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3D視覺工坊

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聊聊3D激光SLAM開源算法-LeGo-LOAM

相對于LOAM算法,LeGo-LAOM能夠進行地面優(yōu)化,同時保證了輕量級,也加入了回環(huán)檢測模塊。本課....
的頭像 3D視覺工坊 發(fā)表于 06-11 10:21 ?2219次閱讀
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VPS、GPS與SLAM的區(qū)別與聯(lián)系

VPS全稱為Visual Positioning System,即視覺定位系統(tǒng)。
的頭像 3D視覺工坊 發(fā)表于 06-09 09:27 ?1561次閱讀
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從雙目標定到立體匹配:Python實踐指南

obj_points、img_points_left和img_points_right分別是存儲每個....
的頭像 3D視覺工坊 發(fā)表于 06-08 16:28 ?3220次閱讀
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從零開始:入門雙目視覺你需要了解的知識

雙目標定的方法有很多,常用的是基于棋盤格圖案的張氏標定法,它利用多幅不同角度拍攝的棋盤格圖像,通過提....
的頭像 3D視覺工坊 發(fā)表于 06-06 14:35 ?1472次閱讀
從零開始:入門雙目視覺你需要了解的知識

3D曲面重建之移動最小二乘法

在全局最小二乘擬合中,我們假設(shè)整個域中都可以用一個單一的多項式精確地描述數(shù)據(jù)所代表的函數(shù)。但是,對于....
的頭像 3D視覺工坊 發(fā)表于 06-06 14:33 ?1225次閱讀
3D曲面重建之移動最小二乘法

在城市地區(qū)使用低等級IMU的單目視覺慣性車輪里程計

受簡化慣性傳感器系統(tǒng)(RISS)[23]的啟發(fā),我們開發(fā)了視覺慣性車輪里程計(VIWO)。具體而言,....
的頭像 3D視覺工坊 發(fā)表于 06-06 14:30 ?2030次閱讀
在城市地區(qū)使用低等級IMU的單目視覺慣性車輪里程計

Co-SLAM: 聯(lián)合坐標和稀疏參數(shù)編碼的神經(jīng)實時SLAM

基于坐標的網(wǎng)絡(luò)將輸入點坐標嵌入到高維空間,使用正弦或其他頻率嵌入,使它們能夠捕捉高頻細節(jié),這對高保真....
的頭像 3D視覺工坊 發(fā)表于 06-02 16:39 ?3449次閱讀
Co-SLAM: 聯(lián)合坐標和稀疏參數(shù)編碼的神經(jīng)實時SLAM

Wheel-SLAM:低成本輪式IMU的SLAM系統(tǒng)

移動機器人需要一種對環(huán)境干擾具有魯棒性的可靠位姿估計器,為此,慣性測量單元(IMU)發(fā)揮了重要作用,....
的頭像 3D視覺工坊 發(fā)表于 06-02 14:55 ?1463次閱讀
Wheel-SLAM:低成本輪式IMU的SLAM系統(tǒng)

HighLight:視覺重定位,同等精度下速度提升300倍

與以往基于學習的視覺定位算法的區(qū)別在于:以前的方法往往需要數(shù)小時或數(shù)天的訓練,而且每個新場景都需要再....
的頭像 3D視覺工坊 發(fā)表于 06-01 14:38 ?855次閱讀
HighLight:視覺重定位,同等精度下速度提升300倍

如何學習相機模型與標定?

相機標定是通過輸入帶有標定patter的標定板來獲得相機參數(shù)的一個過程。實際的光學成像是一套非常復雜....
的頭像 3D視覺工坊 發(fā)表于 06-01 14:36 ?1041次閱讀
如何學習相機模型與標定?

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待加速度計估計的誤差。Mahony....
的頭像 3D視覺工坊 發(fā)表于 05-31 11:12 ?4518次閱讀
經(jīng)典的濾波算法:Madgwick濾波算法

Kalman濾波通俗理解+實際應用

卡爾曼濾波是一種利用線性系統(tǒng)狀態(tài)方程,通過系統(tǒng)輸入輸出觀測數(shù)據(jù),對系統(tǒng)狀態(tài)進行最優(yōu)估計的算法。
的頭像 3D視覺工坊 發(fā)表于 05-30 09:20 ?1931次閱讀
Kalman濾波通俗理解+實際應用

利用NeRF訓練深度立體網(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)訓練框架,可以從使用單個手持相機拍攝的圖像序列中生成立體訓練數(shù)據(jù)。....
的頭像 3D視覺工坊 發(fā)表于 05-29 10:49 ?1371次閱讀
利用NeRF訓練深度立體網(wǎng)絡(luò)的創(chuàng)新流程

徹底搞懂基于Open3D的點云處理教程!

面向點云處理領(lǐng)域的基礎(chǔ)工具課,主要以Python為編程主要語言,介紹Open3D庫的使用方法。課程特....
的頭像 3D視覺工坊 發(fā)表于 05-29 09:49 ?6440次閱讀
徹底搞懂基于Open3D的點云處理教程!

一種端到端的立體深度感知系統(tǒng)的設(shè)計

? ? 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,可以完成預處理、在線立體校正和立體深度估計....
的頭像 3D視覺工坊 發(fā)表于 05-26 16:12 ?1026次閱讀
一種端到端的立體深度感知系統(tǒng)的設(shè)計

大模型時代下,普通科研人怎么辦?

