# 在学习视觉slam过程中,需要对数据集合进行预处理和对slam或者跟踪结果进行评价,TUM提供一组这样的工具,为了自己以后方便查找,于是把它记录下来 一.RGBD_Benchmark工具下载链接:Download here 下载链接下有如下python脚本,可供使用        1.  add_pointclouds_to_bagfile.py        2. associate.py        3. evaluate_ate.py       4. evaluate_rpe.py

数据集 New College Dataset :: Main / Downloads Autonomous Space Robotics Lab: Devon Island Rover Navigation Dataset Radish Robotic 3D Scan Repository The Rawseeds Project www.semantic3d.net laserregistration:laserregistration – ASL Datasets Computer Vis

      首页 视界智尚 算法技术 每日技术 来打我呀 注册     实时SLAM的未来及与深度学习的比较 The Future of Real-Time SLAM and “Deep Learning vs SLAM”   Last month’s International Conference of Computer Vision (ICCV) was full of Deep Learning techniques, but before we declare an all-out C

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This is an incomplete list of datasets which were captured using a Kinect or similar devices. I initially began it to keep track of semantically labelled datasets, but I have now also included some camera tracking and object pose estimation datasets.

一.贡献 (1)提出一种针对RGB-D的新的运动分割算法 (2)运动分割采用矢量量化深度图像 (3)数据集测试,并建立RGB-D SLAM系统 二.Related work [1]R.K. Namdev, A. Kundu, K.M. Krishna, C. Jawahar, Motion segmentation of multiple objects from a freely moving monocular camera, in: Robotics and Automation(ICRA

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

git项目地址: https://github.com/akopytov/sysbench 利用sysbench很容易对mysql做性能基准测试(当然这个工具很强大,除了测试主流数据库性能,还能测试其它方面,详情自己看官网项目文档) mac上的用法: 一.安装 brew install sysbench 二.先在mysql上创建一个专门的测试数据库,比如test 三.利用sysbench先生成测试数据 sysbench --test=oltp --oltp-table-size=5000000

本文转发自Jason’s Blog,原文链接 http://www.jasongj.com/2015/12/31/KafkaColumn5_kafka_benchmark 摘要 本文主要介绍了如何利用Kafka自带的性能测试脚本及Kafka Manager测试Kafka的性能,以及如何使用Kafka Manager监控Kafka的工作状态,最后给出了Kafka的性能测试报告. 性能测试及集群监控工具 Kafka提供了非常多有用的工具,如Kafka设计解析(三)- Kafka High Avail

链接在此:https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2 1．按照要求下载数据集,我下载的是rgbd_dataset_freiburg2_pioneer_360,将其解压到你喜欢的目录．我个人放在了orbslam2工程目录下面了． 2．下载 associate.py．放在/ORB_SLAM2/Examples/RGB-D/目录下面． 3．打开终端,进入到associate.py所在目录,即/ORB_SLAM2/Examples/RGB-D/,之后运行 python as

<Windows Azure Platform 系列文章目录> 熟悉Redis环境的读者都知道,我们可以在Linux环境里,使用Redis Benchmark,测试Redis的性能. http://redis.io/topics/benchmarks 今天正好遇到一个情况,客户的开发不是很熟悉Linux环境.笔者从其他同事那里拿到了Redis Benchmark for windows工具,在这里简单分享一下. 下载地址是:http://files.cnblogs.com/files/thre

上一篇博客(CI框架源码阅读笔记4 引导文件CodeIgniter.php)中,我们已经看到:CI中核心流程的核心功能都是由不同的组件来完成的.这些组件类似于一个一个单独的模块,不同的模块完成不同的功能,各模块之间可以相互调用,共同构成了CI的核心骨架. 从本篇开始,将进一步去分析各组件的实现细节,深入CI核心的黑盒内部(研究之后,其实就应该是白盒了,仅仅对于应用来说,它应该算是黑盒),从而更好的去认识.把握这个框架. 按照惯例,在开始之前,我们贴上CI中不完全的核心组件图: 由于BenchMa

