动物姿态的自动捕捉正在改变研究神经科学和社会行为的方式。运动携带着重要的社会线索，但是现有的方法不能很好地估计动物的姿态和形状，特别是鸟类，会受到环境中的物体遮挡。为了解决这个问题，作者首先引入了一种模型和多视图优化方法，来捕捉鸟类独特的形状和姿势空间。然后介绍了一种用于从单视图准确恢复鸟类姿势的方法，还包括鸟类的关键点、mask和外形。最后提供了一个包含大量多视图关键点和mask注释的鸟类数据集，可以从上面的项目链接中找到。
作者介绍 郭成日 云和恩墨北区技术工程师 专注于SQL审核和优化相关工作。曾经服务的客户涉及金融保险、电信运营商、政府、生产制造等行业。 在优化器进行查询转换的时候，如果将内嵌视图里推入连接谓词，视
代码、项目、论文地址：在公众号「计算机视觉工坊」，后台回复「3D鸟类重建」，即可直接下载。
利用鲁棒的地图融合方法解决不限数量的子地图融合问题，Altas使SLAM系统变的更加的精准和鲁棒。在tracking线程跟踪失败的时候，系统会构建一个新的子地图。当该地图和先前的子地图有共同部分的时候就会进行地图融合。针对原来的方法中只舍弃特征点数量少的帧，我们也舍去位姿估计不准的帧来构建更加精准的子地图。
论文名称: ORBSLAM-Atlas: a robust and accurate multi-map system
文章：Real-Time Simultaneous Localization and Mapping with LiDAR intensity
论文题目：MVSNet: Depth Inference for Unstructured Multi-view Stereo, (ECCV2018 Oral)
文章：Online Camera-to-ground Calibration for Autonomous Driving
过去的 10 年间，软件的架构发生了巨大的变化，从早先流行的单体 MVC 架构，变成现成 5：5 开的分布式 vs 单体。只是呢，有大量的软件开发人员，并没有从单体的思维转成变化。于是，我们在一个个的组织里，见到了一个又一个的 “分布式单体”。 架构治理变得非常迫切。 Why ArchGuard？ 作为一个架构师或者是软件开发人员，在架构治理上，我们面对的诸多挑战有： 设计与实现不匹配。设计的软件架构与真正实施后的架构，存在着巨大的差异。而这个差异，往往需要实施一段时间之后才能发现。 代码量巨大，难以识别。
想要理解ORB-SLAM3的地图管理，仅看ORB-SLAM3的论文[3]是不够的，因为很多细节出现在之前的ORB-SLAM1/2[1][2]，以及ORB-Atlas[4]这几篇论文中。从头到尾搞清楚这些论文中采用的地图管理方法，就能理解ORB-SLAM3中的内容。本文介绍这几篇论文中涉及地图的部分，并不介绍特征跟踪、关键帧创建等内容。作者能力有限，在整理时难免出现疏漏，望读者以原论文为准。
最近，谷歌X的实习生Bowen Wen新开源了用于6D物体姿态跟踪的代码BundleTrack，该工作已经被今年的IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems(IROS)录用。其中Bowen Wen为该论文唯一学生作者，此前也是se(3)-TrackNet的第一作者（目前state of art的基于CAD模型的6D姿态跟踪算法），目前为美国Rutgers大学的在读博士，过去几年曾在Facebook Reality Labs, 亚马逊和商汤科技实习。
PVA-MVSNet是ECCV2020的一篇文章，该文章在基于深度学习的MVS问题上，针对代价体和深度图优化方式进行了改进，减少了代价体运算所消耗的运算内存，同时大大提升了重建模型的完整度。效果如图1所示。
文章：RadarSLAM: Radar based Large-Scale SLAM in All Weathers
文章：Multi-Session, Localization-oriented and Lightweight LiDAR Mapping Using Semantic Lines and Planes
请阅读本文之前最好把ORB-SLAM3的单目初始化过程再过一遍（ORB-SLAM3 细读单目初始化过程(上)、超详细解读ORB-SLAM3单目初始化（下篇）），以提高学习效率。单目初始化过程中最重要的是两个函数实现，分别是构建帧（Frame）和初始化（Track）。接下来，就是完成初始化过程的最后一步：地图的初始化，是由CreateInitialMapMonocular函数完成的，本文基于该函数的流程出发，目的是为了结合代码流程，把单目初始化的上下两篇的知识点和ORB-SLAM3整个系统的知识点串联起来，系统化零碎的知识，告诉你平时学到的各个小知识应用在SLAM系统中的什么位置，达到快速高效学习的效果。
