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关键词

67. 三维重建——相机几何参数标定

这实际上是指,最后一对匹配,我们仅仅需要X->x'或者X->y'即可。 超定解与代数误差: 当然,数量很少时,各种噪声都很大。所以一般利用更多,构成超定方程组求解,减轻噪声影响。 特别是,2D坐标是用像素来表达,3D坐标则用类似于毫米这样单位表达,它们值域差异较大,使得在使用DLT很容易放大数值误差。具体理论分析我这里略过,大家可以阅读上面说参考内容。 我想告诉你是,在应用DLT算法应该首先对2D和3D坐标值进行归一化变换,并在计算完成后做一些反变换,才能得到最佳结果。 第3步:DLT算法求解 接下来我们利用对(X', x')执行1.2节所述DLT算法,求得相机矩阵P' 第4步:对结果进行反变换 最后,我们对P'应用反变换,求得真正相机矩阵P= T-1P'U。 作者观察到平面板上和对应之间可以用一个矩阵H关联在一起,而且只要平面板上足够多(矩阵有8个自由度,一对提供2个约束,所以理论上超过4个即可),就可以求出这个矩阵,求解方法类似于第一节所介绍

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GPO:快速、准确地进行单眼SLAM初始化全局平面优化

3D可以通过使用平面约束恢复,无需三角化(or三角测量)。本文提出方法充分利用了多帧平面信息,避免了矩阵分解中模糊。 首先,需要足够大视差才能进行准确三角化,并且不能通过纯旋转估计特征深度(译者注:因为导致基础矩阵自由度下降);其次,由于SfM问题规模很大,需要很长时间才能收敛;最后,人造长江通常由地面和前面之类平面结构组成 为了处理平面规则,一些方法估计两帧之间矩阵,而不是本征矩阵。但是,矩阵分解几何模糊使得设计适应不同应用良好选择策略变得很棘手。此外,上面所有的系统只使用了两帧观测。 在我们方法中,我们首先使用RANSAC估计第一帧和当前帧之间滑动窗口中矩阵。然后,我们使用全局平面优化(GPO)最小化对应点关于平面法线和缩放平移二维重投影误差。 最后,我们使用平面方程估计平面上3D。我们方法核心是通过使用所有帧信息避免矩阵分解。我们还重建了平面地图,并且无需三角化。

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    三维重建系列之COLMAP: Structure-from-Motion Revisited

    作者提到,SfM面对网络图像,特别对于那些几乎一样图像,上述优化过程会占用极长时间。本文尝试对该问题进行解决,后续章节进行介绍。 对于输入图像对,具体过程如下: 首先估计基础矩阵 ,若此时内点数大于 ,则认为图像对满足几何校验通过; 然后估计矩阵 ,记内点数为 ;若 ,则认为该场景为常规场景(general scene 最终目标是最大化三角化模型对观测复合程度,于是三角化 为: 其中是任何一种三角化方法(本文使用DLT[2]方法)。 BA优化 为了消除累计误差,在图像注册以及三角化之后需要进行BA优化。由于增量式重建仅影响邻近帧,所以没有必要每次都做GBA。因此,图像被注册之后仅对相关最好图像集合进行LBA即可。 参数化:LBA中使用柯西核函数应对外优化中有数百个相机时,使用PCG求解器; 滤外:BA之后,由于相机位姿/地图点发生了变化,此时会有很多不符合要求观测,删除掉那些重投影误差较大观测;然后检查几何校验条件是否满足

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    三维重建系列之COLMAP: Structure-from-Motion Revisited

    作者提到,SfM面对网络图像,特别对于那些几乎一样图像,上述优化过程会占用极长时间。本文尝试对该问题进行解决,后续章节进行介绍。 对于输入图像对,具体过程如下: 首先估计基础矩阵 ,若此时内点数大于 ,则认为图像对满足几何校验通过; 然后估计矩阵 ,记内点数为 ;若 ,则认为该场景为常规场景(general scene 最终目标是最大化三角化模型对观测复合程度,于是三角化 为: 其中是任何一种三角化方法(本文使用DLT[2]方法)。 BA优化 为了消除累计误差,在图像注册以及三角化之后需要进行BA优化。由于增量式重建仅影响邻近帧,所以没有必要每次都做GBA。因此,图像被注册之后仅对相关最好图像集合进行LBA即可。 参数化:LBA中使用柯西核函数应对外优化中有数百个相机时,使用PCG求解器; 滤外:BA之后,由于相机位姿/地图点发生了变化,此时会有很多不符合要求观测,删除掉那些重投影误差较大观测;然后检查几何校验条件是否满足

