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…

paip.语义相关是否可在 哈米 的语义分析中应用 作者Attilax  艾龙,  EMAIL:1466519819@qq.com 来源:attilax的专栏 地址:http://blog.csdn.net/attilax 语义搜索的关键之一在于怎样通过海量文献找出词汇之间的关系.目前的解决方案是,当词或词组大量出现在同一个文档中时,这些词之间就可以被认为是语义相关,这种方式被称为潜在语义索引.潜在语义索引并不依赖于语言,如SEO和搜索引擎优化,虽然一个是英语,一个是中文,但这两个词大量出现在相…

js 时间函数 及相关运算大全 var myDate = new Date(); myDate.getYear();        //获取当前年份(2位) myDate.getFullYear();    //获取完整的年份(4位,1970-????) myDate.getMonth();       //获取当前月份(0-11,0代表1月) myDate.getDate();        //获取当前日(1-31) myDate.getDay();         //获取当前星期X(0-…

  Asp获取网址相关参数大全 代码一:[获取地址中的文件名,不包含扩展名]<%dim Url,FileName,File Url=split(request.servervariables("script_name"),"/")FileName=Url(ubound(Url))File=Left(FileName,InstrRev(FileName,".")-1) Response.Write "文件名:"&…

Link-based Classification相关数据集 Datasets Document Classification Datasets: CiteSeer: The CiteSeer dataset consists of 3312 scientific publications classified into one of six classes. The citation network consists of 4732 links. Each publication in the…

学习SLAM首推2个网站: 1. WIKI上的SLAM介绍与资源总结:http://en.wikipedia.org/wiki/Simultaneous_localization_and_mapping 2. http://www.openslam.org/ 1. The pose graph of Olson http://rvsn.csail.mit.edu/graphoptim/ 2. TreeMap http://www.openslam.org/treemap.html Treemap…

语义简介:实际上就是一个表达参数含义的字符串. 应用阶段到顶点着色器时用常用的语义如下: POSITION:模型空间中的顶点坐标 NORMAL:模型空间中的法线方向 TANGENT:模型空间中的切线方向 TEXCOORDn:模型空间中第n组纹理坐标 COLOR:模型空间中顶点的颜色 顶点着色器传递数据给片元着色器时常用的语义如下: SV_POSITION:裁剪空间中的顶点坐标 COLOR0:输出第一组顶点颜色,不是必须 COLOR1:输出第二组顶点颜色,不是必须 TEXCOORDn:输出第n组纹…

1.Spring注解 1.@Autowired 标注在方法,Spring容器创建当前对象,就会调用方法,完成赋值:方法使用的参数,自定义类型的值从ioc容器中获取自动装配; Spring利用依赖注入(DI),完成对IOC容器中中各个组件的依赖关系赋值: 1).@Autowired:自动注入: A.默认优先按照类型去容器中找对应的组件:applicationContext.getBean(Person.class);找到就赋值 B.如果找到多个相同类型的组件,再将属性的名称作为组件的id去容器中查…

常见的语义化标签有 <article>.<section>.<nav>.<aside>.<header>.<footer> 详细解读: 1) header 通常被放置在页面或者页面中某个区块元素的顶部,包含整个页面或者区块的标题.简介等信息,起到引导与导航的作用. 我们不但可以放置页面或者页面中某个区块的标题,还可以放置搜索表单.logo图片等元素,按照最新的W3C标准,我们 还可以放置<nav>导航栏. 参考:HTML5…

ImageView * imageView = ImageView::create("cocosui/ccicon.png");//新建图片 imageView->setScale9Enabled(true); //是否启用九宫格显示模式 imageViewChild->setSizeType(Widget::SizeType::PERCENT);//设置大小类型 imageViewChild->setSizePercent(Vec2::ANCHOR_MIDDLE);…

一.在js中如何比较两个时间字符串的大小 方法一: function CompareDate(d1,d2){     return ((new Date(d1.replace(/-/g,"//"))) > (new Date(d2.replace(/-/g,"//"))));}var current_time = "2007-2-2 7:30";var stop_time = "2007-1-31 8:30";//ale…

启动项目8080端口被占用,然而老久没玩Linux,命令忘光了,杀死进程都不记得了. 决定整理一波吧....... Linux: sudo强制执行,不在root用户下时使用. top 相当于windows的任务管理器.   空格浏览 \  q退出 hosts文件: ip地址   主机名/域名(主机别名) 查看登录用户: whoami  查看当前登录的用户名 Who  (用户名.tty号.时间日期.主机地址.) 切换用户: su [user]  切换用户,但不切换环境变量 su   -   [us…

