点击"计算机视觉life"关注,置顶更快接收消息! 由于格式问题最好在公众号上观看<IMU 标定-工业界和学术界有什么不同?> 本文主要介绍了IMU基本结构原理和误差的相关概念,IMU误差模型,并较详细介绍了商用产品和学术文献提到的两种IMU标定方法. 本文阅读时间约8分钟 了解IMU和误差 IMU(Inertial Measurement Unit)是测量运动物体惯性运动,输出三轴加速度和三轴角速度等信息的电子元件,用于姿态角和运动路径等测量.IMU常常还包含了磁力计.压…

本文发表于<中国计算机学会通讯>2015年第5期,转载已获得授权 作者:菲利普·郭 (Philip Guo),美国罗切斯特大学助理教授 译者:​王长虎,微软亚洲研究院主管研究员 如果你即将获得理工科的博士学位,则很可能面临以下两种职业抉择: ●   工业界:成为某个企业.非盈利组织或政府部门的科研人员或工程师: ●   学术界:成为某所大学的助理教授. 由于所学专业的不同,你可能会先以博士后身份工作几年,再选择进入工业界或学术界:也可能选择合同制工作,比如在工业界做一个自由职业者,或者在学术界…

1. 首先标定加速度计,这是imu加速度计xyz三个轴在标定过程中的读数: 标定结果: 2. 利用加速度计的标定结果,标定陀螺仪,结果: 也可以使用港科大开源的一个工具: https://github.com/gaowenliang/imu_utils…

由于显示格式问题,建议阅读原文:如何从零开始系统化学习视觉SLAM? 什么是SLAM? SLAM是 Simultaneous Localization And Mapping的 英文首字母组合,一般翻译为:同时定位与建图.同时定位与地图构建.虽然听起来比较拗口,但SLAM却是三维视觉的核心技术,广泛应用于AR.自动驾驶.智能机器人.无人机等前沿热门领域.可以说凡是具有一定行动能力的智能体都拥有某种形式的SLAM系统.关于SLAM的具体应用场景介绍可以看<SLAM有什么用?> SLAM是计算机视…

1 多相机标定 1.1采集图像和IMU 1.2制作Bag包 1)组织文件结构 ~/kalibr_workspace/test/stereo_calib bagsrc cam0 (1+time(0))*1e9.tif   //只支持png图像 (2+time(0))*1e9.tif //图像名只能数字组成 (999+time(0)).tif      //图像名长度为19位 cam1      //不同相机获得的图像名必须一一对应 (1+time(0))*1e9.tif (2+time(0))*1…

前言 初次接触SLAM,公司要求用自己的设备来跑通vinsmono这个程序,虽然已经跑通了别人的数据包,但是真正自己上手来运行这个程序,发现真的是困难重重,特意在此记载下来整个过程,以供大家参考. 我这边使用的设备如下: 相机:公司给的杰锐微通的一款HF890 IMU: 公司给的LPMS-IG1 系统:ubuntu18.04 电脑:暗夜精灵5 相机标定 启动相机.安装标定软件 首先我们要对手上的摄像头进行标定,这个就无关无牌子了,除非你是D345i这样的大牌子. 首先usb接上电脑,我们使用官方…

昨天总结了深度学习的资料,今天把机器学习的资料也总结一下(友情提示:有些网站需要"科学上网"^_^) 推荐几本好书: 1.Pattern Recognition and Machine Learning (by Hastie, Tibshirani, and Friedman's ) 2.Elements of Statistical Learning(by Bishop's) 这两本是英文的,但是非常全,第一本需要有一定的数学基础,第可以先看第二本.如果看英文觉得吃力,推荐看一下下面…

​1 背景知识 1.1   Android平台软件动态分析现状 众所周知,在计算机领域中所有的软件分析方法都可以归为静态分析和动态分析两大类,在Android平台也不例外.而随着软件加固.混淆技术的不断改进,静态分析越来越难以满足安全人员的分析要求,因此天生对软件加固.混淆免疫的动态分析技术应运而生.虽然动态分析技术本身有很多局限性,诸如:代码覆盖率低,执行效率低下等等,但是瑕不掩瑜,个人认为熟悉各种动态分析技术的核心原理也应当是安全从业人员的必备要求. 下图1-1展示了部分工业界和学术界在an…

复杂产品通常涉及机械.控制.电子.液压.气动和软件等多学科领域,其设计过程需要进行仿真,以满足对成本.质量.性能等的要求.目前各个学科和领域都已经有了比较成熟的仿真软件,但大部分仿真软件仅适用于本学科领域,并在模型表述中采用自己专门的格式,而复杂产品的整体性能需要多个领域仿真软件的协同仿真,需要在多个仿真软件间进行大量的数据交换,并进行系统层面上的建模,单领域仿真建模工具很难满足要求.Modelica语言就是在这一背景下推出的一种面向对象的非因果关系的仿真建模语言.它的目的是为动态系统建立一种标…

