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 …...

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 …...

论文笔记:Dynamic Graph CNN for Learning on Point Clouds

DGCNN 是对 PointNet 的改进,PointNet 网络每个点单独提取特征缺乏局部关联。DGCNN 提出了 EdgeConv 就是对它的改进。 1 网络结构 DGCNN 网络结构如下图所示,可以看出其整体架构和 PointNet 是基本一致的,主要区别就是将其中的 MLP 替换成了 EdgeConv。 2 EdgeConv 2.1 EdgeConv 结构 上图是 EdgeConv 的示意图...

论文笔记:GCNv2: Efficient Correspondence Prediction for Real-Time SLAM

GCNv2 是一个专门针对几何匹配的描述子网络,是对 GCN 的改进版主要工作如下:1)与常见深度学习特征匹配的性能并且显著减少了前向运算的时间;2)加入了二值化层,生成二值特征。 1 GCNv2 网络结构 GCNv2 网络结构如下图所示: 这一结构不必赘述,其实跟 SuperPoint 很像,不过 Descriptors 部分是把 Keypoints …...

EM估计(Expectation Maximization Algorithm)

这篇文章实际上是Ng在CS229上一个课程讲座。因为EM估计也很常用,特别是语义SLAM里面,这里根据一些粗浅的理解做一个总结备忘。 EM算法1是分为E(期望)和M(极大)的两步迭代优化算法,主要用于解决数据缺失情况下的概率估计问题。这个数据缺失其实不太好理解,有一个男女生身高的经典例子比较形象2,可以从ML到E …...

论文笔记:NetVLAD: CNN architecture for weakly supervised place recognition

NetVLAD1是一个较早的使用 CNN 来进行图像检索或者视频检索的工作,后续在此工作的基础上陆续出了很多例如 NetRVLAD、NetFV、NetDBoW 等等的论文,思想都是大同小异。 一、图像检索 VLAD 和 BoW、Fisher Vector 等都是图像检索领域的经典方法,这里仅简介下图像检索和 VLAD 的基本思想。 图像检索(实例搜索)是这 …...

Tensorflow C API 从训练到部署:使用 C API 进行预测和部署

前述博文 Tensorflow C++ 从训练到部署(2):简单图的保存、读取与 CMake 编译 和 Tensorflow C++ 从训练到部署(3):使用 Keras 训练和部署 CNN 使用 Tensorflow/Keras 的 Python API 进行训练,并使用 C++ API 进行了预测。由于 C++ API 需要编译...

[TX2] Tensorflow 1.12.0 在 Jetson TX2 上的编译

系统环境 Ubuntu 16.04 Jetpack 3.2.1 on TX2 [Link](with CUDA 9.0 cuDNN 7.0.5) 1、编译准备 1)配置环境 Shell export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/extras/CUPTI/lib64:$LD_LIBRARY_PATH 1 export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/extras/CUPTI/lib64:$LD_LIBRARY_PATH 2)安装依赖 Java Shell sudo apt-...

Deep Local Feature 文章 & 数据收集

在 SLAM 中 Local Feature 的提取和匹配是一个比较重要的内容,近些年有很多相关的使用 Deep Learning 学习局部描述子的工作,这里做一下相关文章和代码收集。后续如有精力会进行速度和性能比较。 文章收集 数据收集[......] 继续阅读 >>...

Tensorflow C++ 从训练到部署(3):使用 Keras 训练和部署 CNN

在上一篇文章中我们并没有去训练一个真正的网络和解决一个实际问题,我们所做的是构建了一个 c = a * b 的计算图,并用 python 进行了保存和 c++ 进行了读取,这一保存和读取中也仅包含图的结构并没有相关参数。本篇文章中我们进一步以 Tensorflow 官方的 Fashion MNIST 为例,完成一个简单的分类问题。本文前面 K …...