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    使用基本几何图元在道路上实现准确高效自定位

    在移动,偏航角误差必然导致横向位置误差增加。这就是为什么和峰值同时出现原因。我们注意到,这些峰值全都是尖锐曲线,偏航率高达30°/s。图6显示了时间60s情况,其中和最大。 因此,当我们假设偏航角速度为30º/s阶跃,33ms延迟可能导致1º偏航角误差。此外,我们注意到地图中存在由LIDAR检测到错误特征。我们LIDAR是旋转速度为10 Hz旋转传感器。 我们通过补偿由里程计单元估算车辆运动来生成360度伪次扫描。同样,里程计单元延迟很快导致动态驾驶出现明显错误。将这些误差源相加可以说明动态曲线中驾驶在和中峰值。 在位姿图优化器上使用100ms运行时限制可以达到这些结果。表一显示,运行时间限制为50ms和20ms,结果恶化,但对于自动驾驶仍然足够。将运行时限制设置为低于20ms越来越多地导致异常值。 通过局部地图生成和位姿图优化鲁棒实现可靠。98%时间小于25cm位置误差证明了这一。通过几何图元紧凑表示,可以达到8KB/km存储效率。

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    ORB-SLAM——a Versatile and Accurate Monocular SLAM System)

    如果是从两个视角初始化特征,就可以采用以下方法:一种是假设局部场景在同一平面内[4],[22],然后利用Faugeras等人论文[23]中重构摄像头相对位姿。 基于类似的理论,我们设计了一种启发式初始化算法算法考虑到在接近退化情况(比如:平面,近平面,或是低视差)下选择基础矩阵进行位姿估计可能存在问题,则选择计算。 然而,这种严格限制关键帧插入策略在算法运行困难情况下可能导致追踪失败。 插入新关键帧,则判断其与树上关键帧能共同观测到多少云,然后将其与共同观测最多关键帧相连反之,一个关键帧通过筛选策略被删除,系统重新更新与其相关连接。 一个关键帧通过筛选程序删除,数据库也相应更新。 由于关键帧之间可能会存在视图上重叠,因此检索数据库,可能返回结果不止一个高分值关键帧。

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    SLAM实习生面试基础知识总结

    则每个match得到两个最接近descriptor,然后计算最接近距离和次接近距离之间比值,比值大于既定值,才作为最终match。(3)RANSAC(使用RANSAC找到最佳矩阵。 由于这个函数使用特征同时包含正确和错误匹配,因此计算矩阵依赖于二次投影准确),统计容差范围内匹配最多作为最适合模型,剔除误匹配。 2. 在相机只有旋转而没有平移情况,此时t为0,E也将为0,导致无法求解R,这时可以使用矩阵H求旋转,但仅有旋转,无法三角化求深度。 3. 目前遇到场景主要就是SLAM算法估计相机位姿通常需要PnP给出相机初始位姿,第一帧图像中3D以及对应到第二帧图像中2D,通过相机成像模型,将3D投影到二维平面,通过构建误差目标函数通过优化调整位姿方法使得误差目标函数达到最小 非线性优化每迭代一次,状态估计发生改变,我们重新对新估计做泰勒展开,可以把EKF看做只有一次迭代BA ? 16.

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    机器学习 学习笔记(22) 深度模型中优化

    机器学习中优化算法在计算参数每一次更新通常仅使用整个代价函数中一部分项估计代价函数期望值。 对于很多硬件设施,这还是批量大小限制因素。 在某些硬件上使用特定大小数组,运行时间更少。尤其是在使用GPU,通常会使用2幂数作为批量大小可以获得更少运行时间。 因为梯度估计高方差,小批量训练需要较小学习率以保持稳定性。因为降低学习率和消耗更多步骤遍历整个训练集都会产生更多步骤,所以导致运行时间非常大。 学习收敛,初始点可以决定收敛多快,以及是否收敛到一个代价高或低。此外,差不多代价可以具有区别极大泛化误差,初始点也可以影响泛化。 现代初始化策略是简单、启发式。 尽管两边所有位置均值比较接近谷底。 在非凸问题中,优化轨迹路径可以非常复杂,并且经过了许多不同区域。Polyak平均与非凸问题,通常会使用指数衰减计算平均值。

