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“Here’s to the crazy ones. The misfits. The rebels. The troublemakers. The round pegs in the square holes. The ones who see things differently. They’re not fond of rules. And they have no respect for the status quo. You can quote them, disagree with them, glorify or vilify them. About the only thing you can’t do is ignore them. Because they change things. They push the human race forward. And while some may see them as the crazy ones, we see genius. Because the people who are crazy enough to think they can change the world are the ones who do.”

— Apple’s “Think Different” commercial, 1997
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本文记录工作中常用的bash命令,忘性大,在此记录。

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今天要介绍的文章是来自Stephen等人在CVPR2021发表的Patch-NetVLAD,论文名是”Patch-NetVLAD: Multi-Scale Fusion of Locally-Global Descriptors for Place Recognition“。本方法结合局部与全局特征的优势并利用NetVLAD残差得到patch-level的特征,该特征能够有效应对环境以及视角变化对VPR带来的影响,获得了“ECCV2020 Facebook Mapillary Visual Place Recognition Challenge”的冠军。

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最近有几个同学问我光场相机是否能够用在SLAM中,我的第一感觉是不可能

本人研究生期间一直进行光场相机深度恢复的工作,深知其优势与不足。SLAM是我参加工作以来从事的研究方向,经过两年多的摸爬滚打算是入门了。目前视觉SLAM理论上虽已比较成熟,但在实际使用中仍会遇到诸多问题,如容易受到外界因素如光照/动态物体/稀疏纹理/室外大场景/快速运动等因素的影响,这些问题仅使用传统相机似乎无法有效解决。而光场相机相较于传统相机能够记录同时记录光线的方向与强度,这使我们可以通过计算成像得到一些列虚拟视角的图像。简单来说就是单目光场相机实现了虚拟多目的效果,但这些虚拟视角间的基线距非常小,测距范围有限,预期无法获得长距离的深度信息。

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近期本人工作中频繁用到跨语言文本读写,本文结合实例介绍使用$\mathbf{Matlab}/\mathbf{Python}/\mathbf{C++}$读写文件的常规操作,以便后续查阅。

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2020年10月6日,接回了mango。小家伙突然来到新的环境有点害怕,躲在角落,一天没有吃饭。过了一天之后就慢慢变好了,该吃吃该喝喝。今天下午,它爬上阳台睡着了,我用手机拍了几张猛兽照。

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