论文链接:http://rpg.ifi.uzh.ch/docs/ICRA14_Forster.pdf 论文提出了一种半直接单目视觉里程计,在精确性.鲁棒性和速度方面都有较大的优势.将基于特征的方法(包括追踪特征点和关键帧选择)和基于图像强度的直接法进行结合. INTRODUCTION介绍了一些基于视觉的运动估计(前端)方法,主要包括基于特征的方法和直接法.特征方法在连续帧中使用描述子进行匹配后采用对极几何进行求解,最后最小化重投影误差优化位姿.该方法太依赖于特征点提取和匹配的准确度,而大多数特征…

PL-SVO是基于点.线特征的半直接法单目视觉里程计,我们先来介绍一下基于点特征的SVO,因为是在这个基础上提出的. [1]References:      SVO: Fast Semi-Direct Monocular Visual Odometry                                                           ---Christian Forster, Matia Pizzoli, Davide Scaramuzza ∗ 从名字来看,是半…

网页链接地址:http://www.slamcn.org/index.php/%E9%A6%96%E9%A1%B5 资料非常丰富,内容如下: 首页 目录 [隐藏]  1 SLAM 介绍 1.1 什么是SLAM 1.2 SLAM与视觉里程计(Visual Odometry) 1.3 SLAM和SfM 2 主流开源SLAM方案 2.1 视觉传感器 2.2 激光传感器 2.3 视觉(Visual)与IMU融合(VI) 2.4 后端优化工具 3 入门资料推荐 4 泡泡机器人 5 相关博客推荐 6 机器人…

ORB_SLAM2源码: 获得旋转矩阵,来自这里:http://www.cnblogs.com/shang-slam/p/6406584.html 关于Covisibility图来自:http://blog.csdn.net/zhaojun1204/article/details/53002752 1.Covisibility Graph是一个无向有权图(graph),这个概念最早来自2010的文章[Closing Loops Without Places].简单来说,每个node就是关键帧,e…

又开了一个新的坑,笔者工作之后维护着一个 NoSQL 数据库.而笔者维护的数据库正是基于社区版本的 Aerospike打造而来.所以这个踩坑系列的文章属于工作总结型的内容,会将使用开发 Aerospike 的各种问题进行总结梳理,希望能够给予大家启发和帮助.第一篇开山之文,就先从Aerospike 公司在16年数据库顶会 VLDB的一篇论文 <Aerospike: Architecture of a Real Time Operational DBMS>展开,来高屋建瓴的审视一下 Aeropi…

最近空闲时间在研究Semi-Direct Monocular Visual Odometry(SVO)[1,2],觉得它值得写一写.另外,SVO的运算量相对较小,我想在手机上尝试实现它. 关于SVO的介绍,有两篇博客介绍得非常好,因此我这里只简单提一下大概的思路,重点讲解了一下深度滤波器的原理. svo: semi-direct visual odometry 论文解析 SVO 代码笔记 一步步完善视觉里程计1--项目框架搭建 姿态估计 估计初始姿态 利用相邻两帧之间的特征点对,计算相对位姿.…

[1]陈卫东, 张飞. 移动机器人的同步自定位与地图创建研究进展[J]. 控制理论与应用, 2005, 22(3):455-460. [2]Cadena C, Carlone L, Carrillo H, et al. Past, Present, and Future of Simultaneous Localization and Mapping: Toward the Robust-Perception Age[J]. IEEE Transactions on Robotics, 2016…

基于视觉的 SLAM/Visual Odometry (VO) 开源资料.博客和论文列表 以下为机器翻译,具体参考原文: https://github.com/tzutalin/awesome-visual-slam ---- 基于视觉的SLAM / Visual Odometry开源项目,库,数据集,工具和研究列表 指数 开源库 数据集 工具 项目 学习 其他 图书馆 基本视觉和trasformation图书馆 OpenCV Eigen Sophus ROS 点云 线程安全队列库 concur…

SVO详细解读 极品巧克力 前言 接上一篇文章<深度滤波器详细解读>. SVO(Semi-Direct Monocular Visual Odometry)是苏黎世大学Scaramuzza教授的实验室,在2014年发表的一种视觉里程计算法,它的名称是半直接法视觉里程计,通俗点说,就是结合了特征点法和直接法的视觉里程计.目前该算法已经在github上面开源(https://github.com/uzh-rpg/rpg_svo).贺一家在它的开源版本上面进行改进,形成了SVO_Edgelet(ht…

100 open source Big Data architecture papers for data professionals. 读完这100篇论文 就能成大数据高手 作者 白宁超 2016年4月16日13:38:49 摘要:本文基于PayPal高级工程总监Anil Madan写的大数据文章,其中涵盖100篇大数据的论文,涵盖大数据技术栈(数据存储层.键值存储.面向列的存储.流式.交互式.实时系统.工具.库等),全部读懂你将会是大数据的顶级高手.作者通过引用Anil Madan原文和CS…