/*********************************************************************************************************** .....从前,一种叫WALL-E的小机器人被送往地球清除垃圾,但WALL-E并不适合地球的环境,大批量地来也大批量地坏,最后只剩下WALL Tang还在日复一日的按照程序收拾废品.就这么过了几百年,仅存的WALL Tang还在垃圾堆里淘到不少人造宝贝,它也开始有了自我意识,懂得什

1.基本信息 题目:使用马尔科夫场实现基于超像素的RGB-D图像分割: 作者所属:Ferdowsi University of Mashhad(Iron) 发表:2015 International Symposium on Artificial Intelligence and Signal Processing (AISP) 关键词:微软Kinect传感器:RGB-D图像分割:MRF:法向量 2.摘要 针对问题:能量最小化: 使用场景:室内场景标签问题(分割.分类等): 主要数据:微软Kin

Multiple sequence alignment Benchmark Data set 1. 汇总: 序列比对标准数据集: http://www.drive5.com/bench/ This is a collection of multiple alignment benchmarks in a uniform format that is convenient for further analysis. All files are in FASTA format, with upper

Apache安装包中自带的压力测试工具 Apache Benchmark(简称ab) 简单易用,这里就采用 ab作为压力测试工具了. 1.独立安装 ab运行需要依赖apr-util包,安装命令为: 1 yum install apr-util 安装依赖 yum-utils中的yumdownload 工具 如果没有找到 yumdownload 命令可以 1 yum install yum-utils 安装完成后执行以下指令 1 cd /opt 2 mkdir abtmp 3 cd abtmp 4

直接的方法: 首先将代码先拷到benchmark_v1.0/tackers/这个文件夹下,你会发现里面已有好几个算法的代码文件夹了. 这边注意了,我就是这样的,没有注意把代码拷贝进去之后要自己写一个调用函数,benchmark在运行的时候调用我们的算法的函数,就是每个tracker文件夹当中的run_trackers名字,这个一定要有,格式也很简单,参照其他的算法应该很容易就能写出来了. 第二步是:到benchmark_v1.0/util/configTrackers.m这个函数中,在track

小萝卜:师兄!过年啦!是不是很无聊啊!普通人的生活就是赚钱花钱,实在是很没意思啊! 师兄:是啊…… 小萝卜:他们都不懂搞科研和码代码的乐趣呀! 师兄:可不是嘛…… 小萝卜:所以今年过年,我们再做一个SLAM吧!之前写的那个太烂了啦,我都不好意思说是我做的了! 师兄:嗯那可真是对不住你啊…… 小萝卜:没事!你再写一个好一点的,我就原谅你了!写完再请我吃饭吧! 师兄:啊,好的…… 小萝卜:师兄你别这么没精神啊!加油咯! 前言 在经过了一番激烈的思想斗争之后呢,师兄厌倦了年假的无聊生活,开始写<一起做

redis benchmark How many requests per second can I get out of Redis? Using New Relic to Understand Redis Performance: The 7 Key Metrics

前言 2016.11 更新 增加了对16.04的支持. 整理了过时的代码. SLAM,即Simultaneous Localization and Mapping,中文译作同时定位与地图创建,是近几十年里机器人领域有重大发展的研究方向.作为自主机器人的核心技术,SLAM在机器人导航.控制.生产等方面都有着重要的研究意义.尤其在二十一世纪,以视觉传感器为中心的视觉SLAM技术,在理论和方法上都经历了明显的转变与突破,正逐步从实验室研究迈向成熟的市场应用.在国外研究如火如荼之际,它在国内的研究尚处于

STREAM Benchmark及其操作性能分析 文/raywill STREAM 是业界广为流行的综合性内存带宽实际性能 测量 工具之一.随着处理器处理核心数量的增多,内存带宽对于提升整个系统性能越发重要,如果某个系统不能够足够迅速地将内存中的数据传输到处理器当中,若干处理核心就会处于等待数据的闲置状态,而这其中所产生的闲置时间不仅会降低系统的效率还会抵消多核心和高主频所带来的性能提升因素. STREAM 具有良好的空间局部性,是对 TLB 友好.Cache友好的一款测试.STREAM支持Co