作者提出了一种系统，能够在动态场景的随意单目视频中实现准确、快速且稳健的相机参数和深度图估算。大多数传统的结构从运动和单目SLAM技术都假设输入视频主要包含静态场景，并具有大量的视差。...深度视觉SLAM系统，如DROID-SLAM [59]，的一个显著特点是它们采用了可微分的bundle调整（BA）层，该层通过迭代更新场景几何结构和相机姿态变量，并通过相机和流监督从大量数据中学习中间预测...回想第3.1节中的内容，对于每一对选定的图像 ，作者的模型在每次BA迭代中预测一个2D流 及其相关的置信度 ，并且这些预测是从静态场景的合成序列中监督出来的。...在每次BA迭代过程中，作者将成对的光流置信度与物体运动图结合，形成最终权重，如公式2所示：。 此外，作者设计了一种两阶段训练方案，通过混合静态和动态视频来训练模型，以有效学习二维光流以及运动概率图。...为了初始化SLAM系统，作者累积具有充分相对运动的关键帧，直到作者拥有一个包含个活跃图像的集合。作者通过固定视差变量至对齐单目视差来进行相机运动唯一的束调整来初始化这些关键帧的相机姿态。
-7/ 译者微博：@从流域到海域 译者博客：blog.csdn.net/solo95 在CentOS 7上安装Magento 在这篇教程中，您将学习如何在CentOS 7上安装Magent。...7 退出MySQL shell： quit 安装和配置PHP 7 Magento是一个PHP应用程序，因此您需要安装PHP 7并对其设置进行一些调整。...安装Magento 下载Magento社区版 在本节中，我们将解释如何在您的Linode上获取Magento Community Edition（CE）软件。...实际上，一些支付供应商（如PayPal）需要SSL证书才能用于客户交易。 有关如何在商店中使用SSL证书的说明，请参阅有关获取商业签名SSL证书和使用Apache 证书的教程。...当您将Apache配置为使用SSL证书时，如果您在站点的子目录中安装了Magento并且只希望加密该部分，请确保修改您的块以进行匹配。
Install Magento on CentOS 7 译者微博：@从流域到海域 译者博客：blog.csdn.net/solo95 在CentOS 7上安装Magento 在这篇教程中，您将学习如何在...7 退出MySQL shell： quit 安装和配置PHP 7 Magento是一个PHP应用程序，因此您需要安装PHP 7并对其设置进行一些调整。...安装Magento 下载Magento社区版 在本节中，我们将解释如何在您的Linode上获取Magento Community Edition（CE）软件。...实际上，一些支付供应商（如PayPal）需要SSL证书才能用于客户交易。 有关如何在商店中使用SSL证书的说明，请参阅有关获取商业签名SSL证书和使用Apache 证书的教程。...当您将Apache配置为使用SSL证书时，如果您在站点的子目录中安装了Magento并且只希望加密该部分，请确保修改您的块以进行匹配。
比如，原始的亚像素插值是这样的： 作者将所有视差值乘以8，就变成这样了： 如果原来的视差值为d，那么上图中 如何在不适用浮点数操作的情况下得到(2)中的Δ呢？...双向匹配(左右一致性检查) 双向匹配是一种高效的检测匹配错误的方法，最早出现在1993年的一篇文章中 这个方法需要用左图像和右图像分别作为参考图像，计算一次视差图。这样会得到两个视差图。...单次匹配检测遮挡和错误的方案 在下面这篇文章中，作者提出了Single Matching Phase(SMP)方案，即单次匹配检测遮挡和错误的方案。 这个方案的思想也很简单，如下图所示。...在执行匹配的过程中，会判断目标图像中任何1个点是否都已经有参考图像中的点匹配上了。比如下图中有红色和绿色两条连线对应着目标图像中同一点，此时就要判断哪条线对应的匹配代价更小了。...三维重建7-立体匹配3也已经讲过了，它的假设是： 在每个分割块内，视差的变化是平滑的 可以把每个分割块视作一个平面 分割一般是基于颜色和空间距离进行的，如此一来同一个分割块内不见得能够视作为一个平面，如下图圆圈内所示
