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论文翻译 | ORB-SLAM3：一个用于视觉、视觉惯性和多地图SLAM系统

,以牺牲召回为代价来提高精度.结果,系统在关闭循环和重用以前的地图方面太慢.我们提出了一种新的位置识别算法,首先检查候选关键帧的几何一致性,然后检查与三个可共视关键帧的局部一致性,这三个关键帧在大多数情况下已经在地图中...另外的创新点在于，一旦新的关键帧和匹配映射之间的相对姿态被估计出来，我们定义一个local window（局部窗口），其中包含匹配的关键帧及其在共视图中的邻域。...首秀是地图点融合：融合窗口由匹配的关键帧组合而成,检测到重复的点进行融合,在共视性和本质图中创建新的关联....实验结果 整个系统的评估分为: EuRoC中的单阶段实验:对11个序列中的每一个进行处理以产生一个图,传感器配置:单目、双目和双目惯性 在具有挑战性的TUM VI中,具有鱼眼镜头摄像机的单目和双目视觉惯性...,ORB-SLAM3的精度是VI-DSO和VINS-Mono的两倍多,再次显示了中长期数据关联的优势.与ORB-SLAM VI相比,我们新颖的快速IMU初始化允许ORB-SLAM3在几秒钟内校准惯性传感器

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前端快速入门之概述

已知的发展（局部） HTML -> HTML5 CSS -> Sass, Less, Stylus JavaScript -> jQuery -> Vue/Node -> 已不单单是前端语言 如何学习（...路线图） 先易后难；先实践，后理论； 三要素的简单组合（易） 学习HTML的块/div、段落/p、表格/table、按钮/button等基本标签，并熟悉其具有的属性 学习CSS的盒模型，理解边距/padding...、间隔/margin、浮动方式/float等的控制命令 学习原生JavaScript的选择器、事件绑定、资源请求等（之后） 增强版本 添加资源请求（数据的读取） form ajax(jQuery) get...浏览器debug技巧（一般使用） F12/network 看加载的请求 F12/console 看加载出现的异常（info、error、warning） F12/Elements/Style 看样式（盒模型...方式 //前端发送请求url，后端拦截匹配对应后台处理，完成后返回结果（全局、需刷新） ajax方式 //流程同上，但返回结果被控制在提交请求的ajax域内（局部结果，无刷新），可在不全局刷新页面的情况下对局部内容进行更新

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    Upscale-A-Video: 实时视频超分辨率的时间一致扩散模型

    然而，由于对输出保真度和时间一致性的高要求，将扩散模型应用于视频超分辨率仍具有挑战性。本工作提出了 Upscale-A-Video，利用文本引导的潜在扩散框架，用于视频超分。...这些任务的复杂性不仅在于实现局部片段的时间一致性，还在于保持整个视频的一致性。 本方法的框架在潜在扩散模型（LDM）中加入了局部和全局模块，以保持视频片段内和视频片段间的时间一致性。...视频片段内局部一致性 微调 U-Net 本方法在预训练图像超分模型中引入了额外的时间层，以实现视频片段内的局部一致性约束。...视频片段间全局一致性 LDM 中的时间层仅限于处理局部序列，因此无法在视频片段之间的全局一致性约束。之前的研究已经展示了光流引导的长期传播在视频增强任务的时间一致性方面的优势。...具体来说，我们在 SD 框架内提出了一种新颖的局部-全局时间策略，从而增强了时间一致性。

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    神奇！AI扩图&改图还能这么玩？

    MiracleVision（奇想智能）AI扩图效果 由于outpaint任务中的mask区域只能从图像内部获取引导信息，其他的方向上都是图像边界，因此生成的内容更加具有随机性，会更加的发散。...为了填补图像外围的空白区域，同时保证画面拓展的准确性，团队依托场景识别算法对图像风格及内容进行推断，并充分利用图像内容的相关性，通过在扩展边缘处镜像复制原图中的像素并叠加随机噪声，为模型提供适合的初始先验...比如在没有其他引导的情况下，模型会更倾向于在一个形状为猫的mask区域内填充一只新的猫，从而导致消除任务失败。...由于不同的GPU显卡对8bit量化的支持存在差异性，因此创新性采用混合精度策略，在不同的服务器资源环境下自适应地选取最优算子，从而实现总体加速的最优解。...而对于分辨率较高的用户输入图像，由于受限于服务器资源与时间成本，很难在原始分辨率情况下直接进行推理。

