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由浙江大学CAD&CG国家重点实验室主办、浙江大学-商汤三维视觉联合实验室协办的“SLAM技术及应用”暑期学校于7月20日如期拉开序幕。
今天(2019/07/20)看到直播的时候已经是下午4点半了,只听到刘浩敏讲到末尾的一段,幸好主办方提供了讲座课件,Download下来慢慢看。

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本文出自近几年备受瞩目的创业公司MagicLeap,发表在CVPR 2018,一作Daniel DeTone[paper][slides][code]

这篇文章设计了一种自监督网络框架,能够同时提取特征点的位置以及描述子。相比于patch-based方法,本文提出的算法能够在原始图像提取到像素级精度的特征点的位置及其描述子。
本文提出了一种单映性适应(Homographic Adaptation)的策略以增强特征点的复检率以及跨域的实用性(这里跨域指的是synthetic-to-real的能力,网络模型在虚拟数据集上训练完成,同样也可以在真实场景下表现优异的能力)。

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The post contains papers-with-code about SLAM, Pose/Object tracking, Depth/Disparity/Flow Estimation, 3D-graphic, Machine Learning, Deep Learning etc.

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关于科学上网,食用别人调配的酸酸乳总觉味道不对,自食其力心里才会感到踏实。受Newdee老贼指点,鄙人成功在服务器上开启了酸酸乳服务。详细过程Newdee已经在博文“SS服务器搭建”介绍地相当详细。本人记性不好,遂本文将记录几个关键步骤,以备后续不时之需。
注意:本文仅供个人学习使用,不可用于商业或者违法行为!

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最近一段时间在推$Jacobian$,会用到一些关于李代数求导的知识。参考高博《视觉slam十四讲》一书,在此总结一些常用的关于李群与李代数相关的知识点。

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首先,解释下SLAM的概念,借鉴高博《视觉 SLAM 十四讲》中的一句话:SLAM 是 Simultaneous Localization and Mapping 的缩写,中文译作“同时定位与地图构建”。它是指搭载特定传感器的主体,在没有环境先验信息的情况下,于运动过程中建立环境的模型,同时估计自己的运动。如果这里的传感器主要为相机,那就称为“视觉 SLAM”。

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