，一种自适应体素网格滤波器，无论环境的几何结构如何，都能保持所需的计算负荷，以及一种滑动窗口建图方法，该方法限制了内存消耗。...这里展示了平面到平面的协方差计算如何等同于从预先计算的法线计算协方差，仅需要法线这一事实对于扫描数据到子地图的对齐尤其重要，因为否则地图将需要重新计算点协方差，这是一项昂贵的操作，涉及创建kd树和最近邻居搜索...图5.a-e显示了法线GICP和数据集GICP之间的比较结果，而图5.f显示了关于GICP方法的每个度量的所有数据集的平均百分比变化，来自法线的GICP减少了LOCUS 2.0中的所有计算指标：平均和最大...图5:LOCUS 2.0中正常和GICP比较的GICP结果。...表II显示了与LOCUS 1.0中的参考方法相比，滑动窗口映射方法如何减少内存使用，同时增加CPU使用。
所提出的方法能够密集、准确、实时地 3D 重建场景，同时对来自密集单目 SLAM 的极其嘈杂的深度估计具有鲁棒性。...我们的方法使场景重建达到给定的最大可容忍不确定性水平。与竞争方法相比，我们可以以更高的精度重建场景，同时实时运行，并且仅使用单目图像。...作为我们的基线，我们使用 Droid 估计的原始点云，并将它们直接融合到体积重建中 4.2.定性建图性能 图2显示了我们如何通过改变3D重建中允许的最大不确定性水平来权衡精确度的完整性。...请注意，流权重位于帧 i 在帧 j 中可见的位置。深度的不确定性来自多个光流测量的融合，而不是单个光流测量。对于左列，低值显示为黄色，高值显示为蓝色。对于右列，低值显示为蓝色，高值显示为黄色。...图 6 显示了 Tandem（顶部）和我们的重建（底部）的估计云（V2 01）根据到地面真实云中最近点的距离（准确性）进行颜色编码。我们可以从这个图中看到我们的重建比 Tandem 的更准确。
现在我们要构建允许设备操作员查看设备上传感器的当前状态的仪表板。 为便于演示，我们将仅关注一台设备。 图 7 显示了一个此类仪表板的示例。 让我们从左侧开始，查看传感器数据的不同视图。 ?...图 7 用于设备监视的仪表板 移动平均数视图： 左下角的数据网格显示设备的传感器读数，其中包括光线、温度和运动值以及设备 ID 和时间戳。 正如您可以从时间戳中看到的，这些值每秒更新一次。...但仪表板不显示原始传感器值，而是显示 10 秒内传感器数据的移动平均数。 这意味着会使用最近 10 秒内数据的平均数每秒更新一次值。...这为我们提供了每秒重新计算一次的每台设备的移动平均数。 图 8 显示了用于返回 StreamInsight 事件流形式的结果的函数实现此过程的代码。...图 12 包含警报的设备仪表板 因为新数据会不断进入几乎实时的仪表板，所以 ObservableCollections 对更新 UI 极其有用。
这种方案存在的问题是：最近的研究BETA和VOXEL，为点播流设计，丢帧策略耗时长，不能实时。 因此本文提出了Reparo，一种通过策略性丢弃视频帧来增强视频传输的新型实时视频流传输系统。...，需要在服务器端实时更新，如何在服务器端生成用于更新VFD的数据集 贡献 本方案的贡献如下： 实施和评估了Reparo。...图 2：比较了不同插值方案，结论是连续丢帧不好，因此仅丢弃偶数帧 测量插值效果。 提取特征之后，测量VFI-DNN的性能下降是否可接受。使用SSIM值进行评估，原始帧作为参考。...评估视频 六种不同类型的1080p视频片段，来自YouTube和Twitch。...实验结果 使用 SSIM、带宽节省比例和 QoE 作为我们的评估指标。 SSIM、带宽节省比例被分别用于评估 Reparo 的两种固定编码模式。 QoE 是根据实际网络条件选择编码模式的结果。