各位读者大家好,不知各位读者有否阅读在下的前一个系列<Linux.NET 学习手记>,在前一个系列中,我们从Linux中Mono的编译安装开始,到Jexus服务器的介绍,以及如何在Linux中简单的部署自己的WebForm程序和ASP.NET MVC应用程序.如果各位读者有阅读该系列的文章并且成功的实现上面的每一个功能点,那么小弟认为,你对Linux.NET已经入门,剩下的就是各自在Linux.NET中自由发挥,在这另一天地中做自己爱做的事,创出一番更新的新天地来. 为此,在下推出一个新的系列…

前一篇中,我们简单的讲述了下如何在Linux.NET中部署第一个ASP.NET MVC 5.0的程序.而目前微软已经提出OWIN并致力于发展VNext,接下来系列中,我们将会向OWIN方向转战. 早在三周之前,我偶然的得到了一本<SignalR Programming in Microsoft ASP.NET>,在晚上不工作的时候对这本书进行细细研读(到目前为止大概只研读了一半).虽然目前只有英文原版,但是这本书讲得很不错,即使需要抱着一本词典来辅助阅读,那也是值得的. OWIN的发展,不仅对…

上一回合中,我们讲解了Linux.NET面对OWIN需要做出的准备,以及介绍了如何将两个支持OWIN协议的框架:SignalR以及NancyFX以OwinHost的方式部署到Linux.NET当中.这一章,我们将对框架与OwinHost之间怎么通过OWIN协议作出解析. 本章我们将讨论学习: (1).连接两世界之门——“Middleware“ (2).转动大门的钥匙,打开无尽的财宝 (3).适配器?转换插头 相关示例代码,可以点击这里进行下载. 1.充当”门“的”Middleware“ 英文名”…

早前的一两天<Linux.NET学习手记(8)>发布了,这一篇主要是讲述OWIN框架与OwinHost之间如何根据OWIN协议进行通信构成一套完整的系统.文中我们还直接学习如何直接操作OWIN字典,从OwinHost中拿数据进行直接使用. 不过文章发布之后,有朋友提示我,文章出了点细节上的问题,我细细度量之后,发现果然出了情况,并且还不是一个无关紧要的小问题,本打算把那篇文章下线,待修改好之后再重新上线,网友“王爷”提醒到,可以为文章专门写上一篇补充文,这样颇有手稿的感觉.考量之下我接受了王爷…

在最近,使用U3D开发的游戏核心部分功能即将完成,中间由于各种历史原因,导致项目存在比较大的问题,这些问题在最后,恐怕只能通过一次彻底的重构来解决 现在的游戏跑起来会有接近130-170个左右的DrawCall,游戏运行起来明显感觉到卡,而经过一天的优化,DrawCall成功缩减到30-70个,这个效果是非常显著的,并且这个优化并没有通过将现有的资源打包图集来实现,图集都是原有的图集,如果从全局的角度对图集再进行一次优化,那么DrawCall还可以再减少十几个 本次优化的重点包括:层级关系和特效…

说明:信息系统实践手记系列是系笔者在平时研发中先后遇到的大小的问题,也许朴实和细微,但往往却是经常遇到的问题.笔者对其中比较典型的加以收集,描述,归纳和分享. 摘要:此文描述了笔者接触过的部分信息系统或平台之间的对接构型和情况,挂一漏万的总结分享之. 正文 系列随笔目录:信息系统实践手记 (http://www.cnblogs.com/taichu/p/5305603.html) 作者:太初 转载说明:请指明原作者,连接,及出处. 1.CACHE是啥? 最近一直在弄scala,Spark,Pyt…

说明:信息系统实践手记系列是系笔者在平时研发中先后遇到的大小的问题,也许朴实和细微,但往往却是经常遇到的问题.笔者对其中比较典型的加以收集,描述,归纳和分享. 摘要:此文描述了笔者接触过的部分信息系统或平台之间的对接构型和情况,挂一漏万的总结分享之. 正文 系列随笔目录:信息系统实践手记 (http://www.cnblogs.com/taichu/p/5305603.html) 作者:太初 转载说明:请指明原作者,连接,及出处. 正文 在笔者实践中,越到有些情况下(比如开发GIS地图应用),客…

我在Erlang Resources 豆瓣小站上发起了一个征集活动 [链接] ,"[征集] 我们读过的Erlang论文",希望大家来参加.发起这样一个活动的目的是因为Erlang相关的出版物很少,很多时候都是从学术论文中寻找答案,而发现合适的论文是第一步,这个活动就是为了解决这个问题. 在一个极小的知识点可能都会有一篇精彩的论文为你条分缕析,抽丝剥茧,甚至可以拼凑起来一个完整的Erlang知识系统,我们开始吧... <面向软件错误构建可靠的分布式系统> Making rel…

求轻喷... [顺便get一份LaTeX论文模板....还是XeLaTex好用.珍爱生命远离CJK http://files.cnblogs.com/files/pdev/paper.zip…