降采样有两个功能：1）提高图像处理速度 2）在计算视差图时帮助调整参数 在关于特征匹配算法中，了解图像的大小是非常重要的。这是因为对于我们使用的算法，我们需要指定一个窗口大小。...块匹配侧重于高纹理图像（比如树的图片），而半全局块匹配则侧重于子像素级的匹配和纹理更平滑的图片（比如走廊的图片）。 在本教程中，我们使用SGBM，因为这些照片是在室内拍摄的，而且其中有许多平滑的纹理。...我自己的视差图 如你所见，这个视差图在我衬衫的区域有很多死点和斑点。而且，我的嘴不见了，似乎噪声很多。这是因为我没有很好地调整SBGM参数。...当图片被适当地扭曲和SGBM算法被很好地调整，你将得到平滑的视差图，如下所示。...Point cloud of myself 如您所见，图像看起来有噪声和畸变，与视差图的外观非常相似。根据经验，如果你的视差图看起来含有噪声，那么你的点云就会有点失真。
SGM利用SGM-Net所估计的惩罚参数P1和P2进行视差估计。SGM-Net在每一个代价聚集方向上利用图像块与对应位置进行迭代训练。...在测试阶段中，SGM利用SGM-Net估计的与进行视差估计。网络输入为小影像块以及其位置，输出为3D物体结构的惩罚参数。 2.1 路径代价 ? 图二：代价聚集示意图。...路径代价的计算无需地面真值，故而可较为容易地使用真实环境下获取的数据集，如KITTI。但路径代价没有考虑到中间路径，如图二中红色虚线路径为真实的路径，但其代价与橙色路径的代价一致。...图五为有向参数化的基本思想示意图，所谓的有向参数化指和随着视差变化的正向和负向有着不同的数值。 ? 图五：有向参数化示意图。 在有向参数化中，变为： ? 变为： ? 邻域代价中的则变为： ?...2.5 SGM-Net 网络架构 如图六所示，网络的输入为5*5大小的灰度图像块以及其归一化的位置，网络含有两个卷积层，每个卷积层分别含有16个3 * 3大小的滤波器，且每个卷积层后带着一个ReLU层，
视差计算和优化的基本思想 正如我在文章70. 三维重建5——立体匹配1中所提到的，立体匹配的经典流程如下。...但是代价函数中通常含有噪声和错误，直接最小化求得的结果也会有很多问题，所以还需要第2项平滑项。这一项一般用于给出某些额外的约束条件，比如通常假设整个图像的视差是平滑变化的。...等号左边就是像素p取视差d的代价，而其中第1项是如下这样聚合而来，这也是和普通的不做聚合的半全局匹配方法的重要区别。 上面公式中，权重的公式如下，其中Sr代表参考像素点对应的超像素块。...最后，这个像素的视差值就是似然值(可能性）最大的那一个。这样我们就可以得到参考图像和目标图像的视差图，即上图中的 DR 和 DT 。进而通过后面的常规流程，得到最终的视差图。...在第二个阶段，作者调整超像素分割算法的参数，得到更大的分割块。
降采样有两个功能： 1）提高图像处理速度2）在计算视差图时，帮助进行参数调整。 了解特征匹配算法中使用的图像大小是非常重要的。这是因为对于我们正在使用的算法，我们需要指定窗口大小。...一旦图像准备好进行处理，我们就可以特征匹配算法。根据“Learning OpenCV 3”一书，立体匹配的典型技术是块匹配。Open CV提供两种块匹配的实现：立体块匹配和半全局块匹配（SGBM）。...块匹配侧重于高纹理图像（想象树的图片），半全局块匹配更关注于子像素级别匹配和具有更光滑纹理的图片（想象走廊的图片）。 在本教程中，我们使用SGBM，因为图片是在室内拍摄的，其中有很多光滑的纹理。...我自己的视差图 如你所见，这个视差图在我的衬衫区域有很多死点和斑点。此外，我的嘴不见了，似乎噪声很多。这是因为我没有很好地调整SBGM参数。...当图片被适当地扭曲和SGBM算法很好地调整后，会得到平滑的视差图，如下图所示。这个视差图来自 cones dataset。 ? 平滑的视差图.