我们的评估显示，与最近基于深度先验的重建方法相比，物体姿态和形状重建有了改进，并减少了KITTI数据集上的相机跟踪漂移。...其次，尽管Node-SLAM也在实时SLAM系统中纳入了形状先验知识，但它使用稠密的深度图像进行形状优化，而DSP-SLAM可以仅使用RGB单目图像流进行计算，并且每个对象只需要50个3D点即可获得准确的形状估计...地图中已存在的对象将仅通过位姿优化更新其6-dof位姿。...自动标签的结果取自他们的论文。最佳结果以粗体数字显示。 形状重建和位姿估计与自动标记方法的定性比较。左：输入RGB图像。中间：带DSP-SLAM的结果 右：带自动标记的结果。...，我们在KITTI（双目和双目+激光雷达）等具有挑战性的真实世界数据集上，甚至在单目数据集上，都显示了几乎实时的性能，我们在相机轨迹估计和形状/位姿重建方面与其他方法进行了定量比较，结果显示其性能与最先进的方法相当或更高
图1：提出的方法在动态LiDAR里程计中的应用，支持高效分割和跟踪高度复杂的物体。顶部：在一个高度动态的场景中，检测并跟踪了一组跳跃中的人。动态点以绿色显示，轨迹以蓝色标出。...该方法专为USAR应用的特定需求设计，尽可能通用，仅对环境做出少量假设。主要目标是获得一个轻量级、可理解的系统，该系统可以在基于地面的机器人上实时运行，仅需一个高分辨率LiDAR传感器。...基于深度图的分割 几何分割点云的计算成本较高，因为空间聚类需要最近邻搜索，这对于大规模点云来说开销很大。我们采用Bogoslavskyi等人提出的深度图分割方法。首先，通过映射将点云投影到柱状图像上。...然后为每个对象初始化一个卡尔曼滤波器，该滤波器内部使用一个10维状态表示，包括对象的位置、绕z轴的旋转、边界框尺寸和速度。在每个时间步，滤波器会更新与之相关联的检测结果。...图7：kantplatz数据集上地图生成结果的比较。顶部：没有动态物体处理的纯DLO，底部：我们的方法。 图8：来自kantplatz数据集的动态场景。
目标尺度是通过具有尺度因子{as|a=1.015,s={−1,0,1}}的补丁金字塔估算的。将本文的无监督深度跟踪器表示为UDT，它仅使用标准的增量模型更新和尺度估算。...此外，使用先进的模型更新来自适应地更改ααt，并根据[7]提出更好的DCF公式。 改进的跟踪器表示为UDT +。...3.2 消融研究与分析 无监督和有监督的学习 使用相同的训练数据通过完全监督的学习来训练网络。图6显示了评估结果，其中在AUC评分下，完全监督的训练配置可使UDT提升了3％。...稳定的训练 通过使用不同的配置来分析稳定训练的有效性。图6显示了多个学习跟踪器的评估结果。...1595652037(1).png 图 7 OTB-2015在最近实时追踪器上的结果 1595652266(1).png 表 1 在表1中，与最近提出的监督跟踪器进行了比较。
图1. 我们自适应体素地图的示例。(a) 和 (b) 显示了在移动机器人通过十字路口之前和之后我们的局部地图如何更新。没有语义信息的点（用黑色标记）逐渐被带有语义信息的点替换。...实时语义分割 Cylinder3D是一个圆柱分区和非对称的3D卷积网络，它将点云特征和体素推理结果结合在一起，优于基于深度图的2D卷积方法，虽然原始的Cylinder3D在笔记本电脑上很难实时应用于机器人应用...鉴于语义分割结果不可能百分之百准确，这里的策略是将语义标签融入到最近邻搜索中，同时避免关联来自不同类别的点。...自适应体素图 传统的体素地图存储方法采用哈希表，但我们的自适应体素图在关键语义点方面具有更高的存储密度，并具备更新点云语义标签的能力。...泛化验证包括对KITTI原始数据和KITTI-360的评估，结果显示在动态场景中，系统相较于KISS-ICP更具鲁棒性和更准确的定位性能 表II中的KITTI-PART的结果显示，我们的Cylinder3D
