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3D視覺(jué)工坊

文章:432 被閱讀:113.4w 粉絲數(shù):27 關(guān)注數(shù):0 點(diǎn)贊數(shù):3

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聊聊3D激光SLAM開(kāi)源算法-LeGo-LOAM

相對(duì)于LOAM算法,LeGo-LAOM能夠進(jìn)行地面優(yōu)化,同時(shí)保證了輕量級(jí),也加入了回環(huán)檢測(cè)模塊。本課....
的頭像 3D視覺(jué)工坊 發(fā)表于 06-11 10:21 ?2583次閱讀
聊聊3D激光SLAM開(kāi)源算法-LeGo-LOAM

VPS、GPS與SLAM的區(qū)別與聯(lián)系

VPS全稱為Visual Positioning System,即視覺(jué)定位系統(tǒng)。
的頭像 3D視覺(jué)工坊 發(fā)表于 06-09 09:27 ?2118次閱讀
VPS、GPS與SLAM的區(qū)別與聯(lián)系

從雙目標(biāo)定到立體匹配:Python實(shí)踐指南

obj_points、img_points_left和img_points_right分別是存儲(chǔ)每個(gè)....
的頭像 3D視覺(jué)工坊 發(fā)表于 06-08 16:28 ?3902次閱讀
從雙目標(biāo)定到立體匹配:Python實(shí)踐指南

從零開(kāi)始:入門雙目視覺(jué)你需要了解的知識(shí)

雙目標(biāo)定的方法有很多,常用的是基于棋盤格圖案的張氏標(biāo)定法,它利用多幅不同角度拍攝的棋盤格圖像,通過(guò)提....
的頭像 3D視覺(jué)工坊 發(fā)表于 06-06 14:35 ?1792次閱讀
從零開(kāi)始:入門雙目視覺(jué)你需要了解的知識(shí)

3D曲面重建之移動(dòng)最小二乘法

在全局最小二乘擬合中,我們假設(shè)整個(gè)域中都可以用一個(gè)單一的多項(xiàng)式精確地描述數(shù)據(jù)所代表的函數(shù)。但是,對(duì)于....
的頭像 3D視覺(jué)工坊 發(fā)表于 06-06 14:33 ?1590次閱讀
3D曲面重建之移動(dòng)最小二乘法

在城市地區(qū)使用低等級(jí)IMU的單目視覺(jué)慣性車輪里程計(jì)

受簡(jiǎn)化慣性傳感器系統(tǒng)(RISS)[23]的啟發(fā),我們開(kāi)發(fā)了視覺(jué)慣性車輪里程計(jì)(VIWO)。具體而言,....
的頭像 3D視覺(jué)工坊 發(fā)表于 06-06 14:30 ?2489次閱讀
在城市地區(qū)使用低等級(jí)IMU的單目視覺(jué)慣性車輪里程計(jì)

Co-SLAM: 聯(lián)合坐標(biāo)和稀疏參數(shù)編碼的神經(jīng)實(shí)時(shí)SLAM

基于坐標(biāo)的網(wǎng)絡(luò)將輸入點(diǎn)坐標(biāo)嵌入到高維空間,使用正弦或其他頻率嵌入,使它們能夠捕捉高頻細(xì)節(jié),這對(duì)高保真....
的頭像 3D視覺(jué)工坊 發(fā)表于 06-02 16:39 ?4436次閱讀
Co-SLAM: 聯(lián)合坐標(biāo)和稀疏參數(shù)編碼的神經(jīng)實(shí)時(shí)SLAM

Wheel-SLAM:低成本輪式IMU的SLAM系統(tǒng)

移動(dòng)機(jī)器人需要一種對(duì)環(huán)境干擾具有魯棒性的可靠位姿估計(jì)器,為此,慣性測(cè)量單元(IMU)發(fā)揮了重要作用,....
的頭像 3D視覺(jué)工坊 發(fā)表于 06-02 14:55 ?1951次閱讀
Wheel-SLAM:低成本輪式IMU的SLAM系統(tǒng)

HighLight:視覺(jué)重定位,同等精度下速度提升300倍

與以往基于學(xué)習(xí)的視覺(jué)定位算法的區(qū)別在于:以前的方法往往需要數(shù)小時(shí)或數(shù)天的訓(xùn)練,而且每個(gè)新場(chǎng)景都需要再....
的頭像 3D視覺(jué)工坊 發(fā)表于 06-01 14:38 ?1208次閱讀
HighLight:視覺(jué)重定位,同等精度下速度提升300倍

如何學(xué)習(xí)相機(jī)模型與標(biāo)定?

相機(jī)標(biāo)定是通過(guò)輸入帶有標(biāo)定patter的標(biāo)定板來(lái)獲得相機(jī)參數(shù)的一個(gè)過(guò)程。實(shí)際的光學(xué)成像是一套非常復(fù)雜....
的頭像 3D視覺(jué)工坊 發(fā)表于 06-01 14:36 ?1483次閱讀
如何學(xué)習(xí)相機(jī)模型與標(biāo)定?

