Landmark ）来描述 SLAM 过程
• 路标是三维空间中固定不变的点，能够在特定位姿下观测到
• 数量充足，以实现良好的定位
• 较好的区分性，以实现数据关联
在视觉 SLAM 中，可利用图像特征点作为 SLAM 中的路标特征点是图像中具有代表性的部分；具有可重复性，可区别性，高效，本地的特点特征点的信息• 位置、大小
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2024-01-08 19:35:54
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内容来源 从零开始搭二维激光SLAM --- 使用单线雷达实现LIO-SAM中的特征点提取将对LIO-SAM中特征点提取的部分进行二维激光雷达下的实现。先补充一点LIO-SAM的特征提取知识特征点提取一共分为如下三步：对激光点按线束分类按照激光雷达的线束模型，每一个线束称为一个scan，一帧线束组成一帧sweep，首先我们需要计算每个激光在激光雷计算激光点曲率 曲率的计算
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2024-04-19 16:56:45
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殷琪林,王金伟.深度学习在图像处理领域中的应用综述[J].高教学刊,2018(09):72-741.特征表达/提取方法->特征学习图像特征是指图像的原始特性或属性，可以分为视觉特征或统计特征。视觉特征主要是人的视觉直觉感受的自然特征（图像的颜色、纹理和形状）；统计特征是指需要通过变换或测量才能得到的人为特征（频谱、直方图等）。常见特征提取方法：LBP算法（Local Binary Patte
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2024-03-13 10:32:37
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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
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2023-12-26 15:43:56
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# 特征提取用深度学习的SLAM
## 什么是SLAM？
SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技术是一种使移动机器人或设备能够在未知环境中实时创建地图，并同时定位自身位置的技术。SLAM广泛应用于无人驾驶、机器人导航等领域。传统的SLAM依赖于手工设计的特征提取方法，但近年来，深度学习技术的引入使得特征提取过程变得更加自动化和高效。
## 特
原创
2024-10-14 07:00:28
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提高模型泛化能力的方法——图像增广和微调图像增广
图像增广（image augmentation）技术通过对训练图像做一系列随机改变，来产生相似但又不同的训练样本，从而扩大训练数据集的规模。图像增广的另一种解释是，随机改变训练样本可以降低模型对某些属性的依赖，从而提高模型的泛化能力。
例如，我们可以对图像进行不同方式的裁剪，使感兴趣的物体出现在不同位置，从而减轻模型对物体出现位置的依赖性。我们也可
这里写目录标题相关工作1. Discriminative Learning of Deep Convolutional Feature Point Descriptors(2015)网络结构sift算法损失函数的构建2.MatchNet(2015)网络中的组成部分其他组成部分损失函数结果3.LIFT: Learned Invariant Feature Transform(2016)网络结构训练
LAS是一个做语音识别的经典seq2seq模型，主要分为三个部分Listen、Attention、SpellListenListen部分就是一个encoder。 输入声学特征向量，提取信息、消除噪声，输出向量。 encoder可以是RNN 也可以是CNN。比较常见的是先用CNN，再用RNN 还有一种趋势是使用Self-AttentionDown Sampling减少取样由于声音的采集通常都是很大数
太多的公众号每天的文章是否让你眼花缭乱？刷了好多文章，发现大都是转来转去？浪费了时间又浪费了感情。今天我为大家从全网公众号里精选了机器视觉特征点提取及模板匹配算法的相关文章11篇。其中包括SIFT, SURF, HOG, ORB, LBP, Harris, FASTN, SUSAN等特征点提取的文章8篇以及灰度相关，边缘匹配和形状匹配的模板匹配的相关文章3篇。在工业应用中，定位是大多数应用场景必不
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2024-10-16 20:25:15