Windows下LATEX排版论文攻略—CTeX.JabRef使用介绍 一.工具介绍 TeX是一个很好排版工具,在学术界十分流行,特别是数学.物理学和计算机科学界. CTeX是TeX中的一个版本,指的是CTeX 中文套装的简称.CTeX中文套装是基于 Windows 下的 MiKTeX系统,集成了编辑器 WinEdt及其他的处理软件,并增加了对中文的完整支持. BibTeX是一种格式和一个程序, 用于协调LaTeX的参考文献处理.BibTeX 使用数据库的的方式来管理参考文献,其文献数据库文件的…

TeXstudio 编写Latex论文的若干问题解决方案总结       问题1: 如何安装TeXstudio 以及 Texstudio当中的中文字体使用问题.   一.如何安装TeXstudio 很多人推荐使用TexStudio.注意,texstudio是一个latex编译器,而非latex的软件实体.正如rstudio和r的关系.因此,先要安装latex软件,之后才能使用TexStudio.   1. 到这里下载并安装MikTex:http://miktex.org/ 或者TexLive20…

SCI英文论文写作- Latex 进阶   1.设置行间距的方法: %\setlength{\baselineskip}{15pt} \renewcommand{\baselinestretch}{1} 2.去掉容差报警的方法: \hbadness=10000 \tolerance=10000 \hfuzz=150pt 3.更改子级item,enumerate的图标的方法: \renewcommand{\labelenumii}{(\arabic{enumii}).} \renewcommand…

题目:Accurate Image Super-Resolution Using Very Deep Convolutional Networks(2016CVPR) 摘要:文中提出了一种高精度处理单幅超分辨(HR)图像的方法.用了很深的卷积网络inspired by 用于处理ImageNet 分类的VGG-net.发现提高网络深度可大幅提高精度.但是,网络越深,收敛速度成了问题.文中给出了提高训练效率的方法:仅学习residuals使用非常高的学习速率(比SRCNN高10e4倍).并且比现有方…

目标——万方医学网论文列表 http://med.wanfangdata.com.cn/Author/General/A000000001 和普通网页不一样的地方在于点击下一页的时候,URL没有发生变化,不能显眼的看到类似‘page=1’或者‘pge=1’这样的信息. 这就需要我们自己分析网络请求,笔者推荐是汉化更好点的火狐的浏览器——Firefox,右上角的打开菜单下——开发者工具——网络,在chrome浏览器中是更多工具中的开发者工具Network                     …

SQL Server 2016 CTP2.2 安装手记 下载一个iso文件,解压出来(大约2.8G左右),在该路径下双击Setup.exe即可开始安装. 安装之前请先安装.NET 3.5 SP1,在服务器管理器->添加角色和功能里就能安装 打开安装界面 安装界面一如既往的熟悉,这个安装界面从SQL Server2008开始就没有太大变化 因为是评估版,那么就不需要产品密钥,直接安装 勾选接受许可条款 验证是否符合规则 不要勾选检查更新 选择SQL Server功能安装 高大上的功能来了,可以利用…

计算属性 konckout.js的API文档,写的极为详细和生动,透过MVVM的运作原理,开发时只需专注于定义ViewModel逻辑,不需耗费心力处理TextBox.Select的onchange.onclick等互动细节,就能达到UI元素与数据天人合一的境界.这一系列的konckout学习笔记,将逐一探讨knockout.js在常见网页情境上的应用.  Knockout.js随手记(1)开篇已经示范过最简单的应用,为<input>与<span>加上data-bind宣告,透过ko…

不支持markdown,桑心.更好的阅读体验请看:Github/Bigtable.md Paper: Google Bigtable paper Notes author: Lhfcws Wu Time: 2013-07-24 Preface: 仅为个人阅读心得,按照原论文Section顺序写的笔记. 原论文Sections: (本笔记主要关于粗体的章节,即原理部分) 1 Introduction2 数据模型(行,列族,时间戳)3 API支持简述4 Bigtable构建(文件格式SSTable,…

随手记一次用C#正则表达式获取下拉菜单html标签<select>以及相关属性值 1:有如下html: .................. <select id="aaa" style="width: 152px;" name="aaa"><option selected="selected" value="1"></option><option se…

原始论文在这里 http://www.cse.cuhk.edu.hk/leojia/projects/motion_deblurring/ 一.概述 论文根据以下的基本模糊图像模型建立 其中I是我们观测到的图像,L是真实的图像,f是运动模糊的卷积核,n是观测过程中叠加的噪声 然后从统计角度分析L,f,n服从的分布,从而作为先验,构造能量函数进行优化求解. 二.对已有图像统计得到先验 1.L统计 1)对多幅图像统计的结果,L的梯度在全局上满足如下分布(曲线已经对数化) 曲线拟合表示为 最终的全局先…

Chenyi Chen--[ACCV2016]R-CNN for Small Object Detection 目录 作者和相关链接 方法概括 创新点和贡献 方法细节 实验结果 总结与收获点 参考文献 作者和相关链接 论文下载 Chenyi Chen , Ming-Yu Liu, Jianxiong Xiao 所有作者的简单信息 方法概括 这篇文章主要讨论针对小目标的目标检测 文章为了证明:对传统的R-CNN style的方法进行改进,可以用于小目标检测,并且性能比DPM方法好 整个检测流程:…