經(jīng)典的濾波算法:Madgwick濾波算法

Madgwick算法與Mahony算法相比,最大的不同之處是如何對(duì)待加速度計(jì)估計(jì)的誤差。Mahony....
的頭像 3D視覺(jué)工坊 發(fā)表于 05-31 11:12 ?5656次閱讀
經(jīng)典的濾波算法:Madgwick濾波算法

Kalman濾波通俗理解+實(shí)際應(yīng)用

卡爾曼濾波是一種利用線性系統(tǒng)狀態(tài)方程,通過(guò)系統(tǒng)輸入輸出觀測(cè)數(shù)據(jù),對(duì)系統(tǒng)狀態(tài)進(jìn)行最優(yōu)估計(jì)的算法。
的頭像 3D視覺(jué)工坊 發(fā)表于 05-30 09:20 ?2273次閱讀
Kalman濾波通俗理解+實(shí)際應(yīng)用

利用NeRF訓(xùn)練深度立體網(wǎng)絡(luò)的創(chuàng)新流程

? 本文提出了一種新的深度立體網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練框架,可以從使用單個(gè)手持相機(jī)拍攝的圖像序列中生成立體訓(xùn)練數(shù)據(jù)。....
的頭像 3D視覺(jué)工坊 發(fā)表于 05-29 10:49 ?1677次閱讀
利用NeRF訓(xùn)練深度立體網(wǎng)絡(luò)的創(chuàng)新流程

徹底搞懂基于Open3D的點(diǎn)云處理教程!

面向點(diǎn)云處理領(lǐng)域的基礎(chǔ)工具課,主要以Python為編程主要語(yǔ)言,介紹Open3D庫(kù)的使用方法。課程特....
的頭像 3D視覺(jué)工坊 發(fā)表于 05-29 09:49 ?7059次閱讀
徹底搞懂基于Open3D的點(diǎn)云處理教程!

一種端到端的立體深度感知系統(tǒng)的設(shè)計(jì)

? ? 本文提出了一種生產(chǎn)化的端到端立體深度感知系統(tǒng)設(shè)計(jì),可以完成預(yù)處理、在線立體校正和立體深度估計(jì)....
的頭像 3D視覺(jué)工坊 發(fā)表于 05-26 16:12 ?1459次閱讀
一種端到端的立體深度感知系統(tǒng)的設(shè)計(jì)

大模型時(shí)代下,普通科研人怎么辦?

所以,這篇arXiv的論文提出了一個(gè)簡(jiǎn)單而有效的基于SAM大模型的視聽(tīng)定位和分割框架,即AV-SAM....
的頭像 3D視覺(jué)工坊 發(fā)表于 05-24 16:00 ?1401次閱讀
大模型時(shí)代下,普通科研人怎么辦?

SDMNet:大規(guī)模激光雷達(dá)點(diǎn)云配準(zhǔn)的稀疏到稠密匹配網(wǎng)絡(luò)

為了處理上述的問(wèn)題,我們提出了SDMNet,一種新的由稀疏到密集的針對(duì)大規(guī)模室外點(diǎn)云的配準(zhǔn)方法。稀疏....
的頭像 3D視覺(jué)工坊 發(fā)表于 05-24 15:53 ?2170次閱讀
SDMNet:大規(guī)模激光雷達(dá)點(diǎn)云配準(zhǔn)的稀疏到稠密匹配網(wǎng)絡(luò)

深度相機(jī)是如何標(biāo)定的?

常見(jiàn)的消費(fèi)級(jí)RGB-D相機(jī)具有粗略的內(nèi)參和外參校準(zhǔn)數(shù)據(jù)的,通常無(wú)法滿足許多機(jī)器人應(yīng)用所需的精度要求。
的頭像 3D視覺(jué)工坊 發(fā)表于 05-23 09:28 ?2695次閱讀
深度相機(jī)是如何標(biāo)定的?

基于自動(dòng)駕駛車輛新型的視覺(jué)語(yǔ)義定位算法

? 摘要 高度精確且魯棒的定位能力對(duì)于城市場(chǎng)景中自動(dòng)駕駛車輛(AVs)至關(guān)重要。傳統(tǒng)的基于視覺(jué)的方法....
的頭像 3D視覺(jué)工坊 發(fā)表于 05-22 11:42 ?1469次閱讀
基于自動(dòng)駕駛車輛新型的視覺(jué)語(yǔ)義定位算法

城市場(chǎng)景中自動(dòng)駕駛車輛基于高精度地圖的視覺(jué)語(yǔ)義定位

城市場(chǎng)景中具有各種復(fù)雜的道路條件,例如城市峽谷、隧道、高架等,這使得AVs定位更具有挑戰(zhàn)性。為了在該....
的頭像 3D視覺(jué)工坊 發(fā)表于 05-22 11:38 ?1469次閱讀
城市場(chǎng)景中自動(dòng)駕駛車輛基于高精度地圖的視覺(jué)語(yǔ)義定位