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    【17】进大厂必须掌握的面试题-50个Angular面试

    支持验证 客户端和服务器之间的通讯便利 支持依赖注入 具有强大的功能，例如事件处理程序，动画等。...是的，Angular确实支持嵌套控制器的概念。需要以层次方式定义嵌套控制器，以便在视图中使用它。 17.如何区分Angular表达式和JavaScript表达式？...AOT代表Angular-Ahead-of-Time编译器。它用于在构建过程中预编译应用程序组件及其模板。用AOT编译的Angular应用程序的启动时间更短。...AOT编译器可以丢弃未使用的指令，这些指令会使用摇树工具进一步丢弃。 23.解释jQLite。 jQlite也称为 jQuery lite是jQuery的子集，包含其所有功能。...以下是Angular支持的各种过滤器： 货币： 将数字格式化为货币格式。 日期： 将日期格式化为指定的格式。 filter： 从数组中选择项的子集。

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    【开源方案共享】ORB-SLAM3开源啦！

    第三个创新点是与一般的视觉里程计只能利用最后相邻几帧图像数据相比，ORB-SLAM3是第一个能够在算法阶段重用所有历史信息的系统，其中包含了共视帧之间的捆集调整（BA），即使共视帧在时间上相差甚远，甚至来自不同的地图...ORB-SLAM3是一个完整的多地图系统，能够在纯视觉或视觉惯性模式下工作，使用单目、立体或RGB-D传感器，使用针孔和鱼眼相机模型。...上图展示了与ORB-SLAM2具有平行关系的主要模块，并且ORB-SLAM3具有一些显著的新颖性，下面将对其进行总结： •地图集是由一组断裂的局部地图组成的多个地图。...否则，在一段时间后，活动地图将被存储为非活动映射，并从头开始初始化新的活动地图。...•局部地图线程将关键帧和特征点添加到活动地图中，移除多余的关键帧，并使用视觉或视觉惯性捆集调整来优化地图，在最接近当前帧的关键帧的局部窗口中执行。

    1.3K10

    Bootstrap笔记

    Otto 和 Jacob Thornton 在 2011 - 年发起的，并利用业余时间完成第一个版本的开发；为什么使用Bootstarp？... 视口的作用：在移动浏览器中，当页面宽度超出设备，浏览器内部虚拟的一个页面容器...，将页面容器缩放到设备这么大，然后展示目前大多数手机浏览器的视口（承载页面的容器）宽度都是980；视口的宽度可以通过meta标签设置此属性为移动端页面视口设置，当前值表示在移动端页面的宽度为设备的宽度，...视口 视口的作用：在移动浏览器中，当页面宽度超出设备，浏览器内部虚拟的一个页面容器...，将页面容器缩放到设备这么大，然后展示 目前大多数手机浏览器的视口（承载页面的容器）宽度都是980； 视口的宽度可以通过meta标签设置 此属性为移动端页面视口设置，当前值表示在移动端页面的宽度为设备的宽度

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    一文详解ORB-SLAM3中的地图管理

    1.基本概念 ·共视图 Covisibility Graph： 共视图是一个加权无向图，图中每个节点是相机的位姿，如果两个位姿的关键帧拍摄到的相同关键点的数量达到一定值（论文设定为至少15个），则认为两个关键帧具有共视关系...当一个关键帧被加入到共视图当中后，这个关键帧与共视图中具有最多观测点的关键帧之间建立一个边，完成Spanning Tree的增长。...2.具体的使用 ·利用局部地图进行跟踪 相机跟踪时利用了局部地图。...检测：首先由重识别模块检测出当前关键帧Ka与匹配上的待吞并关键帧Ks，并获取两个子地图当中与匹配上的两个关键帧具有共视关系的关键点和关键帧。 2....衔接区域的局部BA优化：融合后与Ka具有共视关系的关键帧参与局部BA优化，为避免gauge freedom，固定之前活跃地图中的关键帧而移动其他的关键帧。

