4） 我们展示了如何将我们的方法与VIO方法相结合，使我们的系统能够在汽车上实时提供准确、无漂移的姿态估计。 ? 在城市环境中使用建议的精简地图格式进行地图压缩。...主要内容 提出的模块化定位系统包括语义分割模块、VIO模块、地标选择模块、特征提取模块和语义边缘对齐模块。本文将重点介绍最后三个模块。为了系统的完整性，还简要介绍了简化地图的生成过程。...语义分割模块首先对采集到的图像进行语义标注，在不丧失通用性的前提下，将图像分割为两类语义区域（道路和非道路）。...在特征提取模块中，根据分割结果从输入图像中提取语义边缘特征，生成以距离变换表示的语义能量图（黑：低能；白：高能）。在地标选择模块中，根据独立的VIO模块提供的先验摄像机姿态选择用于特征对齐的地标。...在实际应用中，这两种检测结果都可以通过人工标注的方式进行细化，提高精度，并且不保留被植被遮挡的地标。图4显示就是显示的城市环境的简化地图。 ? ?
实际上它使用词袋描述符来查找相似的关键帧候选项，并寻找点匹配，但当重建地图上的视角与关键帧差异显著时，这种方法经常失败。...图3：在fr2/desk（顶部）和fr3/long office household（底部）上获得的地图，左上方的图像提供了视频序列的概述。...实际上，物体类别不能用于约束数据关联，并且从侧面看时物体被遮挡。尽管如此，我们的系统仍然能够构建出三个准确的椭圆模型。 图4：相邻放置的重复物体的生成地图，左侧的图像提供了序列的概览。...这要归功于对象检测器的稳健性，它可以从背后甚至侧面检测到对象。 图6：在fr2/desk上通过重新定位模块（逐帧）估计的相机位置，左上角的图像提供了用于构建地图的帧的概览。...一个称为Obj dets，其中对象被整合到捆绑调整中，但不更新其椭球模型。另一个称为Full BA，在其中对象模型完全被整合到捆绑调整中，与相机姿势和点地标一起。
概率模型的方法 尽管位置数据是必要的，但不能将其作为车辆路径的唯一预测器，事实上，使用确定性度量将该噪声路径与最近的道路进行直接匹配，最终可能导致非正常的路径，包括可能违反直觉的驾驶行为，因此，地图匹配算法必须考虑给定路径相对于车辆动力学的合理性...隐马尔可夫模型（HMM）：用于地图匹配的隐马尔可夫模型（HMM）已经成为与跟踪问题相关的众多研究的主题，地图匹配的体系结构使其适合于对道路网络拓扑进行建模，业界已经产生了几十种使用地图匹配的HMM方法。...关于车道级定位（LLL），目前的文献中有大量解决方案以各种方式解决此问题，有两种技术最适合这项任务，第一种方法依赖于非常精确的地图：这些高精（HD）地图存储地标的准确位置（例如车道标记），因此，系统必须将检测到的地标与地图中存储的地标进行匹配...毫无疑问，确定性模型提供了较低的计算需求，但代价是其精度低于概率模型，事实上，概率方法可以保持多个假设或考虑估计的时间相关性，从而形成更坚实的框架，一旦车辆能够在地图上精确定位自己，其第二个目标就是将自车定位在车道上...解决这个问题有两种主要方法，即模型方法和深度学习方法，在第一种方法中，通过将其分解为子模块来进行估计，这些子模块预处理传感器数据，提取特征，将其与车道标记相匹配，并最终跟踪帧间的检测。
Kimera是一个多模态建图框架，它提供了带有语义标注的局部和全局3D网格以及基于视觉惯性SLAM的全局轨迹估计。...与maplab 2.0不同，Kimera不具备多会话功能，并且带有语义标注的3D重建不用于提高SLAM估计的准确性。一般来说，语义信息通过成为高级场景理解的催化剂，有可能显著改善建图。...这也避免了边和特征轨迹中的不连续性。并行地，服务器连续循环将来自不同机器人的地图闭合为全局一致的地图。值得注意的是，服务器和控制台共享相同的代码库，因此任何新功能都可以轻松地集成到其中。...然后，我们通过结合从投影点云检测到的3D激光雷达特征，展示了地标系统的多功能性展示了自定义室内数据集上的语义回环闭包模块。所有数据集都是通过硬件时间同步传感器设置收集的。...与视觉地标类似，语义对象是maplab 2.0地图中的3D地标，但具有关联的类标签，可用于例如语义循环闭合检测。最后，通过直接比较同一类的对象描述符来找到候选语义循环闭包。 图6：语义建图流程。
PyTorch Hub ? 官方介绍，PyTorch Hub是一个简易API和工作流程，为复现研究提供了基本构建模块，包含预训练模型库。...模块基本上全来自谷歌官方，来自谷歌AI的有大多数，还有一些来自DeepMind。 TensorFlow Hub支持使用语言、网络、提供者、数据集以及类型来对模块进行精确筛查。其中有8个模块支持中文。...Models 一个GitHub上的存储库，包含了许多在TensorFlow中实现的模型，一共分为两类：官方模型和研究模型。...与上述的几个平台不同，这个平台上提供预训练模型，不仅仅只是完全针对于Pytorch或者TensorFlow。...在每个模型上，会标注出这个模型在GitHub的标星数量，模型适用的框架、领域以及模型的使用条件/用途。 ?