自底向上的方法 这种方案的思路很直接——把原始图像分成很多块，这样每个块的面积就很小了。然后针对每个块估计其视差图，然后把每个小块的视差图再整合到一起，这个整合的动作也是通过一个子网络来完成的。...作者的基本想法是按下图一样将图像分块，并在每一块进行立体匹配获得视差图，再将视差图上采样融合为一整张视差图。当裁剪的比例很小时，每一块很小，这样就可以捕捉图像中的细节。...3.1 附加原始图像信息 最基本的方式是把初始视差图和原始图像连接在一起然后用卷积层去提取特征，这样做的目的是为了在细化过程中利用原始图像的细节和纹理信息。...这里面，重建误差被定义为左图像和利用视差信息warp后的右图像之间的差异，这种方法的目的是利用代价立方体和重建误差的信息来更准确地细化视差图，我认为比直接使用彩色图像更好一些: 从下面的图中，我们可以看到视差的逐步细化的过程...刚刚说过， 重建误差被定义为左图像和利用视差信息warp后的右图像之间的差异，而几何误差则是估计的左视差和经过warp的右视差之间的差异（就是左右视差图的差异）。
2.1 SAD（sum of absolute differences）的原理 匹配算法SAD的基本思想是对经行对准后的左右视图图像的对应像素块的对应像素差的绝对值进行求和。 其数学公式如下： ?...D--disparity map(视差图) p、q—图像中的某个像素 Np—像素点Pd 相邻像素点（一般认为是8连通） C（P,Dp）--当前像素点的disparity为Dp时，该像素点的cost P1...//speckleRange就认为下一个视差像素点和当前视差像素点是不连通的。...目前在国外，日本大阪大学自适应机械系统研究院研制了一种自适应双目视觉伺服系统，利用双目体视的原理，如每幅图像中相对静止的三个标志为参考，实时计算目标图像的雅可比短阵，从而预测出目标下一步运动方向，实现了对动方式未知的目标的自适应跟踪...维视图像公司采用双目ccd相机，从工业相机内参标定、镜头畸变标定、立体匹配、特征点分割处理等方面给出了详细的数学模型和算法接口。
今天，让我们一同深入探寻用CSS创建滚动视差效果背后那些鲜为人知的关键技术点。背景附着属性是实现滚动视差效果的基石之一，它赋予了背景图像独特的运动特性。...调整背景图像的起始位置，让它在页面滚动时呈现出微妙的偏移，仿佛观察者在逐渐靠近或远离场景；改变背景图像的尺寸，使其在固定的同时产生缩放效果，进一步增强了空间感和动态感。...在响应式视差设计中，我们需要充分利用CSS的媒体查询功能，根据不同的屏幕尺寸和设备特性，灵活调整元素的样式和布局。...对于小屏幕设备，适当简化视差效果的复杂度，避免过多的动画和元素导致性能下降；调整元素的大小和间距，以适应较小的屏幕空间，确保内容的可读性和可操作性。...视口单位如vw（视口宽度的百分比）和vh（视口高度的百分比）在响应式视差设计中具有独特的优势，它们能够根据视口的大小自动调整元素的尺寸和位置，确保视差效果在不同设备上的一致性和稳定性。