所以,這篇arXiv的論文提出了一個簡單而有效的基于SAM大模型的視聽定位和分割框架,即AV-SAM....
的頭像 3D視覺工坊 發(fā)表于 05-24 16:00 ?940次閱讀
大模型時代下,普通科研人怎么辦?

SDMNet:大規(guī)模激光雷達點云配準的稀疏到稠密匹配網(wǎng)絡(luò)

為了處理上述的問題,我們提出了SDMNet,一種新的由稀疏到密集的針對大規(guī)模室外點云的配準方法。稀疏....
的頭像 3D視覺工坊 發(fā)表于 05-24 15:53 ?1646次閱讀
SDMNet:大規(guī)模激光雷達點云配準的稀疏到稠密匹配網(wǎng)絡(luò)

深度相機是如何標定的?

常見的消費級RGB-D相機具有粗略的內(nèi)參和外參校準數(shù)據(jù)的,通常無法滿足許多機器人應用所需的精度要求。
的頭像 3D視覺工坊 發(fā)表于 05-23 09:28 ?2155次閱讀
深度相機是如何標定的?

基于自動駕駛車輛新型的視覺語義定位算法

? 摘要 高度精確且魯棒的定位能力對于城市場景中自動駕駛車輛(AVs)至關(guān)重要。傳統(tǒng)的基于視覺的方法....
的頭像 3D視覺工坊 發(fā)表于 05-22 11:42 ?1066次閱讀
基于自動駕駛車輛新型的視覺語義定位算法

城市場景中自動駕駛車輛基于高精度地圖的視覺語義定位

城市場景中具有各種復雜的道路條件,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視覺工坊 發(fā)表于 05-22 11:38 ?1210次閱讀
城市場景中自動駕駛車輛基于高精度地圖的視覺語義定位

Mahony算法常見的姿態(tài)融合算法

首先要指出的是,Mahony算法假設(shè)加速度計測量的加速度完全由重力提供,即物體本體運動產(chǎn)生的加速度可....
的頭像 3D視覺工坊 發(fā)表于 05-22 09:22 ?3419次閱讀
Mahony算法常見的姿態(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)加速度計測量的加速度完全由重力提供,即物體本體運動產(chǎn)生的加速度可....
的頭像 3D視覺工坊 發(fā)表于 05-22 09:18 ?6087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,你確定不來了解嗎?

給定一對矯正后的圖像(IL, IR),目標是估計一個視差場d,使每個IL中的像素都有水平的位移。與R....
的頭像 3D視覺工坊 發(fā)表于 05-19 09:24 ?1372次閱讀
持續(xù)在榜的RAFT-Stereo,你確定不來了解嗎?

最新3D表征自監(jiān)督學習+對比學習:FAC

第二個是我們防止 3D 片段/對象之間的過度判別,并通過 Siamese 對應網(wǎng)絡(luò)中的自適應特征學習....
的頭像 3D視覺工坊 發(fā)表于 05-17 09:28 ?1212次閱讀
最新3D表征自監(jiān)督學習+對比學習:FAC

CREStereo立體匹配算法總結(jié)

立體匹配是計算機視覺的重要領(lǐng)域,通過給定一對經(jīng)過校正的圖像,計算對應像素之間的位移,即視差。
的頭像 3D視覺工坊 發(fā)表于 05-16 09:05 ?2890次閱讀
CREStereo立體匹配算法總結(jié)

相機標定,你還沒讀過張正友標定法嗎?

本文的研究背景是建立在攝像機校準技術(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視覺工坊 發(fā)表于 05-15 15:54 ?1599次閱讀
相機標定,你還沒讀過張正友標定法嗎?

SEDNet:視差和不確定性聯(lián)合評估的新方法

立體匹配網(wǎng)絡(luò)在一種稱為成本體積(cost volume)的體積上運行,該體積在每個像素處匯聚每個可能....
的頭像 3D視覺工坊 發(fā)表于 05-15 15:12 ?1120次閱讀
SEDNet:視差和不確定性聯(lián)合評估的新方法

DLNR還沒來,先看EAI-stereo!

立體匹配領(lǐng)域中的數(shù)據(jù)驅(qū)動方法占據(jù)了主導地位。為了提高準確性,許多研究者采用了3D卷積和金字塔結(jié)構(gòu)。為....
的頭像 3D視覺工坊 發(fā)表于 05-12 16:20 ?885次閱讀
DLNR還沒來,先看EAI-stereo!

雜談光場相機的不足、優(yōu)勢、應用和展望(中)

盡管光場相機的空間分辨率較低,但是這一問題,有望隨著感光芯片的技術(shù)進步而解決。機器閱讀并去理解圖像,....
的頭像 3D視覺工坊 發(fā)表于 05-10 14:29 ?2193次閱讀
雜談光場相機的不足、優(yōu)勢、應用和展望(中)

如何實現(xiàn)面向三維點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。在實踐中,由于這個問題的非凸性,同時找到對應關(guān)系和估計....
的頭像 3D視覺工坊 發(fā)表于 05-10 11:42 ?984次閱讀
如何實現(xiàn)面向三維點云的信息豐富的旋轉(zhuǎn)不變特征