//2019.07.10python数据分析基础——numpy(数据结构基础) import numpy as np: 1.python数据分析主要的功能实现模块包含以下六个方面:(1)numpy——数据结构基础(2)Scipy——强大的数据计算(矩阵计算.信号处理.数理分析等)(3)matplotlib——可视化图形功能模块,实现数据的图形可视化)(4)pandas——基础数据分析方法(5)scikit-learn——强大的数据分析建模库,主要用于数据挖掘(6)Keras——人工神经网络,实现…

常用功能: -探测主机存活- 扫描端口- 探测主机操作系统信息- 检测漏洞 nmap 常用的几个参数 nmap -v ip 显示详细的扫描过程 nmap -p  ip  扫描指定端口 nmap -A ip  全面扫描操作系统 nmap -sP ip  进行ping扫描主机存活 nmap -Pn/-P0 ip 禁ping扫描 nmap -sS ip 进行tcp syn扫描 也叫半开放扫描 nmap -sT ip 进行tcp连接扫描 (准确性高) 端口状态信息 > open :端口开启> clos…

博客转载自:https://blog.csdn.net/xiaoxiaowenqiang/article/details/81051010 原文标题:深度学习结合SLAM 语义slam 语义分割 端到端SLAM CNN-SLAM DenseSLAM orbslam2 + ssd LSD-SLAM + CNN SemanticFusion Mask 深度学习结合SLAM 研究现状总结 本文github链接 1. 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…

百度百科的定义.此文引用了其他博客的一些图像,如有侵权,邮件联系删除. 作为算法的SLAM,被称为同步相机位姿确定和地图构建.作为一个工程的SLAM,有众多的算法. 在计算机视觉中, 三维重建是指根据单视图或者多视图的图像重建三维信息的过程. 由于单视频的信息不完全,因此三维重建需要利用经验知识..而多视图的三维重建(类似人的双目定位)相对比较容易, 其方法是先对摄像机进行标定, 即计算出摄像机的图象坐标系与世界坐标系的关系.然后利用多个二维图象中的信息重建出三维信息. 预读:三维重建:SLAM…

本文试图概括Semantic SLAM的主要思路和近年工作,⻓期更新.但因水平有限,若有错漏,感谢指正. (更好的公式显示效果,可关注文章底部的公众号) Semantic SLAM 简介 至今为止,主流的 SLAM 方案 [1] 基于处于像素层级的特征点,更具体地,它们往往只能用角点或边缘来提取路标.人类是通过物体在图像中的运动来推测相机的运动,而非特定像素点. Semantic SLAM 是研究者试图利用物体信息的方案,其在Deep Learning的推动下有了较大的发展,成为了相对独立的分支…

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…

搜集了各大网络,请教了SLAM大神,终于把SLAM的入门资料搜集全了!在分享资料前,我们先来看看,SLAM技术入门前需要具备哪些知识?首先学习SLAM需要会C和C++,网上很多代码还用了11标准的C++.第二要学会用Linux.第三要会cmake,vim/emacs及一些编程工具.第四要会用openCV, PCL, Eigen等第三方库.只有学会了这些东西,才能真正上手编一个SLAM系统.如果要跑实际机器人,还要会ROS.下面将为大家推荐SLAM入门的学习书籍.SLAM公开课.SLAM学习网站.…

http://geek.csdn.net/news/detail/202128 作者:高翔,张涛,刘毅,颜沁睿. 编者按:本文节选自图书<视觉SLAM十四讲:从理论到实践>,系统介绍了视觉SLAM(同时定位与地图构建)所需的基本知识与核心算法,既包括数学理论基础,又包括计算机视觉的算法实现.此外,还提供了大量的实例代码供读者学习研究,从而更深入地掌握这些内容. 当前的开源方案 本文将带着读者去看看现有的SLAM方案能做到怎样的程度.特别地,我们重点关注那些提供开源实现的方案.在SLAM研究领域…