2.1 SAD（sum of absolute differences）的原理 匹配算法SAD的基本思想是对经行对准后的左右视图图像的对应像素块的对应像素差的绝对值进行求和。...其能量函数如下： D--disparity map(视差图) p、q—图像中的某个像素 Np—像素点Pd 相邻像素点（一般认为是8连通） C（P,Dp）--当前像素点的disparity为Dp时，该像素点的...//speckleRange就认为下一个视差像素点和当前视差像素点是不连通的。...目前在国外，日本大阪大学自适应机械系统研究院研制了一种自适应双目视觉伺服系统，利用双目体视的原理，如每幅图像中相对静止的三个标志为参考，实时计算目标图像的雅可比短阵，从而预测出目标下一步运动方向，实现了对动方式未知的目标的自适应跟踪...维视图像公司采用双目ccd相机，从工业相机内参标定、镜头畸变标定、立体匹配、特征点分割处理等方面给出了详细的数学模型和算法接口。
，优化和视差精细化。...；而另一方面全局算法虽然通过二维相邻像素视差之间的约束（如平滑性约束）而得到更好的匹配效果，但是对内存的占用量大，速度慢。...为了结合两者的优点，同时避免两者的缺点，SGM算法依旧采用全局框架，但是在计算能量函数最小化的步骤时使用高效率的一维路径聚合方法来代替全局算法中的二维最小化算法，使用一维最优来近似二维最优，得到的视差图在效果上和全局算法没有太大的差别...Shaked 和 Wolf 提出一个高速网络（highway network）来计算匹配代价和一个全局的视差网络去预测视差置信度得分，这方便进一步优化视差图。...首先将深度图和 RGB 图像拼接（Concatenate），得到的拼合张量再经过一个 33 的卷积操作得到 32 通道的表示张量，之后再通过 6 个 残差块（Residual Block）的操作，每个残差块由于卷积
在EPDN中，增强器包括两个增强块。第一个增强块输入是原始图像和生成器特征的连接，而这些特征图也输入到第二个增强块。...网络中来自两个视图有深度和变化信息的3D场景线索合并在一起，动态场景中有助于消除复杂空间变化的模糊。具体而言，通过这个融合网络，将双向视差估计和去模糊整合到一个统一框架中。...与DispNet不同，DispBiNet可以预测一个前向过程的双向视差。输出是完整分辨率，网络有三次下采样和上采样操作。此外，DispBiNet中还使用了残差块、空洞残差块和Context模块。...在（d）中，为了消除视角聚合的影响，不会从FusionNet中其他视图变形该特征。由于该网络可以准确估计和采用视差，因此其性能优于其他方法 ?...图像增强通常不仅取决于局部图像特征，还取决于全局图像特征，如直方图、平均强度甚至场景类别。因此，低分辨率流进一步分为局部路径和全局路径。将这两条路径融合在一起，则生成代表仿射变换的系数。
但这又和我们一开始用支持窗来去除视差图中的噪声，提升信噪比的初衷违背了——于是，就需要根据实际场景的要求，经验性的调整支持窗的大小，这显然不是一件容易的事情。 3....2.2 基于像素颜色一致性假设的方案 这类方案最直接的想法是先把图像通过某种特征（例如亮度、颜色）进行预先分割，得到的结果中每一块的视差是平滑变化的....2.2.2 同时结合固定窗口和分割块 (Fast Aggregation) 这个方法相比上面提到的直接采用分割块进行聚合的方法的不同是同时还利用到了固定窗口的思想。如下图所示，首先对参考图像做了分割。...数码相机内的图像处理-更多图像滤波中给你介绍过双边滤波。这种滤波器在处理图像时，对于任何一个像素，会根据空间距离、像素值距离给予它的邻域像素不同的权重，再把邻域内的像素加权平均到一起。...然而，局部代价聚合方案毕竟少利用了图像的全局信息，所以最终得到的效果都还是有缺陷的。在下一篇文章中，我为你介绍全局视差优化的思想，看看这条路上的几种经典算法。 四.
