一.导论 目前深度学习已经在2D计算机视觉领域取得了非凡的成果,比如使用一张图像进行目标检测,语义分割,对视频当中的物体进行目标跟踪等任务都有非常不错的效果.传统的3D计算机视觉则是基于纯立体几何来实现的,而目前我们使用深度学习在3D计算机视觉当中也可以得到一些不错的效果,目前甚至有超越传统依靠立体几何识别准确率的趋势.因此咱们现在来介绍一下深度学习在3D计算机视觉当中的应用吧!本博文参考了前几天斯坦福大学最新出的CS231n课程(2020/8/11新出),新课增加了3D计算机视觉和视频/动作分

这几天一直在忙着期末考试,所以一直没有更新我的博客,今天刚把我的期末作业完成了,心情澎湃,所以晚上不管怎么样,我也要写一篇博客纪念一下我上课都没有听,还是通过强大的度娘完成了我的作业的经历.(当然作业不是百度来的,我只是百度了一些示例代码的意思,怎么用!算了,越解释万一越黑呢!哈哈O(∩_∩)O哈哈~) ----------------------------------------------------------------分界线------------------------------

# 用简单方案解决80%的问题,再慢慢解决剩下20% [先完成,后完美]美国工程院院士.Google Fellow辛格的哲学:先用个简单方案解决80%的问题,再慢慢解决剩下20%.许多优秀人才都败在这一点:一开始追求完美,费时耗力,最后不了了之. 而针对剩下20%问题的每项改进都要说清楚理由,否则即使有效也不会采用,因为将来可能是个隐患. [Piaoger]:到底是在做Framework还是产品?又比如一幅画作,总是先描出轮廓,再关注于细节. # RTBkit(Real-time Bidder

Liquid Rendering 流体渲染  本文主要讲解Rendering折叠栏中的内容.原文地址:https://docs.chaosgroup.com/display/PHX3MAX/Liquid+Rendering 主要内容 Overview 综述 Actions 基本操作 Parameters 参数 Ocean Example: Ocean Subdivs Mesh smooth Motion blur Displacement 综述 The rendering process in

Liquid Output 流体输出  本文主要讲解Output折叠栏中的内容.原文地址:https://docs.chaosgroup.com/display/PHX3MAX/Liquid+Output 主要内容 Overview 综述 Parameters 参数 General 通用参数 Example: FLIP/Liquid compression artifacts Output Particles 粒子输出 Grid channels 网格通道 Using Environment V

正态分布变换算法是一个配准算法,它应用于三维点的统计模型,使用标准优化技术来确定两个点云间的最优的匹配,因为其在配准过程中不利用对应点的特征计算和匹配,所以时间比其他方法快.下面是PCL官网上的一个例子,使用NDT配准算法将两块激光扫描数据点云匹配到一起. 先下载激光扫描数据集room_scan1.pcd 和 room_scan2.pcd. 这两块点云从不同的角度对同一个房间进行360°扫描得到.可以用CloudCompare(3D point cloud and mesh processing

#include <pcl/io/io.h> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/io/obj_io.h> #include <pcl/PolygonMesh.h> //#include <pcl/ros/conversions.h>//formROSMsg所属头文件: #include <pcl/point_cloud.h> #include <pcl/io/vtk_lib_io.

下载example3.zip - 456.5 KB 下载apk14.zip - 6.8 MB 下载apk13.zip - 6.8 MB Introduction  本文是关于使用Intel XDK和three.js开发android应用程序的.它将概述如何使用这个奇妙的工具开发基于GUI的Android架构的应用程序. 背景 这是Android平台的新产品 在过去的15个月里,我一直在为Windows桌面开发应用程序,所以我对Android平台非常陌生.所以当我探索Android的未知世界时,这

使用卷积神经网络(CNN)架构的深度学习(DL)现在是解决图像分类任务的标准解决方法.但是将此用于处理3D数据时,问题变得更加复杂.首先,可以使用各种结构来表示3D数据,所述结构包括: 1  体素网格 2   点云 3  多视图 4  深度图 对于多视图和深度图的情况,该问题被转换为在多个图像上使用2D CNN解决.通过简单定义3D卷积核,可以将2D CNN的扩展用于3D Voxel网格.但是,对于3D点云的情况,目前还不清楚如何应用DL工具.但是之前也已经有几种解决办法了,具体可以参看 htt