在这篇博文中，我们将会介绍 Airbnb 开发和部署的房源嵌入（Listing Embedding）技术，以及如何用此来改进相似房源推荐和搜索排序中的实时个性化。...下面的图显示了美国加州产生的 100 个聚类，确认了来自近似位置的房源聚集在一起。...我们在下图中显示了一个此类评估的结果，搜索中的房源根据嵌入空间的相似性进行了重新排序，并且最终被预订房源的排序是按照每次预定前的点击的平均值来计算，追溯到预定前的 17 次点击。...为了评估新模型是否如预期地学会了使用嵌入相似性特征，我们在下面绘制了它们的部分依赖图。这些图显示了如果我们固定住其他所有的特征值，只考虑我们正在测试的某个特征值，候选房源的排序分数会发生什么变化。...所以部分依赖图的观察结果证实，特征行为符合我们之前预期的模型将学习的内容。除此之外，当新的嵌入特征在搜索排序模型特征中重要性排序很靠前的时候，我们的离线测试结果显示各项性能指标都有所改进。
左下角显示了油瓶对象的选定多假设配准及其各自的对齐分数，该结果用来确定最佳对象姿态。 A总体描述： 在如图 2 所示的SegICP架构中，RGB帧首先通过 CNN输出带有像素级语义对象标签的图像。...通过配准获得的位姿用作卡尔曼滤波器中的测量更新，以跟踪每个对象的6-DoF姿态和速度。通过融合来自机器人可用里程计的已知相机运动，滤波器能够处理临时对象遮挡和异常位姿估计。...为此作者又提出了一个运动捕捉系统来自动注释图5中所示的图像。 图5 自动运动捕捉注释：给定输入的RGB 和深度图像（顶行），自动以轴角格式标记系统的输出分割和对象姿态（底行）。...图6 SegNet 和 DilatedNet：给定来自PR2的Kinect1的相同RGB输入图像（左），分别输出两种网络的结果（中、右）；与DilatedNet相比，SegNet似乎产生更精确的分割。...当仅考虑466个Kinect1实例（具有更好RGB-D 校准的结构光传感器）时，SegICP 分别使用来自注释、SegNet 和 DilatedNet的标记分别实现了90%、73%和72%的成功度量。
虽然最近的重要研究工作也集中在深度学习 [25]-[28] 上，但尚不清楚这些数据驱动方法的效率和通用性如何。...LiDAR-VIO 的运行速度比实时速度快约 2 倍，尤其显示出良好的 z 轴估计结果。...所提出的MINS融合了所有传感器，并在实时运行时记录了所有校准参数收敛的最准确结果，显示了全局准确和局部精确定位性能。...仿真结果表明我们的方法能够实时集成 64线 20 Hz LiDAR 以及校准收敛。所提出的 MINS 也在真实数据集中得到了验证，显示了其全局准确和局部精确的实时定位性能。...将来，我们将研究如何有效地将闭环检测包含到系统中。 备注：作者也是我们「3D视觉从入门到精通」特邀嘉宾：一个超干货的3D视觉学习社区 本文仅做学术分享，如有侵权，请联系删文。
在本指南中，我们将介绍如何跟踪已部署合约的交易，以及当它们在每个新确认的区块中进行更新时，如何在前端显示和更新这些数字。我们以跟踪 Uniswap 上的 DaiEth 交易为例来进行说明。 ?...Uniswap 为此，我们将使用来自 Status Embark 团队的一个库，名为 Subspace。我们首选使用 React Hooks 跟踪实时数据。...Hooks，为我们提供我们需要的实时流。...我们将对它进行设置，使我们能够查看最新挖出的 50 个区块，并显示在这些区块中发生的最近 5 次 Eth->Dai 交易。随着不断有新的区块挖出和交易发生，这些信息将持续更新。...重要的是，setObservable(EthPurchased$) 是我们跟踪的每个交易事件，我们通过使用管道操作符（从 RxJS 导入）并创建 5 个事件的 Observable 来限制前端仅显示 5