提议的方法可以识别机器人周围环境中的单个对象，并将其分类为静态或动态。动态对象被标记为人或通用动态对象。...我的学习和理解是： 一句话来说：双目相机来做视觉SLAM，实现了导航和避障； 有特色的地方在于：将机器人周围环境区分为了静态和动态，动态中做了标记和网格处理；生成了一种2D占用网格——可以理解为像《我的世界...1）块匹配(Block-Matching)：我们使用半全局块匹配，并在所得视差图上应用加权最小二乘滤波器； 2）深度双目(Deep Stereo)：最近，出现了学习从立体图像推断视差值的深度神经网络。...我们使用MADNet，因为我们发现该网络可以在运行时和性能之间做出适当的折衷。图3示出了通过两种方法生成的示例性视差图。 ? 图3 使用双目图像生成的深度表示。...左：块匹配不能在右侧的低纹理对象的部分或地板的发亮表面上生成深度信息； 中：MADNet捕获对象和地板的大部分。与块匹配相比，它提供了更完整的深度信息； 右：原始图像。
图3：从视差图像中，我们看到非水平线的有效视差值（均匀灰色），以及水平线的可能错误或不相关的值（不均匀的灰色和黑色区域）。...左侧相机图像中的红色标记区域显示给定窗口大小的参考块。块匹配算法在预定义的视差搜索范围内，搜索右侧相机图像中的对应块，并以黄色标识出来。...注意，中间图像中相当小的视差搜索范围仅包括一条线，即与参考块匹配的线。相反，右侧图像中显示了具有覆盖多条线的视差搜索范围的情况，其中块匹配可能由于模糊的对应而失败。 ?...图4：图中显示了一对立体图像的左右图像。左相机图像中的红色标记区域是给定窗口大小的参考块。中间图像显示较小的视差搜索范围。右图显示了覆盖多条线的视差搜索范围。...图5：立体图像对的左侧图像和右侧图像中的阴影效应。 左右相机之间的透视差异使得阴影出现在立体图像的不同位置。改善场景照明（这并不总是可能的，并且可能需要复杂的定制光源）是克服该问题的一种方法。
在数字图像中，一幅图像就是一个 M 行 N 列的数组，数组中的每个数值就是该点的亮度。在图像的左上角建立直角坐标系 u、v， 每一像素的坐标(u, v)就是该像素在数 组中的行和列。...在进行立体匹配时，点、线、块等元素一定具有相同或相似的属性。 (3) 唯一性约束。对于待匹配图像，在原图像中至多对应一个点。...匹配代价计算的方法有很多，如灰度绝对值差，灰度绝对值差之和，归一化系数， 互信息和 Census 变换等。...但由于视差大于 1 的范围很大，如果仅仅使用一个常数项对大视差变化进行惩罚往 往不够，因此，P2 的值需要动态调整，其调整公式如下： ?...在此步骤中，对每个像素都进行了 视差计算，因而可以得到以原图一样大小的视差图，代表了图像的匹配关系。 (4) 视差优化。
视差 Transformer（DT）：在成本体积中引入跨视差自注意力机制，增强长程上下文推理能力。 5....效果：在视差维度使用大核（如 Kd=17），显著提升长距离匹配能力，同时降低内存占用。...采用 AdamW 优化器训练 20 万步，总 batch size 为 128，均匀分布在 32 块 NVIDIA A100 GPU 上。...训练时使用 22 次 GRU 迭代更新，而在后续实验中（除非特别说明），我们使用相同的基础模型进行零样本推理，采用 32 次精炼迭代和 416 的最大视差范围。...；其次测试了 AHCF 模块中位置编码（余弦编码优于 RoPE）、注意力范围（仅视差维度优于全成本体积）和 APC 卷积核配置（视差核尺寸 17 时性能饱和）；最后证明了引入 FSD 数据集能显著提升泛化性
如之前好几篇文章一样，今天的文章也大量参考引用了参考文献[1]，再次对作者表示敬意！ 二....好了，现在我们有了两个视差块p1和p2，我们可以在通道方向把它们连接在一起，送入一个神经网络，进行匹配正确或者错误的判断了。...公式(1)和(2)中得到的视差块，作者称为Disposable Patch，而公式(3)中得到的视差块，作者称为Reusable Patch，作者还提出可以把两种方式结合在一起，提供精度和速度上的平衡：...左右视差图的具体比较方式如下图所示：首先，预测的视差图（即DL和DR）被转换到相反的坐标中，以获得用于比较的视差图（即D′L和D′R）。...基于RNN风格模型，逐步改善视差估计：LRCR作为一种循环神经网络风格的模型，能够利用学习到的左右视图一致性，逐步提高左右图像的视差估计精度，最终实现稳定和准确的预测。 3.
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