Mahony算法常見(jiàn)的姿態(tài)融合算法

首先要指出的是,Mahony算法假設(shè)加速度計(jì)測(cè)量的加速度完全由重力提供,即物體本體運(yùn)動(dòng)產(chǎn)生的加速度可....
的頭像 3D視覺(jué)工坊 發(fā)表于 05-22 09:22 ?4134次閱讀
Mahony算法常見(jiàn)的姿態(tài)融合算法

IMU姿態(tài)濾波算法——Mahony算法:原理與代碼

首先要指出的是,Mahony算法假設(shè)加速度計(jì)測(cè)量的加速度完全由重力提供,即物體本體運(yùn)動(dòng)產(chǎn)生的加速度可....
的頭像 3D視覺(jué)工坊 發(fā)表于 05-22 09:18 ?7371次閱讀
IMU姿態(tài)濾波算法——Mahony算法:原理與代碼

持續(xù)在榜的RAFT-Stereo,你確定不來(lái)了解嗎?

給定一對(duì)矯正后的圖像(IL, IR),目標(biāo)是估計(jì)一個(gè)視差場(chǎng)d,使每個(gè)IL中的像素都有水平的位移。與R....
的頭像 3D視覺(jué)工坊 發(fā)表于 05-19 09:24 ?1948次閱讀
持續(xù)在榜的RAFT-Stereo,你確定不來(lái)了解嗎?

最新3D表征自監(jiān)督學(xué)習(xí)+對(duì)比學(xué)習(xí):FAC

第二個(gè)是我們防止 3D 片段/對(duì)象之間的過(guò)度判別,并通過(guò) Siamese 對(duì)應(yīng)網(wǎng)絡(luò)中的自適應(yīng)特征學(xué)習(xí)....
的頭像 3D視覺(jué)工坊 發(fā)表于 05-17 09:28 ?1758次閱讀
最新3D表征自監(jiān)督學(xué)習(xí)+對(duì)比學(xué)習(xí):FAC

CREStereo立體匹配算法總結(jié)

立體匹配是計(jì)算機(jī)視覺(jué)的重要領(lǐng)域,通過(guò)給定一對(duì)經(jīng)過(guò)校正的圖像,計(jì)算對(duì)應(yīng)像素之間的位移,即視差。
的頭像 3D視覺(jué)工坊 發(fā)表于 05-16 09:05 ?3634次閱讀
CREStereo立體匹配算法總結(jié)

相機(jī)標(biāo)定,你還沒(méi)讀過(guò)張正友標(biāo)定法嗎?

本文的研究背景是建立在攝像機(jī)校準(zhǔn)技術(shù)的基礎(chǔ)上,提出了一種新的技術(shù),在不需要高昂成本設(shè)備(如正交平面)....
的頭像 3D視覺(jué)工坊 發(fā)表于 05-15 15:54 ?1958次閱讀
相機(jī)標(biāo)定,你還沒(méi)讀過(guò)張正友標(biāo)定法嗎?

SEDNet:視差和不確定性聯(lián)合評(píng)估的新方法

立體匹配網(wǎng)絡(luò)在一種稱為成本體積(cost volume)的體積上運(yùn)行,該體積在每個(gè)像素處匯聚每個(gè)可能....
的頭像 3D視覺(jué)工坊 發(fā)表于 05-15 15:12 ?1585次閱讀
SEDNet:視差和不確定性聯(lián)合評(píng)估的新方法

DLNR還沒(méi)來(lái),先看EAI-stereo!

立體匹配領(lǐng)域中的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法占據(jù)了主導(dǎo)地位。為了提高準(zhǔn)確性,許多研究者采用了3D卷積和金字塔結(jié)構(gòu)。為....
的頭像 3D視覺(jué)工坊 發(fā)表于 05-12 16:20 ?1304次閱讀
DLNR還沒(méi)來(lái),先看EAI-stereo!

雜談光場(chǎng)相機(jī)的不足、優(yōu)勢(shì)、應(yīng)用和展望(中)

盡管光場(chǎng)相機(jī)的空間分辨率較低,但是這一問(wèn)題,有望隨著感光芯片的技術(shù)進(jìn)步而解決。機(jī)器閱讀并去理解圖像,....
的頭像 3D視覺(jué)工坊 發(fā)表于 05-10 14:29 ?2713次閱讀
雜談光場(chǎng)相機(jī)的不足、優(yōu)勢(shì)、應(yīng)用和展望(中)

如何實(shí)現(xiàn)面向三維點(diǎn)云的信息豐富的旋轉(zhuǎn)不變特征

其中表示旋轉(zhuǎn)矩陣,表示平移向量, 是殘差誤差。在實(shí)踐中,由于這個(gè)問(wèn)題的非凸性,同時(shí)找到對(duì)應(yīng)關(guān)系和估計(jì)....
的頭像 3D視覺(jué)工坊 發(fā)表于 05-10 11:42 ?1317次閱讀
如何實(shí)現(xiàn)面向三維點(diǎn)云的信息豐富的旋轉(zhuǎn)不變特征