博客转载自:https://blog.csdn.net/xiaoxiaowenqiang/article/details/81051010 原文标题:深度学习结合SLAM 语义slam 语义分割 端到端SLAM CNN-SLAM DenseSLAM orbslam2 + ssd LSD-SLAM + CNN SemanticFusion Mask 深度学习结合SLAM 研究现状总结 本文github链接 1. 用深度学习方法替换传统slam中的一个/几个模块: 特征提取,特征匹配,提高特征点稳定

基于MIndSpore框架的道路场景语义分割方法研究 概述 本文以华为最新国产深度学习框架Mindspore为基础,将城市道路下的实况图片解析作为任务背景,以复杂城市道路进行高精度的语义分割为任务目标,对上述难处进行探究并提出相应方案,成功地在Cityscapes数据集上完成了语义分割任务. 整体的技术方案见图: 本帖仅对代码上的更改以及项目进行介绍. 项目地址 https://gitee.com/xujinminghahaha/mindspore_model 相关配置 硬件配置 操作系统 Ub

点击"计算机视觉life"关注,置顶更快接收消息! 本文由作者刘骁授权发布,转载请联系原作者,个人主页http://www.liuxiao.org 目前 Semantic SLAM (注意不是 Semantic Mapping)工作还比较初步,可能很多思路还没有打开,但可以预见未来几年工作会越来越多.语义 SLAM 的难点在于怎样设计误差函数,将 Deep Learning 的检测或者分割结果作为一个观测,融入 SLAM 的优化问题中一起联合优化,同时还要尽可能做到至少 GPU 实时.

语义SLAM和多传感器融合是自动驾驶建图和定位部分比较热门的两种技术.语义SLAM中,语义信息的数据关联相较于特征点的数据关联有所不同.我们一般用特征描述子的相似性来匹配和关联不同图像中的特征点.特征点的描述子会受到光照.视角和传感器的影响,不太适用于大尺度长周期的任务,比如自动驾驶的高精度地图.得益于深度学习的快速发展,这些影响因素对于目标识别.语义分割来说已经不是最本质的困难,因此语义信息在高精度地图中越来越受重视. 语义SLAM数据关联的基本考虑 在SLAM中,语义信息的数据关仍然是一个值

相比典型的点云地图,语义地图能够很好的表示出机器人到的地方是什么,机器人“看”到的东西是什么.比如进入到一个房间,点云地图中,机器人并不能识别显示出来的一块块的点云到底是什么,但是语义地图的构建可以分辨出厨房中的锅碗瓢盆,客厅的桌子沙发电视机等.所以语义地图的构建,对于SLAM研究有着很重大的意义.本文和大家一起切磋小叙一下语义SLAM 的未来. 1 何为语义地图 一直以来,构建语义地图都是一个大家都一致认同的发展方向,主要原因有以下两点: ❶ 目前视觉SLAM方案中所采用的图像特征的语义级别太

本文试图概括Semantic SLAM的主要思路和近年工作,⻓期更新.但因水平有限,若有错漏,感谢指正. (更好的公式显示效果,可关注文章底部的公众号) Semantic SLAM 简介 至今为止,主流的 SLAM 方案 [1] 基于处于像素层级的特征点,更具体地,它们往往只能用角点或边缘来提取路标.人类是通过物体在图像中的运动来推测相机的运动,而非特定像素点. Semantic SLAM 是研究者试图利用物体信息的方案,其在Deep Learning的推动下有了较大的发展,成为了相对独立的分支

最近一直在考虑语义slam在自动驾驶和辅助驾驶中的用法,研究了一下视觉为主的高精度地图+高精定位的模式,特别是mobileye的REM. 秉承先建图再定位的思路,在服务器端(云端)建图,在车端定位. 视觉高精度定位依赖于目标检测算法的精度和泛化能力. 视觉高精度地图的适应性还是不足,无法在在照明不足的夜晚和恶劣天气发挥作用.限定场景下也许可行. 数据关联怎么做还不是很确定,特别是在没有先验信息(如GPS)的情况下做重定位.Probabilistic Data Association for Se

摘抄“GPU Programming And Cg Language Primer 1rd Edition” 中文名“GPU编程与CG语言之阳春白雪下里巴人” 语义绑定方法 入口函数输入\ 输出数据的绑定语义有4 四种方法(文献[3 ]第260 页) 1.        绑定语义放在函数的参数列表的参数声明后面中: [const] [in | out | inout]<type><identifier> [ : <binding-semantic>][=<init

前言: 在实时/非实时大规模三维场景重建中,引入了语义SLAM这个概念,参考三维重建:SLAM的尺度和方法论问题和三维重建:SLAM的粒度和工程化问题 .大规模三维场景重建的尺度增大,因此相对于整个重建过程的粒度也从点到特征点到目标物体级别,对场景进行语义标记成为重要的工作. 场景语义标记的传统方法: 其他:机器人在线场景感知问题,场景识别问题. 参考文章:场景感知:图像的稀疏表示 对场景进行目标检测,并串联目标特征或者打包成set,形成场景特征.根据场景特征进行分类场景,既是场景感知.对于大量