    1.6K10

    6DoF视频技术研究进展

    该系统在几何排布上具有线性环绕的特点，并形成了著名的“子弹时间”影视效果（Stankiewicz等，2018）。观众可通过这种方式在屏幕上直接得到立体的观感。...为了有效克服伪纹理的问题，Ibrahim等人（2020b）引入条件随机场方法以抑制在彩色图引导过程中的纹理干扰问题。...超射线由与所有子视点图像都相关的超像素点构建，通过施加形状与大小的约束，使得超射线得以表达复杂的场景变换，继而通过参数化的视差模型描述每条超射线表示帧内的视差局部变化。...该类方法首先在所有待压缩的子视角图中选取数幅作为关键视角（Chen等，2018），压缩并传送至解码端。然后，在编码非关键子视角图时，将重建后的关键视角图作为输入，利用图像生成网络合成非关键视角图。...基于此，该方法进一步设计了基于用户感知的视口预测算法，通过模拟用户在分片地图上的视口运动，并根据用户的轨迹和其他类似用户在过去时间窗口的行为来确定用户将如何改变视口角度。 2）基于混合方法的预测方案。

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    6DoF视频技术研究进展

    该系统在几何排布上具有线性环绕的特点，并形成了著名的“子弹时间”影视效果（Stankiewicz等，2018）。观众可通过这种方式在屏幕上直接得到立体的观感。...为了有效克服伪纹理的问题，Ibrahim等人（2020b）引入条件随机场方法以抑制在彩色图引导过程中的纹理干扰问题。...超射线由与所有子视点图像都相关的超像素点构建，通过施加形状与大小的约束，使得超射线得以表达复杂的场景变换，继而通过参数化的视差模型描述每条超射线表示帧内的视差局部变化。...该类方法首先在所有待压缩的子视角图中选取数幅作为关键视角（Chen等，2018），压缩并传送至解码端。然后，在编码非关键子视角图时，将重建后的关键视角图作为输入，利用图像生成网络合成非关键视角图。...基于此，该方法进一步设计了基于用户感知的视口预测算法，通过模拟用户在分片地图上的视口运动，并根据用户的轨迹和其他类似用户在过去时间窗口的行为来确定用户将如何改变视口角度。 2）基于混合方法的预测方案。

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    腾讯混元3D-1.0:文本到3D和图像到3D的统一框架 ！

    实验结果表明，本文提出的自适应图像分割方法能够有效提取图像的局部特征，提高图像分割精度。同时，本文提出的方法具有较好的实时性和鲁棒性，适用于多种图像分割场景。...为了实现这一点，作者遵循零到三加法[40]，并将模型扩展为3倍大小[37]。作者使用零到三加法[40]中使用的参考注意力。参考注意力引导扩散模型生成与参考图像具有相似语义内容和纹理的图像。...自适应无分类器引导（Adaptive Classifier-free Guidance）是无分类器引导（CFG）的一种广泛使用的采样技术，用于扩散模型中平衡可控性和多样性。...基于这些观察，作者提出了一种自适应无分类器引导计划，为不同视图和时间步长设置不同的CFG尺度值。...作者评估了自适应无分类器引导（CFG）在生成的多视图图像上的有效性，如图7所示。在去噪过程中，传统固定CFG往往会在后视图产生暗影。

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    最新开源：BundleTrack - 无需任何CAD模型的6D物体姿态跟踪算法（谷歌X实习生）

    姿态图边包括特征和几何对应，在 GPU 上并行计算。鉴于此信息，姿势图步骤在线输出当前时间戳优化后姿态。通过检查当前帧优化后的姿态，如果它来自新的视角，那么它将会存储在内存池中。...3）特征点检测，匹配和局部配准 局部匹配是在连续的帧-1 和 之间 来计算初始粗略姿势 T~ 。为此，在每个图像上检测到的关键点之间进行匹配用于6D姿态配准。...4）对参与位姿图的关键帧选取 前面的局部配准仅仅得到当前帧的粗略姿态估计，接下来在姿态图优化步骤中对 T~ 进行细化。...当内存池中的关键帧数量 N 大于 K时，我们需要找到具有最大互视率的关键帧集重叠以更好地利用多视图一致性 5）在线位姿图优化 1 和 2 是平衡 E和E。...为了求解位姿图的最优姿势 为了更好地采取利用矩阵 J 和 W 的稀疏性，在每个Gauss-Newton step，一个迭代 PCG（预条件共轭Gradient)求解器被利用，其中对角矩阵J WJ 用作预处理器