如流程图所示，该系统不仅可以利用ORB特征重建三维环境，而且可以实现GPS数据融合、地图重用、实时重定位和基于地标的定位。整个系统的流程图如图所示。 ?...在SLAM系统中，利用贝叶斯更新规则将像素级语义信息与地图点进行关联，更新一帧中每个观测点的概率分布。然后将这些地标投影到SLAM地图中，并与SLAM系统中保存的最近关键帧相关联。...3） 实时数据融合：数据融合的步骤是将语义与SLAM系统中的每个地图点相关联。在这一步中，我们尝试使用贝叶斯更新规则来更新每个地图点的语义标签的概率分布 ?...D 后处理 在实时处理之后，我们将对结果进行后置处理，以优化结果，得到更结构化的语义信息。在此过程中，将聚类方法应用到不同的语义标签中，得到对象级的语义地图。...GPS-SLAM转换结果。上图显示GPS位置的真值，下图显示转换后的位置 ? 拓扑地图可视化的结果 总结 本文提出了一种基于单目摄像机的带路标的语义SLAM系统，用于大规模户外定位和导航。
图4 常见的激光雷达建图流程 3） 与里程计融合的点云配准 在室内或者有屏蔽的场景下GPS不可用或断开连接时，使用融合里程计就很方便，迭代最近点（ICP）方法使用6-DOF信息匹配给定点云中最近邻的几何信息...如果初始位姿中未使用里程计则从每次NDT更新中得出状态估计，最初的位姿来自基于运动模型的速度和加速度更新，当引入里程计时，位置更新基于里程计数据，特别是速度模型和方向更新。...LIVE 图6 显示了使用不同方法从在线建图获得的轨迹路径。...图6（a）是建图传感器数据的完整路径。图6（a）显示了记录数据中的完整里程计数据。图6（b）和图6（c）是全局路径中局部的放大版本。...该地面真实路径是通过RTK-GPS和IMU数据的融合获得的，分数表明R3-LIVE的结果基本遵循真值路径（即RTK-GPS里程计） 总结 在这篇综述中，分析了最近用于自动驾驶的高精地图生成技术
数据集 本节总结了最近SLAM方法中常用的数据集，涵盖了传感器、真值精度及其他关键因素等多个属性，适用于室内和室外环境。图4展示了来自不同数据集的定性示例，这些数据集将在后续部分进行介绍。...图9：语义可视化。来自Replica数据集的两个场景的3D语义网格（底部）及其使用RGB颜色进行分解的可视化（顶部） 图10：DEV-Indoors数据集的概览。...尽管这些方法提供了紧凑、连续的场景建模，但由于更新局部区域和扩展大场景的挑战，它们难以实现实时重建，且往往生成过于平滑的场景重建。...为了缓解这些问题，最近的研究如Compact-GSSLAM，集中于开发紧凑的3D高斯场景表示，以优化存储效率，同时保持高质量重建、快速训练收敛和实时渲染能力。...通过结构化的分类和分析，突出显示了关键的局限性和创新，提供了在跟踪、建图和渲染方面的比较结果和宝贵见解。同时它还识别了当前的开放挑战，为未来的研究提供了有趣的探索方向。
在本文中，我们解决了基于 LiDAR、惯性和视觉测量的紧耦合融合的实时同步定位、3D 建图和地图渲染问题。我们的贡献是： 我们提出了一个实时同步定位、建图和着色框架。...结果表明，我们的系统在行驶 1.5 公里后，平移仅漂移 0.16 米，旋转漂移仅 3.9 度。 我们在 Github 上开源我们的系统。...2）Frame-to-map VIO ESIKF更新：方程（22）构成了 的另一个观测分布，它与来自IMU传播的先验分布相结合，得到 的最大后验（MAP）估计： 然后，我们执行类似于（17）和...当面对仅施加单个平面约束的墙壁时，众所周知，LiDAR 对于完整姿态估计会退化。同时，白色墙壁上的视觉纹理非常有限（图 7（a）和图 7（c）），尤其是墙壁，它只有光照变化。...这种场景对于基于 LiDAR 和基于视觉的 SLAM 方法都具有挑战性。 图 8 显示了我们估计的姿势，通过“wall-1”和“wall-2”的阶段分别用蓝色和黄色阴影表示。