这个问题的解法是针对这种类型的查询词，从“文本匹配”改成“坐标匹配”，首先分析查询词是不是有地标意图，如果是的话就不走文本匹配了，改走坐标匹配，检索出来这个坐标附近的酒店就可以了。...把疑似地标词放到美团地图服务中获取经纬度，经过人工校验无误后，存入线上数据库中；线上来查询请求时，先会去匹配精准地标库，如果匹配成功，说明这个查询词是地标意图，这时就不走文本检索了，直接在意图服务层走经纬度检索...与分类问题相比，序列标注问题中当前的预测标签不仅与当前的输入特征相关，还与前后的预测标签相关，即预测标签序列之间有强相互依赖关系。...看上图左下角的Cross结构示意，这里的x是每一层的输入，也就是上一层的输出。...同时通过控制技术节奏，整体把握不同业务的技术选型和迭代节奏，对不同阶段的业务匹配不同的技术方案，只选对的，不选贵的。 参考文献 [1] John Lafferty et al.
其中，深度学习内核涵盖了用于语义分割的神经网络架构，并提供了模型训练、评估、指标处理和推理。 虽然是基于TensorFlow实现的，但研究人员表示，可以很容易地转换到其他的框架。...是的，这是全自动的。 推理 为利用大量的CPU进行计算，推理过程在Spark集群上运行，其中内核与所有的依赖关系都被集成在一个虚拟环境中。...当模型开始推理时，主动学习模块就会对不确定的数据示例进行标注，并创建一个标签任务提交给用户。 在用户给这些数据打上标签之后，主动学习模块就会用这些额外的标签，更新当前的实验并创建一个新的副本。...这种方法包括加权DBSCAN，一种基于密度的聚类算法，根据像素生成停车场多边形；地图匹配，涉及将预测与网络上已有的地理特征相匹配，以获得基于实例的预测；以及基于自定义预测的过滤。...然后由研究人员对这些错误进行评估，从而修复和改进地图。 作者表示，这对在快速变化的世界中保持地图的准确性的长期维护是非常有用的。 变体3：优先化过滤器 模型输出被用来优先化或过滤其他信号。
这个问题的解法是针对这种类型的查询词，从“文本匹配”改成“坐标匹配”，首先分析查询词是不是有地标意图，如果是的话就不走文本匹配了，改走坐标匹配，检索出来这个坐标附近的酒店就可以了。...把疑似地标词放到美团地图服务中获取经纬度，经过人工校验无误后，存入线上数据库中；线上来查询请求时，先会去匹配精准地标库，如果匹配成功，说明这个查询词是地标意图，这时就不走文本检索了，直接在意图服务层走经纬度检索...与分类问题相比，序列标注问题中当前的预测标签不仅与当前的输入特征相关，还与前后的预测标签相关，即预测标签序列之间有强相互依赖关系。...看上图左下角的Cross结构示意，这里的x是每一层的输入，也就是上一层的输出。...同时通过控制技术节奏，整体把握不同业务的技术选型和迭代节奏，对不同阶段的业务匹配不同的技术方案，只选对的，不选贵的。 参考文献 1 John Lafferty et al.
