视觉SLAM漫谈(二):图优化理论与g2o的使用 1    前言以及回顾 各位朋友,自从上一篇<视觉SLAM漫谈>写成以来已经有一段时间了.我收到几位热心读者的邮件.有的希望我介绍一下当前视觉SLAM程序的实用程度,更多的人希望了解一下前文提到的g2o优化库.因此我另写一篇小文章来专门介绍这个新玩意. 在开始本篇文章正文以前,我们先来回顾一下图优化SLAM问题的提法.至于SLAM更基础的内容,例如SLAM是什么东西等等,请参见上一篇文章.我们直接进入较深层次的讨论.首先,关于我们要做的事情,你

首发于公众号:计算机视觉life 旗下知识星球「从零开始学习SLAM」 这可能是最清晰讲解g2o代码框架的文章 理解图优化,一步步带你看懂g2o框架 小白:师兄师兄,最近我在看SLAM的优化算法,有种方法叫"图优化",以前学习算法的时候还有一个优化方法叫"凸优化",这两个不是一个东西吧? 师兄:哈哈,这个问题有意思,虽然它们中文发音一样,但是意思差别大着呢!我们来看看英文表达吧,图优化的英文是 graph optimization 或者 graph-based op

SLAM图优化g2o 图优化g2o框架 图优化的英文是 graph optimization 或者 graph-based optimization, "图"其实是数据结构中的graph.凸优化的英文是 convex optimization,这里的"凸"其实是凸函数的意思,所以单从英文就能区分开. 图优化有什么优势? SLAM的后端一般分为两种处理方法,一种是以扩展卡尔曼滤波(EKF)为代表的滤波方法,一种是以图优化为代表的非线性优化方法.SLAM研究的主流热点几

前言 本节我们将深入介绍视觉slam中的主流优化方法——图优化(graph-based optimization).下一节中,介绍一下非常流行的图优化库:g2o. 关于g2o,我13年写过一个文档,然而随着自己理解的加深,越发感觉不满意.本着对读者更负责任的精神,本文给大家重新讲一遍图优化和g2o.除了这篇文档,读者还可以找到一篇关于图优化的博客: http://blog.csdn.net/heyijia0327 那篇文章有作者介绍的一个简单案例,而本文则更注重对图优化和g2o的理解与评注. 本

转载自 Taylor Guo g2o: A general framework for graph optimization 原文发表于IEEE InternationalConference on Robotics and Automation (ICRA), Shanghai, China,May 2011 http://www.cnblogs.com/gaoxiang12/p/5244828.html      深入理解图优化与g2o:图优化篇 http://blog.csdn.NET/h

内容提要 讲完了优化的基本知识,我们来看一下g2o的结构.本篇将讨论g2o的代码结构,并带着大家一起写一个简单的双视图bundle adjustment:从两张图像中估计相机运动和特征点位置.你可以把它看成一个基于稀疏特征点的单目VO. g2o的结构 g2o全称是什么?来跟我大声说一遍:General Graph Optimization!你可以叫它g土o,g二o,g方o,总之我也不知道该怎么叫它…… 所谓的通用图优化. 为何叫通用呢?g2o的核里带有各种各样的求解器,而它的顶点.边的类型则多种

CF291E 题意:一棵树,每条边上有一些字符,求目标串出现了多少次 直接求目标串的fail然后一边dfs一边跑kmp 然后就被特殊数据卡到\(O(n^2)\)了... 因为这样kmp复杂度分析的基础就没有了,now指针可能每个孩子都减少n次 所以怒加trie图优化 貌似有人写了倍增+哈希的做法........ #include <iostream> #include <cstdio> #include <cstring> #include <algorithm&

The Captain(BZOJ 4152) Description 给定平面上的n个点,定义(x1,y1)到(x2,y2)的费用为min(|x1-x2|,|y1-y2|),求从1号点走到n号点的最小费用. Input Format 第一行包含一个正整数n(2<=n<=200000),表示点数. 接下来n行,每行包含两个整数xi,yi(0<=xi,yi<=10^9),依次表示每个点的坐标. Output Format 一个整数,即最小费用. Sample Input 5 2 2 1

首先给出一个TVM 相关的介绍,这个是Tianqi Chen演讲在OSDI18上用的PPThttps://files.cnblogs.com/files/jourluohua/Tianqi-Chen-TVM-Stack-Overview.rar 对于图优化来说,位于整个软件编译栈比较高的层次: 首先给出计算图的定义 Computational graphs: a common way to represent programs in deep learning frameworks 对于图优化来

