Middlebury数据集 http://vision.middlebury.edu/stereo/data/ KITTI数据集简介与使用 https://blog.csdn.net/solomon1558/article/details/70173223 http://www.dataguru.cn/article-12197-1.html 摘要: 一路走来,Matterport见证了3D数据集在深度学习多领域的巨大力量.我们在这个领域研究了很久,希望将一部分数据分享给研究者使用.令人兴奋的是

移动机器人编程一般用mrpt,这个软件来做三维,里面封装了很多常用算法. http://www.mrpt.org/download-mrpt/ SLAM的数据集,其中包括机器人slam http://vision.in.tum.de/data/datasets/rgbd-dataset http://vision.in.tum.de/data/datasets/rgbd-dataset/download RGB-D导航的 两个库 http://robots.engin.umich.edu/Dow

1.在github上下载代码png_to_klg git clone https://github.com/HTLife/png_to_klg 2.将png_to_klg目录下的associate.py文件复制到TUM数据集目录下,在此目录下运行: ./associate.py depth.txt rgb.txt > associations.txt 3.进入png_to_klg目录下运行:(../../freiburg2/rgbd_dataset_freiburg2_rpy为数据集目录,../

利用RGB-D数据进行人体检测 LucianoSpinello, Kai O. Arras 摘要 人体检测是机器人和智能系统中的重要问题.之前的研究工作使用摄像机和2D或3D测距器.本文中我们提出一种新的使用RGB-D的人体检测方法.我们从HOG( Histogram of OrientedGradients)描述子获得灵感,设计了一个在稠密深度数据中检测人体的方法,叫做深度方向直方图HOD(Histogram of Oriented Depths).HOD对局部深度变化的方向进行编码,依靠在预

作者朱尊杰,公众号:计算机视觉life,编辑成员 一 主要针对自动驾驶: 1.KITTI数据集: http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/index.php(RGB+Lidar+GPS+IMU) KITTI数据集由德国卡尔斯鲁厄理工学院和丰田美国技术研究院联合创办,是目前国际上最大的自动驾驶场景下的计算机视觉算法评测数据集.该数据集用于评测立体图像 (stereo),光流 (optical flow),视觉里程计(visual odometry),3D物体检测

BAD SLAM:捆绑束调整直接RGB-D SLAM BAD SLAM: Bundle Adjusted Direct RGB-D SLAM 论文地址: http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2019/papers/Schops_BAD_SLAM_Bundle_Adjusted_Direct_RGB-D_SLAM_CVPR_2019_paper.pdf 源码链接:www.eth3d.net 摘要 同时定位与映射(SLAM)系统的一个关键组成部分是估计

RGB-D相机视觉SLAM Dense Visual SLAM for RGB-D Cameras 开源代码地址:  vision.in.tum.de/data/software/dvo 摘要 本文提出了一种用于RGB-D相机的稠密视觉SLAM方法,该方法可以使所有像素上的光度误差和深度误差最小化.与稀疏的.基于特征的方法相比,能够更好地利用图像数据中的可用信息,从而提高姿态精度.提出了一种基于熵的相似性度量方法,用于关键帧选择和环路闭合检测.从所有成功的匹配中,构建了一个使用g2o框架进行优化

发信人: leecty (Terry), 信区: ParttimeJobPost标 题: 创业公司招SLAM 算法工程师发信站: 水木社区 (Thu Jun 16 19:18:24 2016), 站内 我们是一家年轻的初创公司,核心团队来自清华大学和中科院.依托强大的视觉SLAM算法,我们深入投身到机器人,虚拟现实,增强现实等前沿产业. 招聘:视觉SLAM 算法工程师 (可以兼职/实习) 要求:1. 熟悉SVO,SFM,ORB SLAM,LSD SLAM,PTSAM等算法,或至少熟悉用过其中任一

博客转载自:https://blog.csdn.net/u010821666/article/details/78793225 原文标题:深度学习结合SLAM的研究思路/成果整理之 1. 深度学习跟SLAM的结合点 深度学习和slam的结合是近几年比较热的一个研究方向,具体的研究方向,我简单分为三块,如下. 1.1 深度学习结合SLAM的三个方向 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,提高特征点稳定性,提取点线面等不同层级的特征点. 深度估计 位姿估计 重定位 其