在学习SLAM的过程中,我们会遇到各种BA问题,关于优化问题,有局部优化、全局优化、非线性优化、图优化、位姿图优化、BA优化等,那这些东西到底是什么意思? BA BA全称Bundle Adjustme
使用AprilTag基准标记SLAM，TagSLAM提供了一种方便、灵活和鲁棒性的方法。通过一些简单的提取,TagSLAM为GTSAM因子图优化器提供前端,使得可以快速设计一系列基于标签的实验:full SLAM,无重叠视图的相机标定、地面实况视觉定位,闭环测量、姿态估计等。本文中详细讨论了TagSLAM如何鲁棒的初始化因子图，并且作为一个应用实例表现闭环。
商汤研究院和浙江大学 CAD&CG 国家重点实验室合作研发了一个手机端实时单目三维重建系统 Mobile3DRecon。与现有的基于 RGBD 的在线三维重建或离线生成表面网格的系统不同，该系统结合前端位姿跟踪结果，允许用户使用单目摄像头在线重建场景表面网格。在深度估计方面，提出结合多视图半全局匹配算法和深度神经网络优化后处理过程鲁棒地估计场景深度。在表面网格生成过程，本文提出的在线网格生成算法可以实时增量地融合关键帧深度到稠密网格中，从而重建场景表面。通过定性和定量的实验验证，所研制的单目三维重建系统能够正确处理虚拟物体与真实场景之间的遮挡和碰撞，在手机端实现逼真的 AR 效果和交互。
文章：RoadMap: A Light-Weight Semantic Map for Visual Localization towards Autonomous Driving
小白：师兄师兄，最近我在看SLAM的优化算法，有种方法叫“图优化”，以前学习算法的时候还有一个优化方法叫“凸优化”，这两个不是一个东西吧？
一款高效、高性能的帧动画生成工具 简单的、高效的帧动画生成工具 GKA 是一款简单的、高效的帧动画生成工具，图片处理工具。 只需一行命令，快速图片优化、生成动画文件，支持效果预览。 一键式: 图片文件批量序列化重命名，生成帧动画文件，支持预览 性能佳: 支持相同图片复用✓ 图片空白裁剪✓ 合图优化✓ 图片压缩✓ 图片空白拆分优化✓ 图片像素差优化✓ 多倍图适配✓ 多模板: 内置多种文件输出模板，支持自定义模板 📷 快速开始 安装 sudo npm install -g gka --unsafe-perm=t
师兄：按照惯例，我还是先说说图优化的背景吧。SLAM的后端一般分为两种处理方法，一种是以扩展卡尔曼滤波（EKF）为代表的滤波方法，一种是以图优化为代表的非线性优化方法。不过，目前SLAM研究的主流热点几乎都是基于图优化的。
在深度学习大规模落地边缘端场景的今天，如何最大程度降本增效，是企业与开发者共同关注的话题。其中，模型的训练与推理是两个关键环节。
ICP点云配准就是我们非常熟悉的点云处理算法之一。实际上点云数据在形状检测和分类、立体视觉、运动恢复结构、多视图重建中都有广泛的使用。点云的存储、压缩、渲染等问题也是研究的热点。随着点云采集设备的普及、双目立体视觉技术、VR和AR的发展，点云数据处理技术正成为最有前景的技术之一。PCL是三维点云数据处理领域必备的工具和基本技能，这篇文章也将粗略介绍。
Thanks to LOAM, A-LOAM, and LIO-SAM code authors. The major codes in this repository are borrowed from their efforts.
这是我之前在泡泡机器人上翻译的文章，放在这里做个备份，原文链接：https://www.sohu.com/a/334072786_715754
SLAM是同步定位与地图构建(Simultaneous Localization And Mapping)的缩写，最早由Hugh Durrant-Whyte 和 John J.Leonard提出。SLAM主要用于解决移动机器人在未知环境中运行时定位导航与地图构建的问题。
论文地址： http://arxiv.org/pdf/1901.03642v1.pdf
一 简介 在检查某业务数据库的slowlog 时发现一个慢查询,查询时间 1.57s ,检查表结构 where条件字段存在正确的组合索引,正确的情况下优化器应该选择组合索引,而非为啥会导致慢查询呢？ 且看本文慢慢分析。
本文提出了ORB-SLAM，在大小场景、室内室外环境下都可以实时操作的一种基于特征的单目SLAM系统。系统对复杂的剧烈运动具有鲁棒性，允许宽基线的闭环和重定位，且包含完整的自动初始化。基于最近几年的优秀算法之上，我们从头开始设计了一种新颖的系统，它对所有SLAM任务使用相同的特征：追踪、建图、重定位和闭环。合适策略的存在使得选择的重建点和关键帧具有很好的鲁棒性，并能够生成紧凑的可追踪的地图，只有当场景内容发生变化地图才改变，从而允许长时间操作。本文从最受欢迎的数据集中提供了27个序列的详尽评估。相对于其他最先进的单目SLAM方法，ORB-SLAM实现了前所未有的性能。为了社会的利益，我们将源代码公开。
