一.velodyne-VLP16使用教程 推荐网址: http://blog.csdn.net/littlethunder/article/details/51920681 https://www.cnblogs.com/williamc17/p/9705492.html 源于用户手册的情报: 非常重要的一点:velodyne-VLP16的ros-driver所使用的坐标系有别于用户手册所说明的坐标系. 为了让所有开发者围绕相同的坐标系开发软件,ros中制定了标准的坐标系定义方案. 详情如以下链

lsd-slam(下载链接:https://github.com/tum-vision/lsd_slam)提供了两种方法,一种是用数据集(下载地址http://vision.in.tum.de/lsdslam),一种是用usb摄像头,github也有相应的使用说明,不是很详细,下面介绍我的步骤.ps:也是一个slam新手,很多东西不懂,有错误的地方请大家指出 环境:ubuntu12.04+fuerte 目标:使用数据集,跑通lsd-slam 1.安装ubuntu12.04.我装的是双系统,不太建

师弟反应镭神32线激光雷达(32C)录制的数据包不能跑lego loam,这里就总结一下. 首先lego loam默认的接受的topic name是velodyne_points,点云的frame_id是velodyne,镭神驱动发布的topic name为point_raw,frame_id为world这里需要写一个程序转一下: #include "ros/ros.h" #include "std_msgs/String.h" #include "sen

kitti数据集中每一帧的Calibration不同,每一帧都存储了4个相机的Calibration http://ww.cvlibs.net/publications/Geiger2013IJRR.pdf里讲解了calib.txt里各个值代表的含义 https://ww2.mathworks.cn/matlabcentral/answers/270513-how-to-use-calibration-parameters-from-kittihttps://stackoverflow.com/

项目需求+锻炼自己,尝试用yolov2跑自己的数据集,中间遇到了很多问题,记下来防止忘记 一.数据集 首先发现由于物体特殊没有合适的现成的数据集使用,所以只好自己标注,为了减少工作量,先用opencv标记连通域 (环境 ubuntu qt opencv) 在qt中创建console类型工程,需要对test.pro进行如下配置 QT -= gui QT += core CONFIG += c++11 CONFIG += console CONFIG -= app_bundle TARGET = t

ORB-SLAM2的编译运行以及TUM数据集测试 徐大徐 2018.02.06 17:04 字数 1838 阅读 2167评论 0喜欢 2 近段时间一直在学习高翔博士的<视觉SLAM十四讲>,学了以后发现自己欠缺的东西实在太多,好多都需要深入系统的学习.ORB-SLAM2是一套完整的SLAM方案,提供了单目,双目和RGB-D三种接口.它能够实现地图重用,回环检测和重新定位的功能.无论是在室内的小型手持设备,还是到工厂环境的无人机和城市里驾驶的汽车,ORB-SLAM2都能够在标准的CPU上进行实

最近推出了yolo-v4我也准备试着跑跑实验看看效果,看看大神的最新操作 这里不做打标签工作和配置cuda工作,需要的可以分别百度搜索   VOC格式数据集制作,cuda和cudnn配置 我们直接利用VOC格式训练自己数据集的模型 笔者也是 根据官方github的readme操作的 没看懂可以进入官方链接看看英文介绍,或者在issue里面提问,笔者花了一天 也算是跑通了数据集的代码. paper https://arxiv.org/abs/2004.10934 github https://gi

ORB-SLAM作为单目SLAM,其精度很大程度上决定于帧与帧之间的位姿优化的是否准确.因此优化(optimization)在ORB-SLAM里面扮演了很重要的角色.这一小节探讨一下ORB-SLAM里用到的优化. ORB-SLAM选用g2o作为图优化的方法,关于g2o可以参考http://www.cnblogs.com/gaoxiang12/p/5304272.html. 一.为什么要优化 因为摄像机标定(camera calibration)和追踪(tracking)的精度不够.摄像机标定的误

摘自:http://www.cnblogs.com/weixliu/archive/2012/12/08/2808815.html 根据上面第二个数据集的簇的形状比较怪异,分簇结果应该是连起来的属于一个簇,但是k-means结果分出来很不如人意,所以这里介绍一种新的聚类方法,此方法不同于上一个基于划分的方法,基于划分主要发现圆形或者球形簇:为了发现任意形状的簇,用一个基于密度的聚类方法,这类方法将簇看做是数据空间中被低密度区域分割开的稠密对象区域,这一理念刚好也符合数据集的特征. DBSCAN:

下面是试验的主要步骤: 在上一篇文章中LZ已经介绍了,实验的环境和实验目的. 在本篇文章中主要介绍侧重于对Kettle ETL的相应使用方法, 在这里LZ需要说明一下,LZ成为了避免涉及索引和表连接等操作, 在数据库mysql中重新创建一个不带有索引和外键约束的 customers数据库表. 但数据集合不变. 所以在后文中国使用,mysql.customers来代替前篇文章中的test.customers. 下面的截图是使用Spoon工具来整体对这个流程的描述: (图) 首先需要使用Kettle