 [转]UDP/TCP穿越NAT的P2P通信方法研究(UDP/TCP打洞 Hole Punching) http://www.360doc.com/content/12/0428/17/6187784_207328686.shtml 内容概述:在p2p通信领域中,由NAT(Network Address Translation,网络地址转换)引起的问题已经众所周知了,它会导致在NAT内部的p2p客户端在无论以何种有效的公网ip都无法访问的问题.虽 然目前已经发展出多种穿越NAT的技术,但相关的技

Zinnia库及其实现方法研究 (转) zinnia是一个开源的手写识别库.采用C++实现.具有手写识别,学习以及文字模型数据制作转换等功能. 项目地址 [http://zinnia.sourceforge.net ] License: NewBSD 作者对SVM很有研究. 比同类程序的效率要高效.(同类项目如tegaki) 我的目的是通过这个研究简单的手写输入实现方法 Zinnia库特点 SVM机实现 轻量级,可移植 线程安全,可供C,C++,Perl,Python,Ruby调用 每秒50-1

Android Service 通知Activity更新界面的方法研究   Android的最重要的组件式service和activity,那么在使用的过程中,我们最常遇到的问题是他们之间的通信问题.当然今天我们不研究底层的实现问题,我从上层的应用的如何使用的角度进行研究. 首先Activity调用Service 这个是比较基础的,它有两种常见的方法: 第一, 通过Intent,这个比较简单了,可以指定package name和class name的方式来调用,Intent.setClassNa

摘要:本论文先介绍了多项式数据拟合的相关背景,以及对整个课题做了一个完整的认识.接下来对拟合模型,多项式数学原理进行了详细的讲解,通过对文献的阅读以及自己的知识积累对原理有了一个系统的认识.介绍多项式曲线拟合的基本理论,对多项式数据拟合原理进行了全方面的理论阐述,同时也阐述了曲线拟合的基本原理及多项式曲线拟合模型的建立.具体记录了多项式曲线拟合的具体步骤,在建立理论的基础上具体实现多项式曲线的MATLAB实现方法的研究,采用MATLAB R2016a的平台对测量的数据进行多项式数据拟合,介绍了M

RapidIOIP核的验证方法研究_王玉欢 https://wenku.baidu.com/view/0fd3c925d4d8d15abf234e73.html

基于FPGA实现的高速串行交换模块实现方法研究 https://wenku.baidu.com/view/9a3d501a227916888486d7ed.html

标题:基于 UML 的教务系统设计方法研究 时间:2009 来源:太原师范学院 关键词:UML:面向对象:建模:教务管理系统. 二.研究内容 UML 建模 UML 涵盖了面向对象的分析.设计和实现,融合了早期面向对象建模方法和各种建模语言的优点,为面向对象系统的开发.软件自动化工具与环境提供了丰富的.严谨的.扩充性强的表达方式. UML 定义了 9 种不同的图,9 种图分为两类,一类是静态图,包括用例图.类图.对象图.组件图和配置图:另一类是动态图,包括序列图.协作图.状态图和活动图. 静态模型

与现有方法的异同 特征点SLAM中的数据关联 先回忆一下特征点SLAM中,我们是如何处理数据关联的.下面以ORBSLAM为例. 在初始化部分,我们通过特征描述子的相似性,建立两帧之间的特征点关联,然后通过RANSAC框架下的姿态估计算法得到初始的R和t,重建和优化三维点的位置. 在追踪部分,我们首先会关联当前帧和上一帧.通过预估的姿态和三维点的深度范围,初步确定每个三维点在当前帧上的搜索范围,并依靠特征描述子的相似性建立关联关系.由于这样建立的关联关系中存在部分误匹配,因此在姿态估计等后续算法中

我们对于PortletPreference 的store()用的非常广泛,很多情况下,我们一般对其进行一些设定,然后最后调用store()存储之,类似以下代码: PortletPreferences preferences = renderRequest.getPreferences(); preferences.setValue(“preference_portlet_id”,portletInstanceId); preferences.store(); 下面我们来研究这个store()方法

http://blog.csdn.net/cloudresearch/article/details/19092219 在openstack havana的release note中有如下介绍“Attached Cinder volumes can now be encrypted. Data is decrypted as needed at read and write time while presenting instances with a normal block storage d

作者: Laruence 本文地址: http://www.laruence.com/2008/04/14/318.html 转载请注明出处 , ,); curl_setopt_array(, ); if (!$fp) { echo "$errstr ($errno)<br />\n"; } else { $out = "GET /backend.php / HTTP/1.1\r\n"; $out .= "Host: www.example.c