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SIFT（Scale-invariant feature transform）是一种检测局部特征的算法，该算法通过求一幅图中的特征点（interest points,or corner points）及其有关scale 和 orientation 的描述子得到特征并进行图像特征点匹配，获得了良好效果，详细解析如下：算法描述SIFT特征不只具有尺度不变性，即使改变旋转角度，图像亮度或拍摄视角
上一节我们已经介绍了SIFT算法,SIFT算法对旋转、尺度缩放、亮度变化等保持不变性，对视角变换、仿射变化、噪声也保持一定程度的稳定性，是一种非常优秀的局部特征描述算法。但是其实时性相对不高。SURF(Speeded Up Robust Features)算法改进了特征了提取和描述方式，用一种更为高效的方式完成特征点的提取和描述。一 使用快速Hessian算法和SURF来提取和检测特征我们先用Op
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2024-01-19 17:16:23
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PointPillars整体网络结构有三个部分构成，他们分别是PFN(Pillar Feature Net),Backbone(2D CNN)和Detection Head(SSD)。其中PFN是PointPillars中最重要也是最具创新性的部分。 在正式讨论PFN之前我们可以幻想一下自己变成一个小蜜
一、为什么CNN、卷积能够提取特征？首先这个问题就不能说是一个恰当的问题，就图像处理角度来看，特征是数字图像映射到计算机处理的矩阵，而每个矩阵的数值就是一个特征点，由一幅图像组成的整个特征矩阵就是一个特征图，每输入网络的点（0~255数值）针对神经网络而言都是一个特征，不同维度的特征就是不同维度的特征向量。故卷积、CNN并不是完全说是提取特征，而是对特征的一种处理或者说是转变（stride步长 &
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2023-12-11 12:42:13
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回想起去年数模的惨痛经历，发现自己在数据挖掘上还是存在很多漏洞。然后我翻了翻去年的博客，重新学习了一遍又有了新的收获。之前在特征工程上做的太过于粗糙，仔细研究了一下其中的特征提取，借鉴了网上一些博客，进行了整合和优化。下面我们开始新的特征提取路程啦！！！现有的特征提取方法可大致分为三个方向：Filter：过滤法，按照发散性或者相关性对各个特征
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2023-09-01 18:32:01
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文章目录第一种方法 直接使用dlib。第二种方法 使用深度学习方法查找人脸，dlib提取特征。第三种使用insightface提取人脸特征安装InsightFace提取特征 第一种方法 直接使用dlib。安装dlib方法：思路：1、使用dlib.get_frontal_face_detector()方法检测人脸的位置。2、使用 dlib.shape_predictor()方法得到人脸的关键点。3
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2023-09-25 06:04:10
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深度学习的点云特征值提取是一项重要的研究领域，广泛应用于计算机视觉、机器人导航等多个行业。点云数据通常来源于激光雷达或3D扫描设备，如何有效提取其特征以便更好地处理和分析，是当前的一个挑战。在这篇博文中，我们将深入探讨这一过程，包括背景定位、参数解析、调试步骤、性能调优、排错指南和最佳实践。
### 背景定位
在分析深度学习的点云特征值提取时，我们首先需要明确其对业务的影响。此过程不仅能够提高
关键点简介关键点也称为兴趣点，它是 2D 图像或 3D 点云或曲面模型上,可以通过检测标准来获取的具有稳定性、区别性的点集。从技术上来说,关键点的数量比原始点云或图像的数据量少很多，其与局部特征描述子结合组成关键点描述子。常用来构成原始数据的紧凑表示，具有代表性与描述性，从而加快后续识别、追踪等对数据的处理速度 。(也就是能够代表对象特征的子点集) 固而，关键点提取就成为了2D与3D信息处理中不可
文章目录一、FPN二、FPN的整体架构FPN应用于RPN层四、FPN总结 一、FPN卷积网络的一个重要特征：深层网络容易响应语义特征，浅层网络容易响应图像特征。但是到了物体检测领域，这个特征便成了一个重要的问题，高层网络虽然能响应语义特征，但是由于Feature Map的尺寸较小，含有的几何信息并不多，不利于物体检测；浅层网络虽然包含比较多的几何信息，但是图像的语义特征并不多，不利于图像的分类，
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2023-11-26 08:10:33
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