实心车道提供单向运动约束，虚线车道的拐角可以被视为索引点地标。在这项工作中，我们选择上述语义类型作为目标对象，如图2所示的道路要素构建本文的语义地图。...C.道路特征检测 本文两级级联检测模块首先执行实例级检测，将实例作为盒子（即极点和地面）对象上的索引代表像素和车道轮廓上的样本像素。...然后，沿着这些检测到的车道评估64×64图像块，以级联检测索引的虚线车道角，为了减少重复区域（如特征提取）上的重复计算，我们参考CenterNet，该方法将底层特征提取过程与顶层头部分离，以使这些头部能够适应不同的任务...D.语义实体的特征跟踪 给定两个连续检测的帧，跟踪模块首先通过整合IMU测量值来累积它们的相对变换T0，然后使用匈牙利匹配策略在像素空间中以实例和像素方式关联地面特征。...B.感知模型的训练和表现 手动标注了从这四个KAIST序列中提取的3207幅图像（占所有图像的4.4%），这些标注包括图2中所示的2D对象框、车道轮廓和实例关键点，我们将标记图像随机分为训练集和测试集，
模型 在模型上，我们选择使用Albert-small版本的模型，这个版本的模型大小不到30MB，适合比较轻量级的任务，我们可以先尝试实现一个最简单的序列标注模型。 这样的模型最简单是什么样子呢？...大概这样： import tensorflow as tf import tensorflow_hub as hub model = tf.keras.Sequential([ hub.KerasLayer...sequence_output' ), tf.keras.layers.Dense(2), tf.keras.layers.Activation('softmax') ]) 以上的模型本质上就实现了序列标注...，这里使用的TensorFlow Hub来载入一个bert模型，这个模型的介绍可以参考： https://github.com/qhduan/bert-model Dense层提供到符号的转换，例如这里我们只考虑...这里我们使用非常简单的线性层作为输出，在现在的序列标注模型，输出层可能有以下几种： 线性层 RNN + 线性层 CRF RNN + CRF MRC 线性层就比较简单，如我们上面所写。
对于首程和尾程来说，一个重要问题是安排哪一个 Hub 上的哪一个司机去取货或者送货？...非常直接的思维，就是拿地址文本去地图上去搜索到对应的经纬度，然后根据 Hub 和司机的服务范围进行派送。...[up-8ab2e96e785cc9b480e2f8e16cbedd79070.png] 在线推理服务主要包含三个部分： 地址服务：主要提供能使用的地址库和匹配模型，使用各种策略进行地址服务，包括行政区划服务...也就是说我们进行地址匹配时，是去匹配 POI 的文本还是 AOI 文本。POI 就是地图上的一个点，AOI 是地图上的一个区域。...每个地区因为行政区划和语言不同，其应用算法不同，会产生多模型管理与维护的问题。目前我们是分开管理的，如何高效融合是我们正在进行的尝试。
实验结果表明，该多相机系统在性能上优于最先进的开源视觉惯性SLAM方案（Vins-Fusion、ORBSLAM3），在超过8公里的行驶距离（所有数据集的组合）上，平均轨迹误差不超过轨迹长度的1%。...(b) 来自室外数据集的四个示例图像；前两个图像来自车上的前置和右侧摄像头，下面两个图像是语义分割网络输出的用于地图模块的识别自由空间道路的结果。(c) 在美国密歇根州底特律收集的车辆室外轨迹样本。...PnP闭环位姿计算 在PnP方法中，ORB描述符在每个关键帧中提取，并与每个跟踪的特征点关联起来。同时，VIO后端的3D地标数据与每个图像一起发送到闭环检测模块。...这是因为2D和3D特征之间通常只有很少的匹配（主要是由于基于3D地标的地图的稀疏性），因此在RANSAC之后只有很少的内点。...在这种情况下，由于没有平移的尺度因子，我们修改了与闭环因子相关的噪声模型的信息矩阵，使其在平移向量的方向上携带零信息。
