0
  • 聊天消息
  • 系统消息
  • 评论与回复
登录后你可以
  • 下载海量资料
  • 学习在线课程
  • 观看技术视频
  • 写文章/发帖/加入社区
会员中心
创作中心

完善资料让更多小伙伴认识你,还能领取20积分哦,立即完善>

3天内不再提示

3D视觉工坊

文章:432 被阅读:117.6w 粉丝数:28 关注数:0 点赞数:3

广告

聊聊3D激光SLAM开源算法-LeGo-LOAM

相对于LOAM算法,LeGo-LAOM能够进行地面优化,同时保证了轻量级,也加入了回环检测模块。本课....
的头像 3D视觉工坊 发表于 06-11 10:21 2652次阅读
聊聊3D激光SLAM开源算法-LeGo-LOAM

VPS、GPS与SLAM的区别与联系

VPS全称为Visual Positioning System,即视觉定位系统。
的头像 3D视觉工坊 发表于 06-09 09:27 2233次阅读
VPS、GPS与SLAM的区别与联系

从双目标定到立体匹配:Python实践指南

obj_points、img_points_left和img_points_right分别是存储每个....
的头像 3D视觉工坊 发表于 06-08 16:28 4023次阅读
从双目标定到立体匹配:Python实践指南

从零开始:入门双目视觉你需要了解的知识

双目标定的方法有很多,常用的是基于棋盘格图案的张氏标定法,它利用多幅不同角度拍摄的棋盘格图像,通过提....
的头像 3D视觉工坊 发表于 06-06 14:35 1863次阅读
从零开始:入门双目视觉你需要了解的知识

3D曲面重建之移动最小二乘法

在全局最小二乘拟合中,我们假设整个域中都可以用一个单一的多项式精确地描述数据所代表的函数。但是,对于....
的头像 3D视觉工坊 发表于 06-06 14:33 1651次阅读
3D曲面重建之移动最小二乘法

在城市地区使用低等级IMU的单目视觉惯性车轮里程计

受简化惯性传感器系统(RISS)[23]的启发,我们开发了视觉惯性车轮里程计(VIWO)。具体而言,....
的头像 3D视觉工坊 发表于 06-06 14:30 2582次阅读
在城市地区使用低等级IMU的单目视觉惯性车轮里程计

Co-SLAM: 联合坐标和稀疏参数编码的神经实时SLAM

基于坐标的网络将输入点坐标嵌入到高维空间,使用正弦或其他频率嵌入,使它们能够捕捉高频细节,这对高保真....
的头像 3D视觉工坊 发表于 06-02 16:39 4606次阅读
Co-SLAM: 联合坐标和稀疏参数编码的神经实时SLAM

Wheel-SLAM:低成本轮式IMU的SLAM系统

移动机器人需要一种对环境干扰具有鲁棒性的可靠位姿估计器,为此,惯性测量单元(IMU)发挥了重要作用,....
的头像 3D视觉工坊 发表于 06-02 14:55 2038次阅读
Wheel-SLAM:低成本轮式IMU的SLAM系统

HighLight:视觉重定位,同等精度下速度提升300倍

与以往基于学习的视觉定位算法的区别在于:以前的方法往往需要数小时或数天的训练,而且每个新场景都需要再....
的头像 3D视觉工坊 发表于 06-01 14:38 1284次阅读
HighLight:视觉重定位,同等精度下速度提升300倍

如何学习相机模型与标定?

相机标定是通过输入带有标定patter的标定板来获得相机参数的一个过程。实际的光学成像是一套非常复杂....
的头像 3D视觉工坊 发表于 06-01 14:36 1570次阅读
如何学习相机模型与标定?

经典的滤波算法:Madgwick滤波算法

Madgwick算法与Mahony算法相比,最大的不同之处是如何对待加速度计估计的误差。Mahony....
的头像 3D视觉工坊 发表于 05-31 11:12 5847次阅读
经典的滤波算法:Madgwick滤波算法

Kalman滤波通俗理解+实际应用

卡尔曼滤波是一种利用线性系统状态方程,通过系统输入输出观测数据,对系统状态进行最优估计的算法。
的头像 3D视觉工坊 发表于 05-30 09:20 2338次阅读
Kalman滤波通俗理解+实际应用

利用NeRF训练深度立体网络的创新流程

  本文提出了一种新的深度立体网络训练框架,可以从使用单个手持相机拍摄的图像序列中生成立体训练数据。....
的头像 3D视觉工坊 发表于 05-29 10:49 1738次阅读
利用NeRF训练深度立体网络的创新流程

彻底搞懂基于Open3D的点云处理教程!

面向点云处理领域的基础工具课,主要以Python为编程主要语言,介绍Open3D库的使用方法。课程特....
的头像 3D视觉工坊 发表于 05-29 09:49 7157次阅读
彻底搞懂基于Open3D的点云处理教程!

