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,../

ORB-SLAM2的编译运行以及TUM数据集测试 徐大徐 2018.02.06 17:04 字数 1838 阅读 2167评论 0喜欢 2 近段时间一直在学习高翔博士的<视觉SLAM十四讲>,学了以后发现自己欠缺的东西实在太多,好多都需要深入系统的学习.ORB-SLAM2是一套完整的SLAM方案,提供了单目,双目和RGB-D三种接口.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

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

Ubuntu14.04(indigo)实现RGBDSLAMv2(数据集和实时Kinect v2) 一.在.bag数据集上跑RGBDSLAMv2 RGBDSLAMv2指的是Felix Endres大神在2014年发表论文,实现的基于RGB-D 摄像头的SLAM系统,用于创建三维点云或者八叉树地图. 安装步骤重点参考原gitbub网址:https://github.com/felixendres/rgbdslam_v2 说明本人台式机硬件配置: Intel(R)Core(TM)i5-6500 CPU

转载地址:https://blog.csdn.net/kyjl888/article/details/72942209 1 ORB-SLAM2源码详解 by 吴博 2 https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2 ORB-SLAM2源码详解 by 吴博 发布时间:2016年11月13日 22:09:30    浏览数:5380次    来自:微信 该算法以单目为主,但同样适用于双目和RGB-D摄像头.ORB-SLAM算法和PTAM具有相同的算法框架,采用多线程构架,四

原文地址:https://arxiv.org/pdf/1708.01241 DSOD:从零开始学习深度有监督的目标检测器 Abstract摘要: 我们提出了深入的监督对象检测器(DSOD),一个框架,可以从零开始学目标探测器.艺术对象的对象的状态在很大程度上依赖于下架网络预培训的大规模数据分类如ImageNet,造成学习偏差由于双方的损失函数和分类和检测任务之间的类别分布的差异.对检测任务进行模型微调可以在一定程度上缓解这种偏见,但不能从根本上消除这种偏见.此外,将经过训练的模型从分类转移到差异

GAN 由Goodfellow等人于2014年引入的生成对抗网络(GAN)是用于学习图像潜在空间的VAE的替代方案.它们通过强制生成的图像在统计上几乎与真实图像几乎无法区分,从而能够生成相当逼真的合成图像. 理解GAN的直观方式是想象一个伪造者试图创造一幅伪造的毕加索作品.起初,伪造者的任务非常糟糕.他将他的一些假货与真正的毕加索混合在一起,并将它们全部展示给艺术品经销商.艺术品经销商对每幅画进行真实性评估,并给出关于毕加索看起来像毕加索的原因的伪造反馈.伪造者回到他的工作室准备一些新的假货.随

近期主要在学习语义分割相关方法,计划将arXiv上的这篇综述好好翻译下,目前已完成了一部分,但仅仅是尊重原文的直译,后续将继续完成剩余的部分,并对文中提及的多个方法给出自己的理解. _论文地址:https://arxiv.org/abs/1704.06857_ 应用于语义分割问题的深度学习技术综述 摘要 计算机视觉与机器学习研究者对图像语义分割问题越来越感兴趣.越来越多的应用场景需要精确且高效的分割技术,如自动驾驶.室内导航.甚至虚拟现实与增强现实等.这个需求与视觉相关的各个领域及应用场景下的深

近期主要在学习语义分割相关方法,计划将arXiv上的这篇综述好好翻译下,目前已完成了一部分,但仅仅是尊重原文的直译,后续将继续完成剩余的部分,并对文中提及的多个方法给出自己的理解. 论文地址:https://arxiv.org/abs/1704.06857 应用于语义分割问题的深度学习技术综述 摘要 计算机视觉与机器学习研究者对图像语义分割问题越来越感兴趣.越来越多的应用场景需要精确且高效的分割技术,如自动驾驶.室内导航.甚至虚拟现实与增强现实等.这个需求与视觉相关的各个领域及应用场景下的深度学

参照https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2/blob/master/README.md 运行 4. Monocular Examples TUM Dataset 数据集． 将 ./Examples/Monocular/mono_tum Vocabulary/ORBvoc.txt Examples/Monocular/TUMX.yaml PATH_TO_SEQUENCE_FOLDER中最后一句 PATH_TO_SEQUENCE_FOLDER改成数据集文件夹的位置,

# 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

参照https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2/blob/master/README.md 运行 4. Monocular Examples TUM Dataset 数据集． 将 ./Examples/Monocular/mono_tum Vocabulary/ORBvoc.txt Examples/Monocular/TUMX.yaml PATH_TO_SEQUENCE_FOLDER中最后一句 PATH_TO_SEQUENCE_FOLDER改成数据集文件夹的位置,

最近在跑代码的时候,需要用到RGB三个通道上的均值,如下图所示: 写了一个程序,如下: import os import cv2 import random import numpy as np #数据集的位置 dataset_dir = 'data' # 验证集图像数量 _NUM_VALIDATION = 1000 # 随机种子 _RANDOM_SEED = 0 def _get_filenames_and_classes(dataset_dir): """Returns

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

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

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

机器学习领域中最迷人的主题之一是图像识别 (IR). 使用红外系统的示例包括使用指纹或视网膜识别的计算机登录程序和机场安全系统的扫描乘客脸寻找某种通缉名单上的个人.MNIST 数据集是可用于实验的简单图像集合­沙用红外的算法. 这篇文章并介绍了一个相对简单 C# 程序,向您介绍的 MNIST 数据集,这反过来你接触到红外的概念. 它不太可能你会需要使用红外大多数软件应用程序,但我觉得你可能有用的信息在这篇文章为四个不同的原因. 第一,没有更好的方法,了解的 MNIST 数据集和 IR 概念比通过

lsd-slam(下载链接:https://github.com/tum-vision/lsd_slam)提供了两种方法,一种是用数据集(下载地址http://vision.in.tum.de/lsdslam),一种是用usb摄像头,github也有相应的使用说明,不是很详细,下面介绍我的步骤.ps:也是一个slam新手,很多东西不懂,有错误的地方请大家指出 环境:ubuntu12.04+fuerte 目标:使用数据集,跑通lsd-slam 1.安装ubuntu12.04.我装的是双系统,不太建

AlexNet(Alex Krizhevsky,ILSVRC2012冠军)适合做图像分类.层自左向右.自上向下读取,关联层分为一组,高度.宽度减小,深度增加.深度增加减少网络计算量. 训练模型数据集 Stanford计算机视觉站点Stanford Dogs http://vision.stanford.edu/aditya86/ImageNetDogs/ .数据下载解压到模型代码同一路径imagenet-dogs目录下.包含的120种狗图像.80%训练,20%测试.产品模型需要预留原始数据交叉验

0.引言 平时上网干啥的基本上都会接触验证码,或者在机器学习学习过程中,大家或许会接触过手写体识别/验证码识别之类问题,会用到手写体的数据集: 自己尝试写了一个生成手写体图片的python程序,在此分享下生成单张 30*30像素的手写体数字1-9图像 的一种实现方法: 我是利用random生成随机数1-9,然后PIL写到图像上,然后经过旋转.扭曲处理,得到"手写体",这里没有加干扰线和干扰点: 得到的手写体数字图像如图1所示: 实现比较简单,用了PIL库,不需要额外安装opencv啥的