⭐ ShowMeAI官方GitHub：https://github.com/ShowMeAI-Hub/---一、高德图像检索的业务背景本文应用到的技术是图像检索，应用场景为高德地图，应用点是高德地图的...POI 数据可以支持电子地图提供“搜索附近”、“点评”等功能，这些操作可以提高用户的使用和活跃时长。...整体技术框架如下图所示：图片2.1 数据生成模块『数据生成』模块，分为了『冷启动自动生成数据』以及『模型迭代生成数据』两个步骤：【1】利用传统匹配算法 Sift 自动生成模型所需的训练数据，完成模型的冷启动...2.2 模型优化模块『模型优化』模块，考虑到牌匾的文本信息比较丰富，因此将视觉信息与文本信息进行融合，高德团队基于三元组损失（Triplet Los）的度量学习框架下设计了一个『多模态检索模型』：设计了...针对视觉信息特征的提取，进一步设计了『全局特征分支』与『局部特征』分支，并分别进行了优化。三、数据生成模块为训练检索模型，通常需要进行实例级标注，即按照 POI 牌匾粒度进行标注。
在地图上也可能找到车辆传感器所检测到的地标。为估计车辆在地图上的位置，我们将传感器的地标观测值与这些地标在地图上的位置进行匹配。...然后，你看到了一个离自己64米远的房子，你对自己的位置更确定了一步，即你位于两个圆的其中一个交点上。 现在你又看到了第三个路标，即离自己55远的路灯。通过这三个地标，你终于可以确定自己的确切位置了。...如果你有一张精确的地图，里面标注了这些地标的位置，你就可以利用上面的方法来确定自己的确切位置了，这就是三角测量法。 上面介绍了二维空间中的定位方法，那么如何在地球表面进行三维定位呢？...LiDAR定位 利用LiDAR（激光雷达），我们可以通过点云匹配来对汽车进行定位。该方法将来自激光雷达传感器的检测数据，与预先存在的高精度地图连续匹配。...Apollo定位模块依赖于IMU、GPS、LiDAR 、雷达和高精度地图，这些传感器同时支持GNSS定位和LiDAR定位。GNSS定位输出位置和速度信息，LiDAR 定位输出位置和行进方向信息。
与传统的基于算法的系统相比，其最大的不同在于给定模型之后，深度学习系统可以自动地学习如何完成给定的任务，这些任务不仅可以是识别图像和语音，甚至可以是控制无人机执行任务或是让汽车自动行驶。...Facebook寄希望以此推动机器智能的发展并帮助人们更好的交流。 Google也在深度学习领域投入了大量力量。Tensorflow是Google的第二代机器学习系统，用来理解学习大规模数据和模型。...第二项“定位”包括了地图融合（整合多来源地图数据），基于地标或GPS的三角测距。精确的定位是自动驾驶车辆在路上安全形势的重要前提，整合例如HERE等高精度图数据的能力是对车辆进行精确定位的必要条件。...进行训练需要首先收集驾驶场景并进行标注物体类别或驾驶决策，建立训练数据的数据库，用以对模型进行训练。 接下来，训练好的网络在录播数据或者模拟器中进行离线测试。...测试通过之后，则可以将模型载入ECU进行实际路测。对于自动驾驶系统的其他深度网络模块使用同样的方法训练，最终实现端到端的驾驶系统的训练。 ?