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    CVPR2018 | 新加坡国立大学论文:利用互补几何模型改善运动分割

    例如,这个基础运动是一种普通运动,人们一般使用基础矩阵模拟对极几何 [16 , 23];而当场景里运动退化成为平面内运动或者一个纯旋转,人们则通常选择矩阵 [6 , 18]。 由于这并不是一个单纯平面场景,单纯地使用矩阵也可能无法将所有的内组合到一起,导致子空间过度分割。 最近基于方法 [18] 称得到了目前最好实验结果,平均误差为 0.83%。 从这个角度来看,即使处理一个没有退化普通场景,我们仍然有一个继续使用模型重要理由——得到之前没能得出 KF。 即使是处理一般运动场景,使用基础矩阵方法作为模型来处理运动分割问题仍然有其弊端,这些我们在文中都提到了。基础矩阵方法全部潜力只有当我们小心地利用较为简单模型信息才能实现。

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    偏最小二乘回归(PLSR)和主成分回归(PCR)

    PCR创建组件解释预测变量中观察到变异性,而根本不考虑响应变量。另一方面,PLSR确实将响应变量考虑在内,因此通常会导致模型能够使用更少组件适应响应变量。 变量具有非常不同可变性,通常首先通过其标准偏差规范化每个变量是有意义,但是,这里没有做到。 ? 简单地使用大量组件将很好地拟合当前观察到数据,但这是一种导致过度拟合策略。过于拟合当前数据导致模型不能很好地推广到其他数据,并对预期误差给出过度乐观估计。 交叉验证是一种更加统计上合理方法,用于选择PLSR或PCR中组分数量。它通过不重复使用相同数据适应模型和估计预测误差避免过度拟合数据。因此,预测误差估计不会乐观地向下偏差。 从这个角度来看,更少组件更易于解释,并且由于PLSR通常需要更少组件充分预测响应,因此导致更简约模型。 另一方面,PLSR和PCR都导致每个原始预测变量一个回归系数加上截距。

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    CVPR2019——MonoDepth2论文阅读

    总的来说,我们提出了: 一个最小重投影误差,用来提升算法处理遮挡场景鲁棒 一种全分辨率多尺度采样方法,可以减少视觉伪影 一种auto-masking loss,用来忽略训练像素中违反相机运动假设像素 相反,使用立体图像对数据进行训练,使得相机姿态估计成为一次离线校准(左右眼像平面变换),但可能导致与遮挡和纹理复制等相关问题。 4.png 逐像素最小重投影误差损失 在从多个源图像计算重投影误差,现有的自监督深度估计方法,对于多源图像重投影误差取平均。 相机和另一个物体都以相似的速度移动过滤这些静止像素,防止他们被计算在loss中。 同样,相机处于静止状态,mask滤除图像中所有像素(如图 5)。 在解码器中,我们使用反射填充代替零填充,采样落在图像边界之外,返回源图像中最近边界像素值。我们发现这极大地减少了现有方法(例如[15])中发现边界瑕疵。

    2.4K11

    深度模型中优化(一)、学习和纯优化有什么不同

    因此,我们只是间接优化P。我们希望通过降低代价函数 提高P。这一与纯优化不同,纯优化最小化目标J本身。训练深度模型优化算法通常也包括一些针对机器学习目标函数特定结构进行特化。 机器学习中优化算法在计算参数每一次更新通常仅使用整个代价函数中一部分项估计代价函数期望值。 对于很多硬件设施,这是批量大小限制因素。 在某些硬件上使用特定大小数组,运行时间更少。尤其是在使用GPU,通常使用2幂数作为批量大小可以获得更少运行时间。 因为梯度估计高方差,小批量训练需要较小学习率以保持稳定性。因为降低学习率和消耗更多步骤遍历整个训练集都会产生更多步骤,所以导致运行时间非常大。 即使H被精确估计,g中非常小变化也导致更新值 中非常大变化。当然,我们通常只会近似地估计H,因此相对于我们使用具有较差条件操作去估计g,更新 含有更多误差

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    漫谈 SLAM 技术(下)