点击公众号"计算机视觉life"关注,置顶星标更快接收消息! 本文阅读时间约5分钟 对于小白来说,初入一个领域时最应该了解的当然是这个领域的研究现状啦.只有知道这个领域大家现在正在干什么,才能知道自己应该做什么.关注领域内的大牛以及领域内比较著名的实验室,紧跟大牛的脚步,才能走在科研的最前沿.今天CV_life君就帮各位整理了一些现阶段国内外SLAM的著名实验室,大牛以及研究成果,还会附带大牛们的代表性论文,开源代码,以及常用的数据集网址,小白们如果喜欢的话记得分享给朋友哦~ 话不多说…

转自 http://www.cnblogs.com/wenhust/   书籍: 1.必读经典 Thrun S, Burgard W, Fox D. <Probabilistic robotics>[M]. Cambridge, USA: MIT Press, 2005 <Principles of Robot Motion Theory,Algorithms and Implementation> 2.有很多期,跟着会议一起出的文集 <Robotics: Science a…

转自:http://www.cnblogs.com/wenhust/ 书籍: 1.必读经典 Thrun S, Burgard W, Fox D. <Probabilistic robotics>[M]. Cambridge, USA: MIT Press, 2005 <Principles of Robot Motion Theory,Algorithms and Implementation> 2.有很多期,跟着会议一起出的文集 <Robotics: Science and…

细粒度识别一般需要模型识别非常精细的子类别,它基本上就是同时使用图像全局信息和局部信息的分类任务.在本论文中,研究者们提出了一种新型层次语义框架,其自顶向下地由全局图像关注局部特征或更具判别性的区域. 人类在识别物体类别时,往往不仅仅根据其外观信息,还依赖于在日常生活以及专业学习过程中获取的先验知识.如何有效利用这些先验知识引导和约束网络学习是目前一个重要的研究难点.针对于精细化物体识别,其类别可以按照不同程度进行概念抽象,并形成了层次化的分类结构.这种结构是层级间丰富语义知识的集中体现,如层级…

原文出处:http://www.cnblogs.com/wenhust/p/5942893.html 书籍: 1.必读经典 Thrun S, Burgard W, Fox D. <Probabilistic robotics>[M]. Cambridge, USA: MIT Press, 2005 <Principles of Robot Motion Theory,Algorithms and Implementation> 2.有很多期,跟着会议一起出的文集 <Robot…

十四讲: 传感器约束了外部环境 测到的通常都是一些间接的物理量而不是直接的位置数据 只能通过一些间接的手段,从这些数据推算自己的位置 好处是没有对环境提出任何要求 camera:单目.双目.深度 Monocular.Stereo.RGB-D (红外光结构可 Time-of-flight TOF通过主动向物体发射光并接收返回的光,测出物体与相机之间的距离——这部分并不像双目相机那样通过软件计算来解决,而是通过物理的测量手段,所以相比于双目相机可节省大量的计算)——  主要用于室内 运动:Motio…

最近做了一些和gnn相关的工作,经常听到GCN 和 embedding 相关技术,感觉很是困惑,所以写下此博客,对相关知识进行索引和记录: 参考链接: https://www.toutiao.com/a6690680620642730510/ graph embedding 技术学习 如何理解 Graph Convolutional Network(GCN): https://www.zhihu.com/question/54504471/answer/332657604 卷积神经网络的卷积核:…

论文介绍:Show Your Faith: Cross-Modal Confidence-Aware Network for Image-Text Matching (跨模态置信度感知的图像文本匹配网络)AAAI 2022 主要优势: 1)首次提出跨模态置信度衡量机制,通过局部对齐语义与全局对齐语义的关系,进一步计算局部对齐语义是否被真正描述的可信程度.从而更加准确的实现细粒度的跨模态局部语义对齐. 2)提出一种新颖的置信度推理方法,以全局文本作为桥梁,计算局部图像区域是否被全局文本描述的置信度…

Fast RCNN训练自己的数据集 (2修改读写接口) 转载请注明出处,楼燚(yì)航的blog,http://www.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/ https://github.com/YihangLou/fast-rcnn-train-another-dataset 这是我在github上修改的几个文件的链接,求星星啊,求星星啊(原谅我那么不要脸~~) 这里楼主讲解了如何修改Fast RCNN训练自己的数据集,首先请确保你已经安装好了Fast RCN…

数据集的官网 http://realitycommons.media.mit.edu/index.html(可能需要FQ) ,下面是数据集的简要介绍(摘自官方网站) The goal of this experiment was to explore the capabilities of the smart phones that enabled social scientists to investigate human interactions beyond the traditional…