    97030

    ICCV2023 SOTA 长短距离循环更新网络--LRRU介绍

    因此，除了RGB图像和稀疏深度图之外，我们还提出从目标深度图本身中提取特征来引导TDU。我们将从RGB图像和稀疏深度图中提取的特征称为交叉引导特征，将从目标深度图中提取的特征称为自引导特征。...由于偏移通常是分数，我们使用双线性插值对局部四点进行采样。滤波器权重 W 从交叉引导特征和自引导特征中预测。我们聚合来自稀疏选择的位置的深度值，具有学习到的权重。...我们发现，当不同TDU分别由不同尺度的交叉引导特征引导时，由更小尺度的交叉引导特征引导的TDU将自适应地学习以获得相对更大范围的邻域，反之亦然。这是因为不同尺度的交叉引导特征具有不同的感受野。...在后续迭代中，我们让TDU逐渐使用更大尺度的交叉引导特征图，例如1/4尺度、1/2尺度和全尺度，以便更多地关注短距离内的点。图5和图6展示了在迭代更新过程中内核范围从大到小的变化。...本文总结 本文提出了一种新型高效的深度补全网络LRRU，它通过结合目标相关更新模块和长短距离循环策略，实现了在参数量和推理时间较少的情况下达到SOTA的性能。

    69150

    滴滴AR实景导航背后的技术

    桔妹导读：机场、商场、火车站等大型室内场所内GPS信号不稳定、室内面积大、路线复杂、用户判断方向难等问题，给在大型场所内发单的乘客找上车点带来了很大的挑战，用户急需一种操作简单、交互友好的引导功能。...当长时间使用时，导致导航路线偏离正确路径，严重影响着用户体验。此外，用户行走行为和手机硬件的多样性，使得单一模型的惯性传感器位置推算很难解决所有场景遇到的问题。...（1）基于传感器融合的图像检索重排序技术 通常情况下，用户手机获取一张查询图后，首先对图像进行特征提取，然后采用特征描述子对特征点进行描述，根据图中提取的大量2D特征点，会在当前场景三维模型中检索相似的...（2）基于上下文信息的位姿校正技术 由于室内人造结构的特殊性，很多场景都是对称修建或者呈规则排列的几何布局，导致在视觉定位的时候，不仅是局部特征几乎一致，甚至大范围场景内的全局特征也是非常相似的，这就导致初始定位存在一定概率的误匹配情况...不过在实际情况中，这些容易混淆的区域不会完全一模一样，当用户移动一小段距离或者视角发生变化的时候，往往会出现具有显著区分度的地物特征，依赖这些信息可以对用户当前的位姿进行校正，重新生成一条正确的引导路线

    1.4K30

    一文详解ORB-SLAM3中的地图管理

    1.基本概念 ·共视图 Covisibility Graph： 共视图是一个加权无向图，图中每个节点是相机的位姿，如果两个位姿的关键帧拍摄到的相同关键点的数量达到一定值（论文设定为至少15个），则认为两个关键帧具有共视关系...当一个关键帧被加入到共视图当中后，这个关键帧与共视图中具有最多观测点的关键帧之间建立一个边，完成Spanning Tree的增长。...2.具体的使用 ·利用局部地图进行跟踪 相机跟踪时利用了局部地图。...检测：首先由重识别模块检测出当前关键帧Ka与匹配上的待吞并关键帧Ks，并获取两个子地图当中与匹配上的两个关键帧具有共视关系的关键点和关键帧。 2....衔接区域的局部BA优化：融合后与Ka具有共视关系的关键帧参与局部BA优化，为避免gauge freedom，固定之前活跃地图中的关键帧而移动其他的关键帧。