本篇带你认识SLAM,形成客观的认识和体系 一.通过行业招聘初步了解SLAM 发信人: leecty (Terry), 信区: ParttimeJobPost标 题: 创业公司招SLAM 算法工程师发信站: 水木社区 (Thu Jun 16 19:18:24 2016), 站内 我们是一家年轻的初创公司,核心团队来自清华大学和中科院.依托强大的视觉SLAM算法,我们深入投身到机器人,虚拟现实,增强现实等前沿产业. 招聘:视觉SLAM 算法工程师 (可以兼职/实习) 要求:1. 熟悉SVO,SFM

CVPR2020:端到端学习三维点云的局部多视图描述符 End-to-End Learning Local Multi-View Descriptors for 3D Point Clouds 论文地址: https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Li_End-to-End_Learning_Local_Multi-View_Descriptors_for_3D_Point_Clouds_CVPR_2020_paper.pdf

摘要 卷积网络在特征分层领域是非常强大的视觉模型.我们证明了经过端到端.像素到像素训练的卷积网络超过语义分割中最先进的技术.我们的核心观点是建立"全卷积"网络,输入任意尺寸,经过有效的推理和学习产生相应尺寸的输出.我们定义并指定全卷积网络的空间,解释它们在空间范围内dense prediction任务(预测每个像素所属的类别)和获取与先验模型联系的应用.我们改编当前的分类网络(AlexNet [22] ,the VGG net [34] , and GoogLeNet [35] )到完

本文先对FCN的会议论文进行了粗略的翻译,使读者能够对论文的结构有个大概的了解(包括解决的问题是什么,提出了哪些方案,得到了什么结果).然后,给出了几篇博文的连接,对文中未铺开解释的或不易理解的内容作了详尽的说明.最后给出了FCN代码的详解(待更新). Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation 用于语义分割的全卷积网络 摘要 卷积网络是可以产生具有层次结构的特征的强大的视觉模型.我们展示了只通过由端到端,像素像素训练的卷积网络进

A Review on Deep Learning Techniques Applied to Semantic Segmentation 2018-02-22  10:38:12   1. Introduction: 语义分割是计算机视觉当中非常重要的一个课题,其广泛的应用于各种类型的数据,如:2D image,video,and even 3D or volumetric data. 最近基于 deep learning 的方法,取得了非常巨大的进展,在语义分割上也是遥遥领先于传统算法. 本

CVPapers 网址: http://www.cvpapers.com/   ICCV2013 Papers about Object Detection: 1. Regionlets for Generic Object Detection. Xiaoyu Wang, Ming Yang, Shenghuo Zhu, Yuanqing Lin .(暂无源码提供) Website: http://www.xiaoyumu.com/project/detection 这篇文章提出了一种新的特征描

摘要: ORB-SLAM2是基于单目,双目和RGB-D相机的一套完整的SLAM方案.它能够实现地图重用,回环检测和重新定位的功能.无论是在室内的小型手持设备,还是到工厂环境的无人机和城市里驾驶的汽车,ORB-SLAM2都能够在标准的CPU上进行实时工作.ORB-SLAM2在后端上采用的是基于单目和双目的光束法平差优化(BA)的方式,这个方法允许米制比例尺的轨迹精确度评估.此外,ORB-SLAM2包含一个轻量级的定位模式,该模式能够在允许零点漂移的条件下,利用视觉里程计来追踪未建图的区域并且匹配特

  之前在微信公众号中更新了以下几个章节 1,如何学习PCL以及一些基础的知识 2,PCL中IO口以及common模块的介绍 3,PCL中常用的两种数据结构KDtree以及Octree树的介绍          三维点云分割是将同属性的点云物体分割出来,以便于单独对该点云物体处理,但是由于点云数据是一种高冗余度,且不均匀的数据结构,所以点云分割具有一定挑战性,点云库于(PCL)2011年推出以来,得到行业广泛的应用,该库包含了最先进的3D感知算法,并包含了LIDAR和三维扫描仪的接口,这使得点云

Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation 译文 Abstract   Convolutional networks are powerful visual models that yield hierarchies of features. We show that convolutional networks by themselves, trained end-to-end, pixels-to-pixels, exceed

ORB_SLAM2运行RGBD数据集需要使用图片序列信息 使用以下代码进行汇集: #!/usr/bin/python # Software License Agreement (BSD License) # # Copyright (c) , Juergen Sturm, TUM # All rights reserved. # # Redistribution and use in source and binary forms, with or without # modification,

3D点云完美匹配 The Perfect Match: 3D Point Cloud Matching with Smoothed Densities 地址链接: http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2019/papers/Gojcic_The_Perfect_Match_3D_Point_Cloud_Matching_With_Smoothed_Densities_CVPR_2019_paper.pdf 代码链接:https://github.c