1、SLAM是什么 SLAM是同步定位与地图构建(Simultaneous Localization And Mapping)的缩写，最早由Hugh Durrant-Whyte 和 John J.Leonard提出。SLAM主要用于解决移动机器人在未知环境中运行时定位导航与地图构建的问题。
一个近期由Hudi PMC & Uber Senior Engineering Manager Nishith Agarwal分享的Talk
导读 在追求高效率营销系统运作的过程中，黑名单管理是一个不可忽视的环节。传统的黑名单处理方式可能面临效率低下和扩展性差的问题。本文将深入探讨一种创新的解决方案：位图的应用。位图以其卓越的空间效率和处理速度，提供了一种优化黑名单管理的新思路。本文将详细分析位图在营销系统黑名单中的应用，探讨它如何改进数据处理流程，以及实现对大规模黑名单的高效管理。这一技术的引入，不仅提升了系统性能，还为数据处理领域带来了新的启示。
Stability AI又有新动作了！这次给我们端上来的是全新的3D生成模型Stable Video 3D（SV3D）。
文章：AVM-SLAM: Semantic Visual SLAM with Multi-Sensor Fusion in a Bird’s Eye View for Automated Valet Parking
除了我上次说的launch文件没有写，还有SLAM的源码没有分析，除了这些，我先给大家写下SLAM编译的过程，但是X3本身的内存太小了，我一开始按照电脑配置写的j8（相当于火力全开的意思），但是根本不行。
Visual-Inertial Monocular SLAM with Map Reuse
ORB-SLAM3是一个支持视觉、视觉加惯导、混合地图的SLAM系统，可以在单目，双目和RGB-D相机上利用针孔或者鱼眼模型运行。
作者：Anqi Joyce Yang, Can Cui , Ioan Andrei Bârsan , Raquel Urtasun , Shenlong Wang
好久没有更新SLAM系列的文章了，前面我们讲到了激光SLAM技术。基于激光雷达的同时定位与地图构建技术（simultaneous localization and mapping， SLAM）以其准确测量障碍点的角度与距离、 无须预先布置场景、可融合多传感器、 在光线较差环境工作、 能够生成便于导航的环境地图等优势，成为目前定位方案中不可或缺的新技术。
大家好，我是 IP实验室成员阿常，昨天阿常和 IP实验室创始人 @IDO老徐 进行了第 2次 1 V 1连麦，聊 IP定位、诊断。
同步定位和建图(SLAM)是实现机器人在未知环境下的定位和移动的重要技术方法[1]。定位精度是井下巡检的核心指标，高精度的定位算法是巡检过程中导航和避障的基础。但井下环境复杂，具有低照度、弱纹理、图像特征难以识别的特点[2]，给基于视觉的SLAM算法带来了极大的困难。而激光SLAM算法测量距离远、精度高，利用环境的结构特征进行定位[3]，在井下环境中更具应用前景[4-5]。
为了方便大家了解基于多视图立体的三维重建技术，更重要的是能亲手利用开源数据集或者自己采集的影像跑一遍流程，进而对整个流程更为熟悉，本文整理了近年来几种经典的基于传统方法和基于深度学习方法的三维重建技术Pipeline，并详细介绍从多视图影像到深度图估计，再到恢复三维点云的整个过程。
PHP(超文本预处理器)是一种开源脚本语言。它吸收了很多常用语音的语法和特点，是目前大多数网站所采用的 WEB 开发语言。PHP 网站的 SEO 优化策略包括关键词优化、网站地图优化、URL 地址静态化和 URL 重写优化等。但是在这些优化的时候必须遵循各大搜索引擎公司的搜索原则，否则会被认为在 SEO 作弊，那样不但不会给网站带来人气和流量，还会影响网站被收录。 一、PHP 网站关键词优化 根据搜索引擎的工作原理，我们知道用户和搜索引擎都是根据关键词对目标网站进行搜索分析。通过分析这些的关键词和
在今年的敏捷团队建设中，我通过Suite执行器实现了一键自动化单元测试。Juint除了Suite执行器还有哪些执行器呢？由此我的Runner探索之旅开始了！
首先回顾一下历史：ORB-SLAM首次在2015年被提出，它的改进版ORB-SLAM2在2017年被提出，同年提出了ORB-SLAM-VI，时隔3年，ORB-SLAM3横空出世，朋友圈、学术群里到处都在热议这个挂在Arxiv才不到3天的论文。好奇心的驱使下，本人偷瞄了一下论文，就在这里总结一下吧。
我原来总结过LOAM_Livox，这篇文章主要是解决LOAM在长时间运行的时累计误差的问题。本文提出的方法计算关键帧的2D直方图，局部地图patch，并使用2D直方图的归一化互相关(normalized cross-correlation)作为当前关键帧与地图中关键帧之间的相似性度量。这个方法快速且具有旋转不变性，鲁棒性高。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM
