克服己身,叫身服我
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SEAMLESS MAP MERGING in ORBSLAM-Atlas SEAMLESS MAP MERGING in ORBSLAM-Atlas
SEAMLESS MAP MERGING in ORBSLAM-Atlas为了检测地图的合并,我们使用ORBSLAM的place recognition阶段。它对由共视图连接的三个关键帧进行重复的位置识别,以减少错误检测的风险。 下面介绍S
2023-05-27
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基于神经网络的三维重建 基于神经网络的三维重建
基于神经网络的三维重建1 对NeRF的思考NeRF的核心是场景的隐式表示,给定一组影像,网络去学习这个三维场景,然后当指定任意一个位姿的时候,就输出它对应的图片。这其实和传统的SfM的流程是一样的,没什么新鲜的。唯一不同的是SfM构建的是场
2023-04-25
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读博的选择、过程、出路 读博的选择、过程、出路
读博的选择、过程、出路 中科院博士,程小六 为什么读博? 去高校、研究所、企业的研究院,必须要读博,这是个门槛 海归,特别是知名学校,优势非常大 需要做博后,去好几个地方做博后,去积累一些人脉、项目、经验,最后才能去当一个老师
2023-04-06
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SLAM论文从零到一 SLAM论文从零到一
SLAM论文从零到一 对2023年3月26日微信公众号《计算机视觉life》直播的一个总结 主讲人的经历: 主讲人情况: 博⼀开始入门,经历了⼀年多发了第⼀篇论文(顶会); 实验室没有足够的积淀,缺乏指导;目前发表了RAL、ICRA等。
2023-03-26
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几种关键帧选择方案 几种关键帧选择方案
几种关键帧选择方案ORB-SLAM插入关键帧的条件即是必须满足条件1以及满足2.1-2.3中任意一个条件。 必须满足的条件: 1. 内点数必须超过设定的最小阈值,并且重叠度不能太大; 原因:保证关键帧跟踪的质量,同时,避免引入过多的信息冗余
2023-03-25
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视觉里程计总结 视觉里程计总结
视觉里程计总结任务目标《视觉SLAM十四讲》里面介绍到视觉里程计的任务是: 估算相邻图像间相机的运动 估计局部地图 基本方法视觉里程计常用的方法是特征点法、光流法、直接法。 笔者认为这几种方法最根本的区别在误差函数上,所以这里不再从最最
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