    1.1K30

    CVPR 2021 Image Matching 挑战赛双冠算法：揭秘AR导航背后的技术

    在刚刚结束的 CVPR 2021 Image Matching 比赛中，旷视研究院 3D 组取得了两冠一亚的成绩。...Image Matching （图像匹配）是计算机视觉领域最基础的技术之一，它是指通过稀疏或者稠密特征匹配的方式，将两幅图像相同位置的局部信息进行关联。...一般而言，待匹配的图像通常取自相同或相似的场景或目标，或者具有相同形状或语义信息的其他类型的图像对，从而具有一定的可匹配性。...Stereo：通过两张图片进行匹配，然后解算F矩阵，求解实际的位姿误差。 Multiview：选取少部分图片组成一个bags，通过bags进行建图，通过3d模型求解不同图片之间的位姿误差。...最终的排名评测由匹配成功率决定，分为了三个指标： 内点数量(越高越好) 匹配成功率，即匹配内点数量/所有提供的匹配对(越高越好) 负匹配对数量，当两张图片没有共视区域时，匹配对应该越少越好 二、比赛方案

    1.9K22

    一文详解ORB-SLAM3

    这样的机制就可以在BA的时候用有共视关系的关键帧，即使两帧在时间相差很远，或者来自原来的建图过程。...建图使用关键帧及其点的滑动窗口作为可优化变量，包括可共视的关键帧，但保持其固定。 在某些情况下，当慢速运动不能提供良好的惯性参数观测能力时，初始化可能无法在15秒内收敛到精确解。...局部窗口：对与每一个Km我们定义一个局部的窗口包括Km和他最好的共视帧，以及他们观测到的所有的地图点。...这个方法的关键是：在大多数情况下我们需要验证的信息已经都在地图中了，为了验证位置重识别，我们在active地图中和Ka共视的两个关键帧（共视帧中共视的地图点超过一定的阈值。...利用中期的点关联来更新共视和基本图添加Mm和Ma的连接边。 连接窗口的BA：在连接窗口中把所有来自Mm和Ma中的关键帧进行局部优化。为了保证滑窗中的关键帧数，Mm的共视帧保持固定。

    2.2K01

    一文详解ORB-SLAM3

    这样的机制就可以在BA的时候用有共视关系的关键帧，即使两帧在时间相差很远，或者来自原来的建图过程。...建图使用关键帧及其点的滑动窗口作为可优化变量，包括可共视的关键帧，但保持其固定。 在某些情况下，当慢速运动不能提供良好的惯性参数观测能力时，初始化可能无法在15秒内收敛到精确解。...局部窗口：对与每一个Km我们定义一个局部的窗口包括Km和他最好的共视帧，以及他们观测到的所有的地图点。...这个方法的关键是：在大多数情况下我们需要验证的信息已经都在地图中了，为了验证位置重识别，我们在active地图中和Ka共视的两个关键帧（共视帧中共视的地图点超过一定的阈值。...利用中期的点关联来更新共视和基本图添加Mm和Ma的连接边。 连接窗口的BA：在连接窗口中把所有来自Mm和Ma中的关键帧进行局部优化。为了保证滑窗中的关键帧数，Mm的共视帧保持固定。

    2K20

    CVPR 2019 | 旷视研究院提出一种行人重识别监督之下的纹理生成网络

    全球计算机视觉三大顶级会议之一 CVPR 2019 将于当地时间 6 月 16-20 日在美国洛杉矶举办。届时，旷视研究院将带领团队远赴盛会，助力计算机视觉技术的交流与落地。...由此可知，将重识别网络作为监督信息去引导训练纹理生成网络是有效的。 基于重识别监督，旷视研究院提出一种从单一图像生成人体纹理的新方法。实例结果如图 1 所示。...重识别的设置与广泛用于图像生成的感知损失类似，在感知损失那里，它使用的是一个在 ImageNet 上预训练的网络。然而，旷视研究院的方法超越了在知觉损失上训练的模型。...不同模型设置的对比 本文使用重识别网络提取人体的纹理特征，但是如何选取重识别网络提取的特征以提升纹理生成的效果，则是一个很值得探索的话题。...研究员还证明，ReID 网络在一般物体的三维重建工作中具有广泛的应用潜力，以及纹理的多样性可使预训练模型性能更优。

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