Grupo Bimbo Inventory Demand kaggle比赛解决方案集合 Grupo Bimbo Inventory Demand 在这个比赛中,我们需要预测某个产品在某个销售点每周的需求量.数据包含墨西哥9周的销售数据.每周,货运车辆把产品发往销售点,每笔交易包含销售量和退货量,其中退货量主要由未销售出的和过期的产品组成.每个产品的需求量是指该商品这周的销售量减去下周的退货量. 几点注意: 测试数据中可能包含训练数据中不存在的商品.这在实际的生活中是十分常见的.所以模型必须很好的

spark集群中的节点可以只处理自身独立数据库里的数据,然后汇总吗? 修改 我将spark搭建在两台机器上,其中一台既是master又是slave,另一台是slave,两台机器上均装有独立的mongodb数据库.我是否可以让它们只统计自身数据库的内容,然后将结果汇总到一台服务器上的数据库里?目前我的代码如下,但是最终只统计了master里的数据,另一个worker没有统计上. val config = new Configuration() //以下代码表示只统计本机数据库上的数据,猜测问题可能

软件环境(Windows): Visual Studio Anaconda CUDA MinGW-w64 conda install -c anaconda mingw libpython CNTK TensorFlow-gpu Keras-gpu Theano MKL CuDNN 参考书籍:谢梁 , 鲁颖 , 劳虹岚.Keras快速上手:基于Python的深度学习实战 Keras 简介 Keras 这个名字来源于希腊古典史诗<奥德赛>的牛角之门(Gate of Horn):Those tha

引自:http://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/72857454 中文文档:http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/ 官方文档:https://keras.io/ 文档主要是以keras2.0. . Keras系列: 1.keras系列︱Sequential与Model模型.keras基本结构功能(一) 2.keras系列︱Application中五款已训练模型.VGG16框架(Sequent

安装过程: 官方安装教程: https://google-cartographer-ros.readthedocs.io/en/latest/index.html # Install wstool and rosdep. sudo apt-get update sudo apt-get install -y python-wstool python-rosdep ninja-build # Create a new workspace in 'catkin_ws'. mkdir catkin_w

reference: https://blog.csdn.net/jningwei/article/details/79243800 learning rate:学习率,控制模型的学习进度,决定权值更新的速度.也叫做步长,即反向传播算法的  学习率的设置 在训练开始时,根据迭代次数动态设置学习率. 刚开始时,学习率以0.01~0.001 为宜,一定轮数后,开始下降,在快结束时学习率的衰减应该在100倍以上.由于迁移学习,模型已在原始数据上收敛,应设置较小的学习率(<= 0.00001), 在新数

最近跑实验,遇到了一个问题:由于实验数据集比较多,每次跑完一个数据集就需要手动更改文件路径,再将文件传到服务器,再运行实验,这样的话效率很低,必须要专门看着这个实验,啥时候跑完就手动修改运行下一个实验.我个人无法忍受这样低效率,就想能不能有什么解决的办法. 我们期望的解决办法是通过命令行传参来解决这个问题,因为接下来是需要编写shell脚本来批量运行实验,如果用输入语句的方式显得太笨拙. 在编写实验代码的时候,我将所有的参数集中到一个py文件中,这样便于后期的维护,现在的问题就是需要通过命令行传

Introduction 跑完kaldi的一些脚本例子,你可能想要自己用Kaldi跑自己的数据集.这里将会阐述如何准备好数据. run.sh较上的部分是有关数据准备的,通常local与数据集相关. 例如:RM数据集 local/rm_data_prep.sh /export/corpora5/LDC/LDC93S3A/rm_comp || exit 1; utils/prepare_lang.sh data/local/dict '!SIL' data/local/lang data/lang

Faster-rcnn 在Linux下的配置方法 感谢@邓学长 建立过程: (下载库的时候要按照库readme 进行操作) opencv 的包下载安装,安装教程 用git命令将这个库下载到本地 faster-rcnn 在py3.5下安装 安装anaconda(可以考虑改一下源,下载比较快,用命令改conda)清华镜像源 下载另一个库Faster-RCNN_TF 创建科学计算环境 numpy,人工智能需要的库都下载下来,cython等等 conda install --channel 命令给电脑安

keras在使用GPU的时候有个特点,就是默认全部占满显存. 若单核GPU也无所谓,若是服务器GPU较多,性能较好,全部占满就太浪费了. 于是乎有以下三种情况: - 1.指定GPU - 2.使用固定显存的GPU - 3.指定GPU + 固定显存 一.固定显存的GPU 本节来源于:深度学习theano/tensorflow多显卡多人使用问题集(参见:Limit the resource usage for tensorflow backend · Issue #1538 · fchollet/ke

卷积网络博大精深,不同的网络模型,跑出来的结果是不一样,在不知道使用什么网络的情况下跑自己的数据集时,我建议最好去参考基于cnn的手写数字识别网络构建,在其基础上进行改进,对于一般测试数据集有很大的帮助. 分享一个网络构架和一中训练方法: # coding:utf-8 import os import tensorflow as tf os.environ[' # cnn模型高度抽象特征 def cnn_face_discern_model(X_,Y_): weights = { "wc1&qu