我会告诉你我看了很久很久才把题目看懂吗???怀疑智商了 原来他给的l,r还有k个数字都是下标... 比如给了一个样例 l, r, k, x1,x2,x3...xk,代表的是一个数组num[l]~num[r],其中有k个数num[x1],num[x2]....num[xk]这k个数都比l~r区间剩下的(下标不是x1...xk)的任何一个数大.题目就是给m个这种信息然后构造一个符合条件的数列 知道了这一点可以发现每一个信息都是一组偏序关系,即num[x1] > l~r区间剩下的数 .....num[

TVM图优化与算子融合 计算图的定义 Computational graphs: a common way to represent programs in deep learning frameworks 对于图优化来说,有很多种图优化手段: Operator Fusion Constant Parameter Path Pre-Computation Static Memory Reuse Analysis Data Layout Transformation AlterOpLayout S

MXNet 图优化与算子融合Graph Optimization and Quantization based on subgraph and MKL-DNN Purpose MKL-DNN引入了两个高级特性:融合计算和降精度核.这些特性可以显著地提高各种深度学习拓扑在CPU上的推理性能. 然而,MXNet由于图表示的局限性和以往缺乏图的优化,仍然不能从中受益.幸运的是,MXNet的新子图特性使这些改进现在成为可能. 本文说明基于子图的解决方案,以利用MKL-DNN在MXNet中的功能.一般来说

图片本身的优化: 图像质量要求和图像文件大小决定你用什么格式的图片,用较小的图片文件呈现较好的图像质量. 当图片色彩过于丰富且无透明要求时,建议采用jpg格式并保存为较高质量. 当图片色彩过于丰富又有透明或半透明要求或阴影效果时,建议采用png24格式,并对IE6进行png8退化(或在不得已情况下使用滤镜). 当图片色彩不太丰富时无论有无透明要求,请采用png8格式,大多数情况下建议采用这种格式. 当图片有动画时,只能使用gif格式. 你可以使用工具对图片进行再次压缩,但前提是不会影响色彩和透明

题目描述 现在有一种卡牌游戏,每张卡牌上有三个属性值:A,B,C.把卡牌分为X,Y两类,分别有n1,n2张. 两张卡牌能够配对,当且仅当,存在至多一项属性值使得两张卡牌该项属性值互质,且两张卡牌类别不同. 比如一张X类卡牌属性值分别是225,233,101,一张Y类卡牌属性值分别为115,466,99.那么这两张牌是可以配对的,因为只有101和99一组属性互质. 游戏的目的是最大化匹配上的卡牌组数,当然每张卡牌只能用一次. 输入 数据第一行两个数n1,n2,空格分割. 接下来n1行,每行3个数,

约束计算 闭环检测的策略:搜索闭环,通过匹配检测是否是闭环,采用了分支定界法. 前已经述及PoseGraph的内容,此处继续.位姿图类定义了pose_graph::ConstraintBuilder constraint_builder_对象. 1.ConstraintBuilder类图 定义了SubmapScanMatcher的键值对. // Map of already constructed scan matchers by 'submap_id'. std::map<mapping::S

题意 你初始位于 \((0,0)\) ,每次向上下左右四个方向走一步有确定的概率,问你什么时候可以走到 以 \((0,0)\)为圆心,\(R\) 为半径的圆外. \(R\le 50\) 分析 暴力 \(O(R^6)\) 的高斯消元复杂度太高. 注意到本题在网格图上操作,假设我们从上至下从左至右依次给在圆内的点标号,那么对于当前点来说,相关的点(除了等式右边)和他的标号都不超过 \(2R\) .所以高斯消元的时候只需要考虑向下的 \(2R\) 行和向右的 \(2R\) 列即可. 以前写的消成单位矩

在上一篇只是简单实现了九宫图效果,本章需要形成APP界面九宫图效果 override func viewDidLoad() { super.viewDidLoad() createnine() } //九宫图算法 func createnine(){ //高 let kAppViewH:CGFloat=80 //宽 let kAppViewW:CGFloat=80 //行个数 let kColCount:Int=3 //间隔 let kStart:Int=20 let MarginX:CGFlo

Invitation Cards Time Limit: 10000/5000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/65536 K (Java/Others)Total Submission(s): 2972    Accepted Submission(s): 1385 Problem Description In the age of television, not many people attend theater performances.

g2o以图模型表达上述最小二乘问题:比较适合解决SLAM问题 http://openslam.org http://wiki.ros.org/g2o

最短路问题,然而对于任意\(i,j\),从\(i\)到\(j\)可以只花费\((i xor j) \cdot C\) 对每个点\(i\),只考虑到\(j\)满足\(j=i xor 2^k, j \leq i\) 显然其它边可以由这些边组合得到 #include <bits/stdc++.h> using namespace std; #define int long long const int MAX_NODE = 500005; template <class T> class