DRUGAI 今天为大家介绍的是来自Lei Li团队的一篇论文。酶是由基因编码的生物催化剂，能够加速化学反应。那么，如何能自动设计出功能性酶呢？...仅使用最近邻来更新三维空间中的残基表示和坐标，相较于之前计算完整成对残基图的消息传递方法，更加高效且经济。...其中，邻域消息更新是使用Cα坐标计算残基之间的距离，并选择K个最近的残基（图1（b）绿色区域），计算第i个残基及其K个最近邻居（记作Neighbor(i)）之间的消息；而邻域坐标更新则是将第i个残基的Cα...3D点；而邻域节点特征更新是通过一个门控机制聚合来自K近邻的信息（图1（b）红色区域）。...结果显示，来自同一超家族的酶家族聚集在一起，在嵌入空间中展示了更接近的标签表示。
写操作重置读索引，使其指向实时数据。实时数据由某些索引上的数据和其他索引上的空白空间组成。 除了读取索引之外，我们目前没有维护额外的元数据来指示使用了哪些块。 图 2....以下步骤显示了 Longhorn 如何添加新副本的更详细细分： Longhorn Engine 暂停。 假设副本中的快照链由实时数据和快照组成。...快照在创建后无法更改，除非快照被删除，在这种情况下，其更改会与下一个最近的快照合并。新数据始终写入实时版本。新快照始终从实时数据创建。 要创建新快照，实时数据将成为最新的快照。...在二级存储中，backup-from-snap2 的颜色编码显示它包括来自 snap1 的蓝色变化和来自 snap2 的绿色变化。...颜色编码和箭头表示 backup-from-snap3 包含来自 snap3 的所有深红色更改，但仅包含来自 snap2 的绿色更改之一。
E、 K-最近邻搜索 增量K-d树上的最近邻搜索是精确的最近邻搜索，而不是近似的最近邻搜索，在搜索以节点T为根的子树以传递其惰性标签之前，应用函数Pushdown，我们使用属性范围来加速搜索过程，从而保持了硬实时能力...图5：图（a）和（b）显示了新点（橙色三角形）和k-d树上已有的点（蓝色点），图（c）显示了不同大小的k-d树上稀疏和紧凑数据的增量更新时间。...使用ikd树和静态k-d树进行最近搜索的平均时间是相同的。 图6：图（a）显示了使用ikd树和静态k-d树在快速LIO中融合一个新激光雷达扫描的平均运行时间。...图（b）显示了最近搜索、增量更新和融合一个激光雷达扫描的总时间。图（c）显示了在主线程中重建后的平衡特性。...图7：香港大学主楼的建图结果，绿线是由FAST LIO计算的携带激光雷达机器的路径 总结 本文提出了一种高效的数据结构ikd树，用于在机器人应用中增量更新k-d树，ikd树支持机器人的增量操作，同时通过部分重建保持平衡
虽然在有数十个类别的基准数据库上有了很大的改进，但是对于需要实时检测数千个类别的现实生活中的目标检测进展甚微。最近的一些努力已经构建了了大规模的检测系统，但是以牺牲准确度为代价。...R-FCN-3000是对最近的一些目标检测体系结构[文章中文献6,5,23,25,29]进行修改以实现实时大规模目标检测的任务。...最近提出的全卷积（fullyconvolutional）分类检测器计算给定图像中目标的每类分数。其在有限的计算预算中显示出惊人的准确性。...图3：显示了当改变了簇的数量（超类）时，ImageNet检测集中194个类的mAP。这里显示了194个类和1000个类检测器。作者也绘制了针对不同类数量的基于物体检测器的mAP。 ?...图5：显示ImageNet3K数据集中的类别检测结果，这些类别在通用目标检测数据集中通常不会被发现。 ? 图6：来自ImageNet数据集的包含不可见目标类的图像的物体性分数。 ?
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