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Courses(Toronto)CSC2541:VisualPerceptionforAutonomousDriving,Winter2016homepage: http://www.cs.toronto.edu/~urtasun/courses/CSC2541/CSC25...
ICCV研讨会：实时SLAM的未来以及深度学习与SLAM的比较: http://blog.csdn.net/qq_18661939/article/details/51919329TheFutureofReal-timeSLAM[ZZ]:https://zhuanlan.zhih...
3.视觉里程计前端前端算法具有以下功能：确定组成总光度误差的集合和obs（p）。即决定优化时所使用点和帧，和确定每帧中可观测到的点——这包括离群值剔除和遮挡检测。提供用于优化高度非凸化的所需的参数初始值。根据经验，图像I的线性化仅在1-2像素半径内有效;因此计算中涉及的所有参数的初始值应该被足够精...
2．DSO模型DSO采用最小化光度误差的优化算法，并且考虑了光度标定模型，其优化范围不是所有帧，而是由最近帧及其前几帧形成的滑动窗口。与现有的直接法不同，我们优化所有模型参数（包括相机内参，相机外参和逆深度值），但算法效率与间接法中常用的bundleadjustment算法相近。同时，我们采用和其...
图1DirectSparseOdometry（DSO）三维重建和相机轨迹效果图，输入是一个单目相机绕着大楼转圈的100s视频。左下角的插图是起点和终点处的特写，显示了在视觉里程计运行过程中累积的漂移。底下两行是视频中一些图像帧。 1.简介同时定位和建图（SLAM）和视觉...
直接执行：$rm-rf/Users/test/.repo/manifests.git然后重新同步：$reposync如果仍然报错，执行：$repoinit-u***$reposync如果需要删除当前目录，更改目录：$rm-rf/Users/test/.repo/manif...
绝大多数“多元统计”教材讲到多元正态分布时，都有这么一道习题，包括相关的2个证明：1)、Y是随机变量，X是随机变量，c是常量，设Y=c.X，证明D(Y)=c^2*D(X)2)、Y是随机变量，x是随机向量，c是常向量，设Y=c'x，证明D(Y)=c'.D(x).c3)、y是随机向量，x...
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