一种端到端的立体深度感知系统的设计

    本文提出了一种生产化的端到端立体深度感知系统设计,可以完成预处理、在线立体校正和立体深度估计....
的头像 3D视觉工坊 发表于 05-26 16:12 1566次阅读
一种端到端的立体深度感知系统的设计

大模型时代下,普通科研人怎么办?

所以,这篇arXiv的论文提出了一个简单而有效的基于SAM大模型的视听定位和分割框架,即AV-SAM....
的头像 3D视觉工坊 发表于 05-24 16:00 1465次阅读
大模型时代下,普通科研人怎么办?

SDMNet:大规模激光雷达点云配准的稀疏到稠密匹配网络

为了处理上述的问题,我们提出了SDMNet,一种新的由稀疏到密集的针对大规模室外点云的配准方法。稀疏....
的头像 3D视觉工坊 发表于 05-24 15:53 2261次阅读
SDMNet:大规模激光雷达点云配准的稀疏到稠密匹配网络

深度相机是如何标定的?

常见的消费级RGB-D相机具有粗略的内参和外参校准数据的,通常无法满足许多机器人应用所需的精度要求。
的头像 3D视觉工坊 发表于 05-23 09:28 2809次阅读
深度相机是如何标定的?

基于自动驾驶车辆新型的视觉语义定位算法

  摘要 高度精确且鲁棒的定位能力对于城市场景中自动驾驶车辆(AVs)至关重要。传统的基于视觉的方法....
的头像 3D视觉工坊 发表于 05-22 11:42 1552次阅读
基于自动驾驶车辆新型的视觉语义定位算法

城市场景中自动驾驶车辆基于高精度地图的视觉语义定位

城市场景中具有各种复杂的道路条件,例如城市峡谷、隧道、高架等,这使得AVs定位更具有挑战性。为了在该....
的头像 3D视觉工坊 发表于 05-22 11:38 1521次阅读
城市场景中自动驾驶车辆基于高精度地图的视觉语义定位

Mahony算法常见的姿态融合算法

首先要指出的是,Mahony算法假设加速度计测量的加速度完全由重力提供,即物体本体运动产生的加速度可....
的头像 3D视觉工坊 发表于 05-22 09:22 4222次阅读
Mahony算法常见的姿态融合算法

IMU姿态滤波算法——Mahony算法:原理与代码

首先要指出的是,Mahony算法假设加速度计测量的加速度完全由重力提供,即物体本体运动产生的加速度可....
的头像 3D视觉工坊 发表于 05-22 09:18 7688次阅读
IMU姿态滤波算法——Mahony算法:原理与代码

持续在榜的RAFT-Stereo,你确定不来了解吗?

给定一对矫正后的图像(IL, IR),目标是估计一个视差场d,使每个IL中的像素都有水平的位移。与R....
的头像 3D视觉工坊 发表于 05-19 09:24 2106次阅读
持续在榜的RAFT-Stereo,你确定不来了解吗?

最新3D表征自监督学习+对比学习:FAC

第二个是我们防止 3D 片段/对象之间的过度判别,并通过 Siamese 对应网络中的自适应特征学习....
的头像 3D视觉工坊 发表于 05-17 09:28 1825次阅读
最新3D表征自监督学习+对比学习:FAC

CREStereo立体匹配算法总结

立体匹配是计算机视觉的重要领域,通过给定一对经过校正的图像,计算对应像素之间的位移,即视差。
的头像 3D视觉工坊 发表于 05-16 09:05 3768次阅读
CREStereo立体匹配算法总结

相机标定,你还没读过张正友标定法吗?

本文的研究背景是建立在摄像机校准技术的基础上,提出了一种新的技术,在不需要高昂成本设备(如正交平面)....
的头像 3D视觉工坊 发表于 05-15 15:54 2033次阅读
相机标定,你还没读过张正友标定法吗?

SEDNet:视差和不确定性联合评估的新方法

立体匹配网络在一种称为成本体积(cost volume)的体积上运行,该体积在每个像素处汇聚每个可能....
的头像 3D视觉工坊 发表于 05-15 15:12 1645次阅读
SEDNet:视差和不确定性联合评估的新方法

DLNR还没来,先看EAI-stereo!

立体匹配领域中的数据驱动方法占据了主导地位。为了提高准确性,许多研究者采用了3D卷积和金字塔结构。为....
的头像 3D视觉工坊 发表于 05-12 16:20 1380次阅读
DLNR还没来,先看EAI-stereo!

杂谈光场相机的不足、优势、应用和展望(中)

尽管光场相机的空间分辨率较低,但是这一问题,有望随着感光芯片的技术进步而解决。机器阅读并去理解图像,....
的头像 3D视觉工坊 发表于 05-10 14:29 2812次阅读
杂谈光场相机的不足、优势、应用和展望(中)

如何实现面向三维点云的信息丰富的旋转不变特征

其中表示旋转矩阵,表示平移向量, 是残差误差。在实践中,由于这个问题的非凸性,同时找到对应关系和估计....
的头像 3D视觉工坊 发表于 05-10 11:42 1395次阅读
如何实现面向三维点云的信息丰富的旋转不变特征