转载 csdn http://blog.csdn.net/kakashi8841/article/details/17615195 Skeletal Animation Uni2D V2.0 引进了一个新的skinning 特性:由于内置骨骼动画编辑器你现在能增加骨头到你的sprite并立刻让他们动画.为了这样做,你的sprite只需要几步设置,通过posing 模式就可以达成. TIPS:为了得到最好的结果,我们强烈建议你使用细致的grid render mesh Skeletal Anima

首先分析include头文件下的slamBase.h文件 # pragma once // 各种头文件 // C++标准库 #include <fstream> #include <vector> #include <map> using namespace std; // Eigen #include <Eigen/Core> #include <Eigen/Geometry> // OpenCV #include <opencv2/co

原文:http://blog.csdn.net/lming_08/article/details/19432877 MarchingCubes算法简介 MarchingCubes(移动立方体)算法是目前三围数据场等值面生成中最常用的方法.它实际上是一个分而治之的方法,把等值面的抽取分布于每个体素中进行.对于每个被处理的体素,以三角面片逼近其内部的等值面片.每个体素是一个小立方体,构造三角面片的处理过程对每个体素都“扫描”一遍,就好像一个处理器在这些体素上移动一样,由此得名移动立方体算法. MC算

1.总体框架 goal global planner-------global_costmap<——map server amcl local planner---------local_costmap<——sensor control 2.模块分析 1.amcl是一种机器人在2D中移动的概率定位系统. 它实现了自适应(或KLD采样)蒙特卡罗定位方法(如Dieter Fox所述),该方法使用粒子滤波器来针对已知地图跟踪机器人的位姿. 2.base_local_planner使用Trajecto

第五讲 Visual Odometry (视觉里程计) 2016.11 更新 把原文的SIFT替换成了ORB,这样你可以在没有nonfree模块下使用本程序了. 去掉了cv::cv2Eigen函数,因为有些读者找不到这个函数. 检查了minDis为零的情况. 之前t的访问时,行和列颠倒了,会对结果产生一定影响,现在修正了. 请以现在的github上源码为准. 读者朋友们大家好,又到了我们开讲rgbd slam的时间了.由于前几天博主在忙开会拍婚纱照等一系列乱七八糟的事情,这一讲稍微做的慢了些,先

目标     在turtlebot2上添加Hokuyo激光雷达传感器,使用激光雷达调用gmapping进行建图. 配置情况     电脑使用Ubuntu 14.04版本,ROS为 Indigo,激光雷达为Hokuyo(型号UST-10LX,网口型接口) PS: 如果ROS上没配置好Hokuyo,参照我上一篇博客进行配置 https://blog.csdn.net/weixin_42670641/article/details/81009693 思路:     怎么将激光雷达安装在turtlebo

目标:测试social_navigation_layers 方法: 使用move_base接口启动costmap_2d 这样就能直接用configure方法来进行测试不用自己写代码 一.启动move_base 1.launch file <launch> <!-- Launch move_base and load all navigation parameters --> <include file="$(find costmap_test)/config/mov

主要总结内容 在costmap里是怎么判断机器人和障碍物碰撞了 stage_ros包输入输出,stage是怎么回事 rviz 中footprint和stage中position怎么联系到一起 voxel grid和voxel layer怎么在costmap里起作用 costmap map type 在costmap里是怎么判断机器人和障碍物碰撞了 图片网址:http://wiki.ros.org/costmap_2d?action=AttachFile&do=get&target=cost

以下大部分内容参考自 ros_by_example_hydro_volume_1.pdf local costmap 是怎么生成的?跟三维点云有什么关系? global costmap在没有全局地图下怎么办? 要实现标题所述功能: 需要配置local costmap和global costmap 在move_base里默认用到的costmap(这一点在论文:ROS Navigation: Concepts and Tutorial 3.6最后一段节有说到,而且说明了怎么配置layered cos

local costmap是一个依赖于其他坐标系存在的坐标系统,它并不维护自己的坐标系,而是在另一个坐标系中设定坐标原点,然后记下自己的宽与高.它使用数据结构nav_msgs/OccupancyGrid来记录: std_msgs/Header header uint32 seq time stamp string frame_id nav_msgs/MapMetaData info time map_load_time float32 resolution uint32 width uint32

Pushing state-of-the-art in 3D content understanding 2019-10-31 06:34:08 This blog is copied from: https://ai.facebook.com/blog/pushing-state-of-the-art-in-3d-content-understanding/ In order to interpret the world around us, AI systems must understan