原文:http://shiyanjun.cn/archives/744.html 该论文来自Berkeley实验室,英文标题为:Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing.下面的翻译,我是基于科学网翻译基础上进行优化.修改.补充,这篇译文翻译得很不错.在此基础上,我增加了来自英文原文的图和表格数据,以及译文中缺少的未翻译的部分.如果翻译措辞或逻辑有误,欢迎…

环境准备 1.centos6.8 系统的虚拟机(四台) 2.关闭iptables和SELinux 3.预装glusterfs软件包 yum install -y centos-release-gluster37.noarch yum --enablerepo=centos-gluster*-test install glusterfs-server glusterfs-cli glusterfs-geo-replication 分布式文件系统的产生 计算机通过文件系统管理.存储数据,而现在数据信…

http://www.cnblogs.com/goody9807/archive/2007/06/05/772107.html 什么是契约先行(Contract-First)? 如果说一个新的软件开发模型会影响甚至改变软件开发过程,那么这样的改变对于开发人员而言,无疑是最具有深远意义的.多年以来,大多分布式应用程序的开发人员都习惯关注对象和从头开始编写一大堆的代码.然而,在面向服务(Service-Oriented)的时间,一切都将改变.从面向过程到面向对象,再到基于组件的开发(Componen…

12.1  优化目标 12.2  大边界的直观理解 12.3  数学背后的大边界分类(可选) 12.4  核函数 1 12.5  核函数 2 12.6  使用支持向量机 12.1  优化目标 到目前为止,你已经见过一系列不同的学习算法.在监督学习中,许多学习算法的性能都非常类似,因此,重要的不是你该选择使用学习算法 A 还是学习算法 B,而更重要的是, 应用这些算法时,所创建的大量数据在应用这些算法时,表现情况通常依赖于你的水平.比 如:你为学习算法所设计的特征量的选择,以及如何选择正则化参数,…

C++ Primer中文版(第5版)(顶级畅销书重磅升级全面采用最新 C++ 11标准) [美]Stanley B. Lippman( 斯坦利李普曼)  Josee Lajoie(约瑟拉乔伊 )  Barbara E. Moo (芭芭拉默)  著 王刚  杨巨峰译 ISBN 978-7-121-15535-2 2013年9月出版 定价:128.00元 864页 16开 编辑推荐 C++领域权威 潘爱民|孟岩作序,代表技术圈鼎力推荐 一线C++工程师腾讯Milo.微软刘未鹏|陈梓瀚.阿里李云|侯凤…

3 - F 3map:行星地球项目由3map驱动,这是一个自由软件,由Telstra宽带基金会创建并支持,提供客户端与服务器的能力以在线再现虚拟地球. Amein!:其界面介于ArcMap和UMN Mapserver之间.AmeiN!写了一个ArcMap下的扩展,把UMN Mapserver写成了ArcMap的一个组件,同时也编写了它的项目文件,转换了它的许多实例. APR Parser:与ArcView协同工作,引导包含了众多项目.表单.视图等的海量文件获取和存放.由于获取的复杂性,几乎不可能…

一 什么是DICOM?DICOM是Digital Imaging and Communication of Medicine的缩写,是美国放射学会(American College of Radiology,ACR)和美国电器制造商协会(National Electrical Manufacturers Association,NEMA)组织制定的专门用于医学图像的存储和传输的标准名称.经过十多年的发展,该标准已经被医疗设备生产商和医疗界广泛接受,在医疗仪器中得到普及和应用,带有DICOM接口的…

SVMs are considered by many to be the most powerful 'black box' learning algorithm, and by posing构建 a cleverly-chosen optimization objective优化目标, one of the most widely used learning algorithms today. 第一节 向量的内积(SVM的基本数学知识) Support Vector Machines 支持向…

3map:行星地球项目由3map驱动,这是一个自由软件,由Telstra宽带基金会创建并支持,提供客户端与服务器的能力以在线再现虚拟地球. Amein!:其界面介于ArcMap和UMN Mapserver之间.AmeiN!写了一个ArcMap下的扩展,把UMN Mapserver写成了ArcMap的一个组件,同时也编写了它的项目文件,转换了它的许多实例. APR Parser:与ArcView协同工作,引导包含了众多项目.表单.视图等的海量文件获取和存放.由于获取的复杂性,几乎不可能看到这些表单…

word2vec 前世今生 2013年,Google开源了一款用于词向量计算的工具——word2vec,引起了工业界和学术界的关注.首先,word2vec可以在百万数量级的词典和上亿的数据集上进行高效地训练:其次,该工具得到的训练结果——词向量(word embedding),也是很多NLP任务的基础.随着深度学习(Deep Learning)在自然语言处理中应用的普及,很多人误以为word2vec是一种深度学习算法.其实,读了Mikolov在2013年发表的论文[1][2]就会知道,word2…