该更新版本从数据标注、模型搭建、训练与推断还有最后的模型部署方面完整地支持深度学习开发流程。...数据标注 对于计算机视觉来说，Computer Vision System Toolbox 中的 Ground Truth Labeler app 可提供一种交互式的方法半自动地标注一系列图像。...因为我们可以直接从 Caffe Model Zoo 中导入各种优秀与前沿的模型，所以 MATLAB 在模型方面可以提供广泛的支持。...由上可知最后的全连接层、softmax 层和分类输出层是与 ImageNet 任务相关联的配置，因此我们需要去除这三个层级并重新构建与当前任务相关联的层级。...当然，MATLAB 在很快也会有针对 TensorFlow 的导入功能。」 训练与推断 对于模型训练来说，最重要的可能就是能支持大规模分布式训练。
向大家推荐一个 TensorFlow 工具———TensorFlow Hub，它包含各种预训练模型的综合代码库，这些模型稍作调整便可部署到任何设备上。...Hub 下载模型 TensorFlow Hub 在 hub.tensorflow.google.cn 中提供了一个开放的训练模型存储库。...tensorflow_hub 库可以从这个存储库和其他基于 HTTP 的机器学习模型存储库中加载模型。 ? 从 下载并解压缩模型后，tensorflow_hub 库会将这些模型缓存到文件系统上。...os.environ['TFHUB_CACHE_DIR'] = '/home/user/workspace/tf_cache' 值得注意的是，TensorFlow Hub Module仅为我们提供了包含模型体系结构的图形以及在某些数据集上训练的权重...大多数模块允许访问模型的内部层，可以根据不同的用例使用。但是，有些模块不能精细调整。在开始开发之前，建议在TensorFlow Hub网站中查看有关该模块的说明。
图1：(a)本文评估的各种重叠(OV)和非重叠(NOV)相机配置的示意图。(b)通用视觉SLAM框架的块图，显示其子模块。特征提取模块计算两种类型的特征-多视角内部匹配特征和常规单目特征。...初始化 此步骤创建用于跟踪后续帧的初始地标特征，根据摄像头配置执行初始化，提取特征后，如果度量多视图特征的数量大于某个阈值，则将它们用作初始地图，否则必须选择两个初始帧并计算它们之间的相对姿态，使用广义相机模型...如果估计的姿态表明自上一个关键帧以来存在显着运动，进一步将当前帧相对于局部地图进行定位，这类似于ORBSLAM，我们找到最初跟踪的地标共享的一组相邻关键帧K，然后计算在K中跟踪的地标与当前帧之间的新匹配...，这能够获得局部地图支持，并有助于在存在遮挡动态物体的情况下找到稳定的地标，最后，如果自上一个关键帧以来跟踪的地标比例小于某个阈值，则将当前帧插入为关键帧。...当做出新的关键帧决策时，将观测结果添加到现有地标中，并三角测量对应于非地图点的新的帧间匹配，以创建新的地图点。
外观变化：由于单目摄像机是MRL解决方案中的主要传感器，因此场景的外观变化将极大地影响算法。条件外观变化，例如天气、光照、季节和昼夜变化使当前图像在视觉上与地图有很大的不同，从而对匹配构成挑战。...视觉地标地图 视觉地标地图作为场景地图中最常用的表示格式，是通过运动结构（Structure from Motion，简称SfM）或同时定位与地图构建（Simultaneous Localization...然而，仍然存在一个根本缺陷，即如果提取的局部特征非常糟糕，则无法进行良好的匹配。对于匹配的监督只能优化匹配模块，但不能在提取模块上做任何努力，如图9a所示）。...然而，在大多数实际情况下，2D-3D对应关系通常存在许多甚至主导性的不匹配，给姿势估计过程带来挑战，PnP求解器通常集成到RANSAC循环中，以更稳健、更精确地估计。...地图压缩: 引入SceneSqueezer框架，通过对Ir进行聚类、学习点选择模块修剪视觉地标、学习量化进一步压缩描述符，实现场景地图的压缩，减小存储需求。
而1.14版本在1.13基础上又更新了一代，相对更为稳定。 二、TensorFlow 1.x版本与2.x版本共存的解决方案 由于TensorFlow框架的1.x版本与2.x版本差异较大。...八、2.x版本对于TF-Hub、T2T等库的影响 非常庆幸的是TF-Hub、T2T等库可以支持TensorFlow的1.x与2.x版本。...1、TF-Hub库 TF-Hub库是TensorFlow中专门用于预训练模型的库，其中包含很多在大型数据集上训练好的模型。如需在较小的数据集上实现识别任务，则可以通过微调这些预训练模型来实现。...地址如下： https://github.com/tensorflow/hub 2、T2T Tensor2Tensor（T2T）是谷歌开源的一个模块化深度学习框架，其中包含当前各个领域中最先进的模型，以及训练模型时常用到的数据集...工程化项目实战》一书中，还提供了一个使用TF-Hub库进行微调模型实现分辨男女的例子。
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