Differentiable Optimization 工作整理

在深度学习中,可微(Differentiable)是一个很重要的环节,可微意味着能够进行训练。在 SLAM 和很多 3D 系统中,后端往往伴随着大量的在线优化(Optimization)算法,这些算法对于整个 pipeline 很重要,如果要进行 End-to-end 学习的话,如果随意用回归之类的方法代替优化,往往不能取得满意的效果。一个比较简单直接的思想也就是把优化部分进行可微化,这样就可以比较容易地进行替换。 目前基于将优化算法可微化的论文和开源工作感觉还比较有限,这里就看到的一些进行整理,大家如果有相关工作欢迎留言补充。...

将门创投分享《三维视觉与机器人》

document.getElementById("test").style.height=document.getElementById("test").scrollWidth*0.75+"px"; 1月16日我在将门创投在线直播分享了《三维视觉与机器人》,现将完整录像与 PPT 同步分享到这里。由于能力有限,经验不足,还望大家批评指正。 分享目录 SLAM 研究内容与应用概要 专题1:VIO& 多传感器融合 专题2:Struct SLAM 专题3:Visual Localization 专题4:激光SLAM 专题5:三维重建 专题6:语义 SLAM & HDMap 相关下载 PPT 下载 [pdf-embedder url="http://www.liuxiao.org/wp-content/uploads/2020/01/三维视觉与机器人_刘骁-将门-PDF.pdf"] PPT 下载 录像下载(by 将门创投) https://pan.baidu.com/s/1Sl9dYQsOxq4WVlotp8TNTg 相关地址 将门创投公众号:https://mp.weixin.qq.com/s/j_ZkLG4TrOu9o4hI31gPGw 视频回顾(B站):https://www.bilibili.com/video/av83616108/...

Ubuntu Linux 常用命令

1 压缩解压缩 建议使用 7zip 进行压缩解压缩操作,一方面支持 2G 以上压缩文件,另一方面命令也相对简洁。 1)安装 7zip PowerShell sudo apt-get install p7zip-full p7zip-rar 1 sudo apt-get install p7zip-full p7zip-rar 2)解压文件 PowerShell 7z x yourfile.zip 1 7z x yourfile.zip 以上命令解压到与文件名同名的文件夹。如果要解压到当前文件夹使用 7z e。 3)压缩文件 PowerShell 7z a -t7z files.7z *.txt 1 7z...

Anaconda 镜像源

由于中国访问 Anaconda 官方镜像源比较慢,因此如果遇到速度瓶颈,可以尝试更换为其他国内镜像源。方法是: 编辑 ~/.condarc 文件,替换为下述任一镜像源的内容。 1 北京外国语大学镜像源 网址:https://mirrors.bfsu.edu.cn/ 可用性:可用,速度快 Shell channels: - defaults show_channel_urls: true channel_alias: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda default_channels: - https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/main - https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/free - https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/r - https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/pro -...

Terminator 安装 & 使用

Terminator 是一个命令行模拟器,相比系统默认的 Terminal 工具,其提供了更多的功能,比如窗格划分、风格设置等。与之前介绍的 Tmux 虚拟终端使用 不同,这是一个运行在自己电脑端的命令行 GUI 工具,而前者可以运行在服务器端并且能够持久运行与共享 session。 0 系统环境 Ubuntu 16.04 1 安装步骤 使用以下命令进行安装即可: ZSH sudo add-apt-repository ppa:gnome-terminator sudo apt-get update sudo apt-get install terminator 123 sudo add-apt-repository ppa:gnome-terminatorsudo apt-get updatesudo apt-get...

TeXLive + TeXstudio 配置与使用

LaTex 是学术论文写作的标准工具,其排版好,可控制性强同时格式调整容易书写更快。TeXLive + TeXstudio 是一个比较常见的搭配(当然 TeXmaker 也是可以的,并没有太大区别,TeXstudio 高级功能更多一点),这里面简单总结下其安装配置过程。 0 系统环境 Ubuntu 16.04 1 安装步骤 在 Ubuntu 上安装这一组合非常容易仅需两行命令即可(分别安装 TeXLive 包和 TeXstudio 包): Shell sudo apt-get install texlive-full sudo apt-get install texstudio 12 sudo apt-get install...

论文笔记:Deep ChArUco: Dark ChArUco Marker Pose Estimation

ChArUco 在相机标定中比较常用,同时在一些 AR 应用中也有涉及。这篇文章是针对 ChArUcho 这个矩阵二维码使用 Deep Learning 方法进行姿态估计,取得了比传统方法更佳鲁棒的结果(似乎可以为标志检测之类)。 文章主要贡献在于: 1、两个网络 ChArUcoNet 和 RefineNet:前者用于定位 ChArUco 的角点坐标,后者用于对角点坐标进行亚像素修正 2、使用仿真数据进行自动标注与训练的方式 1 传统方法 ChArUcho 示意图如下: ChArUco 就是棋盘格和 ArUco 码的结合,整体是一个 5x5 的期盼形状,总共有 16 个 ArUco 码代替了棋盘格中的白色方格,其中的...

论文笔记:Deep Closest Point: Learning Representations for Point Cloud Registration

DCP 是一篇基于 Deep Learning 来解决 ICP 问题的,其中 Deep Learning 部分主要用于做匹配,后端仍然沿用 SVD 的方法。比很多 MLP 直接出 Pose 的合理,也取得了更好的效果。在与传统方法例如 Go-ICP 以及深度学习方法 PointNetLK 的对比中,都取得了一定的优势。 1 经典 ICP 问题 这一部分在之前的论文笔记中已经有了比较详细的阐述,参见:使用 SVD 方法求解...

使用 SVD 方法求解 ICP 问题

本文是结合《Least-Squares Rigid Motion Using SVD》和《Least-Squares Fitting of Two 3-D Point Sets》两篇文章写的一个总结,里面有一些是自己的理解不一定正确。 1 问题定义 假设我们有两个点云集合 和 ,则我们定义的 ICP 问题是通过最小化点对之间距离获得相应的 Pose: 其中 代表每个点的权重。R 和 t 是我们所要求的旋转矩阵和平移向量。 2 计算平移 我们分两步求解旋转和平移,首先求解 t。固定...

Ubuntu 下监控并自动重启网卡

很多时候网站服务器挂掉也可能是因为网卡挂掉了,如果你网站不能访问时 SSH 也无效了一般都是这个问题。这时可以通过一个定时脚本监控网络并进行自动重启。相关文章:Linux 下如何监控并自动重启 apache 1 创建脚本 auto_restart_network.sh 内容如下: Shell #!/bin/bash ping www.baidu.com -c 1 >/dev/null if [ $? -ne 0 ];then # systemctl restart network sudo /etc/init.d/networking restart echo `date` network restart >>...