    为什么会引入RDD? 我们知道,无论是工业界还是学术界,都已经广泛使用高级集群编程模型来处理日益增长的数据,如MapReduce和Dryad.这些系统将分布式编程简化为自动提供位置感知性调度.容错以及负载均衡,使得大量用户能够在商用集群上分析超大数据集.大多数现有的集群计算系统都是基于非循坏的数据流模型.即从稳定的物理存储(如分布式文件系统)中加载记录,记录被传入由一组稳定性操作构成的DAG(Directed Acyclic Graph,有向无环图),然后写回稳定存储.DAG数据流图能够…

转自:机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料 <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最…

<Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最新版本<神经网络与深度学习综述>本综述的特点是以时间排序,从1940年开始讲起,到60-80…

COS访谈第十八期:陈天奇 [COS编辑部按] 受访者:陈天奇      采访者:何通   编辑:王小宁 简介:陈天奇,华盛顿大学计算机系博士生,研究方向为大规模机器学习.他曾获得KDD CUP 2012 Track 1第一名,并开发了SVDFeature,XGBoost,cxxnet等著名机器学习工具,是Distributed (Deep) Machine Learning Common的发起人之一. 何:你的本科在上海交大的ACM班就读,是怎么开始做机器学习研究的呢? 陈:我们当时的培养计划…

原文:http://blog.sina.com.cn/s/blog_6b89db7a0101gbcy.html GlusterFS(GNU ClusterFile System)是一个开源的分布式文件系统,它的历史可以追溯到2006年,最初的目标是代替Lustre和GPFS分布式文件系统.经过八年左右的蓬勃发展,GlusterFS目前在开源社区活跃度非常之高,这个后起之秀已经俨然与Lustre.MooseFS.CEPH并列成为四大开源分布式文件系统.由于GlusterFS新颖和KISS(Keep…

在计算机视觉和机器学习方向有一个特别好用但是比较低调的库,也就是dlib,与opencv相比其包含了很多最新的算法,尤其是深度学习方面的,因此很有必要学习一下.恰好最近换了一台笔记本,内含一块GTX1060的显卡,可以用来更快地跑深度学习算法.以前用公司HP的工作站配置过dlib,GPU是Quadro K420,用dlib自带的人脸识别算法(ResNet)测试过,相比较1060的速度确实要快上很多.dlib.cuda和cudnn的版本经常会更新,每次重新配置环境会遇到一些问题,在这里记下来吧.…

转载自:http://shiyanjun.cn/archives/744.html 摘要 本文提出了分布式内存抽象的概念--弹性分布式数据集(RDD,Resilient Distributed Datasets),它具备像MapReduce等数据流模型的容错特性,并且允许开发人员在大型集群上执行基于内存的计算.现有的数据流系统对两种应用的处理并不高效:一是迭代式算法,这在图应用和机器学习领域很常见:二是交互式数据挖掘工具.这两种情况下,将数据保存在内存中能够极大地提高性能.为了有效地实现容错,R…

全图化引擎又称算子执行引擎,它的介绍可以参考从HA3到AI OS -- 全图化引擎破茧之路.本文从算子化的视角介绍了编译技术在全图化引擎中的运用.主要内容有: 1. 通过脚本语言扩展通用算子上的用户订制能力,目前这些通用算子包括scorer算子,filter算子等.这一方面侧重于编译前端,我们开发了一种嵌入引擎的脚本语言cava,解决了用户扩展引擎功能的一些痛点,包括插件的开发测试效率,兼容性,引擎版本升级效率等. 2. 通过codegen技术优化全图化引擎性能,由于全图化引擎是基于tensor…

不过,我相信你在学习和使用 Kubernetes 项目的过程中,已经不止一次地想要问这样一个问题:为什么我们会需要 Pod? 是啊,我们在前面已经花了很多精力去解读 Linux 容器的原理.分析了 Docker 容器的本质,终于,“Namespace 做隔离,Cgroups 做限制,rootfs 做文件系统”这样的“三句箴言”可以朗朗上口了,为什么 Kubernetes 项目又突然搞出一个 Pod 来呢? 要回答这个问题,我们还是要一起回忆一下我曾经反复强调的一个问题:容器的本质到底是什么? 你…

https://www.tinymind.cn/competitions/ai 生成式对抗网络(GAN)是近年来大热的深度学习模型. 目前GAN最常使用的场景就是图像生成,作为一种优秀的生成式模型,GAN引爆了许多图像生成的有趣应用.在图像生成模型的质量上,生成对抗网络技术可以说实现了飞跃,很多衍生模型已经在一定程度上解决了特定场景中的图像生成问题.此外,诸如文本到图像的生成.图像到图像的生成等应用研究也让工业界与学术界都非常“兴奋”,为人工智能行业带来了非常多的可能性. 为了带大家领略GAN的…

Caffe 全称为 Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding,是一个被广泛使用的开源深度学习框架(在 TensorFlow 出现之前一直是深度学习领域 GitHub star 最多的项目),目前由伯克利视觉学中心(Berkeley Vision and Learning Center,BVLC)进行维护.Caffe 的创始人是加州大学伯克利的 Ph.D.贾扬清,他同时也是TensorFlow的作者之一,曾工作于 MSRA.NEC…