    SVO也使用矩阵进行初始化,但SVO不需要用户输入,系统启动获取第一个关键帧并提取FAST特征,然后用图像间KLT算法跟踪特征,为了避免用户二次输入,SVO实时检测第一个关键帧和当前图像间特征平移量中值 ,这个值达到一定阈值,算法认为已经获得了足够视差,开始估计矩阵,然后分解矩阵并校验相机位姿,得到正确位姿估计,并三角化对应形成地图。 在ORB-SLAM中,为了解决上述问题,作者建议并行计算基本矩阵和矩阵(用RANSAC方法),并评估两种方法对称传输误差选择合适模型。 为了获得对外(错误匹配特征)鲁棒,目标函数最小化利用核函数处理掉重投影误差比较大特征。 例如,如果SLAM使用相机图像噪非常多,那么就会对姿态跟踪产生不好影响,因为特征提取很不一致;再比如在VIO系统中,如果相机和IMU时间戳不一致(至少毫秒级),也影响算法精度甚至算法失败。

    15.8K2517

    使用OpenCV进行图像全景拼接

    本文主要知识包含一下内容: 关键点检测 局部不变描述符(SIFT,SURF等) 特征匹配 使用RANSAC进行估计 透视变换 我们需要拼接两张图像如下: 特征检测与提取 给定上述一对图像 简而言之,是一个3x3矩阵,可用于许多应用中,例如相机姿态估计,透视校正和图像拼接。它将从一个平面(图像)映射到另一平面。 估计 随机采样一致(RANSAC)是用于拟合线性模型迭代算法。与其他线性回归器不同,RANSAC被设计为对异常值具有鲁棒。 像线性回归这样模型使用最小二乘估计将最佳模型拟合到数据。 相反,RANSAC仅将模型拟合为被识别为子集。 这个特性对我们用例非常重要。在这里,我们将使用RANSAC估计矩阵。事实证明,矩阵对我们传递给它数据质量非常敏感。 因此,重要是要有一种算法(RANSAC),该算法可以从不属于数据分布点中筛选出明显属于数据分布估计矩阵后,我们需要将其中一张图像变换到一个公共平面上。

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    最新综述:基于深度学习方式目物体姿态估计与跟踪

    这些因素导致图像模糊、反射、盲点、截止等,使得从图像中提取特征变得模糊,特别是这些特征用于检测关键。对于环境控制室内场景(例如室内工厂),这可能不是什么大问题。 • KITTI3D等现有数据集始终包含激光雷达捕获云和目相机捕获图像。尽管这一目检测任务中,云数据在推理是不允许使用,研究如何更好地利用云数据进行训练具有重要意义目三维物体探测器。 例如,我们可以利用云在训练学习卷积权重,而在推理丢弃它们。或者我们可以使用现成云三维探测器作为教师网络训练目三维探测器,就像在知识蒸馏中那样。 4、类别级6D姿态估计 大多数方法都需要使用现成二维目标检测模型提前定位目标。然后在进行姿态预测之前,对目标图像进行裁剪和调整大小。这样两阶段方案可能导致定位误差累积。 • 我们发现,现有的目标姿态跟踪算法通常只以两帧图像(当前帧和前一帧)作为输入预测当前帧目标姿态。这可能导致三个主要问题:第一,顺序信息没有得到充分利用。

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    关于目 3D 检测最新成果,你想知道都在这啦!

    GUPNet 主要探讨是由于物体实际高度预测误差导致计算得到深度误差,想办法解决这个问题。 针对物体实际高度,同等误差随着距离拉大导致深度估计误差增大,有没有什么方法可利用到近处物体相对准确高度估计,用来辅助到远处物体高度估计?物体高度预测还有很多空间值得等着大家去探索。 更为关键是,论文通过实验证明 DD3D 这种端到端模型相比于基于 Pseudo LiDAR 方法有更好泛化能力,这一在实际场景使用还是非常关键。 ,利用 2D 关键和 3D 关键一致约束获取物体位置信息。 SOTA 算法,同时对该方向做更多探索,欢迎各位使用和开发新算法~~ (预告一下:关于 PGD 将会有一篇非常详细作者大佬本人解读,干货满满,不要错过~~~) 向上滑动查看参考文献 [1]

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      消息队列 Pulsar 版

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