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    一文详解bundle adjustment

    bundle adjustment,中文名称是光束法平差,经典的BA目的是优化相机的pose和landmark,其在SfM和SLAM 领域中扮演者重要角色.目前大多数书籍或者参老文献将其翻译成"捆绑调整"是不太严谨的做法.bundle adjustment 最早是19世纪由搞大地测量学(测绘学科)的人提出来的,19世纪中期的时候,geodetics的学者就开始研究large scale triangulations(大型三角剖分)。20世纪中期,随着camera和computer的出现,photogrammetry(摄影测量学)也开始研究adjustment computation,所以他们给起了个名字叫bundle adjustment(隶属摄影测量学科前辈的功劳)。21世纪前后,robotics领域开始兴起SLAM,最早用的recursive bayesian filter(递归贝叶斯滤波),后来把问题搞成个graph然后用least squares方法求解,bundle adjusment历史发展图如下:

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    一文详解bundle adjustment

    bundle adjustment,中文名称是光束法平差,经典的BA目的是优化相机的pose和landmark,其在SfM和SLAM 领域中扮演者重要角色.目前大多数书籍或者参老文献将其翻译成"捆绑调整"是不太严谨的做法.bundle adjustment 最早是19世纪由搞大地测量学(测绘学科)的人提出来的,19世纪中期的时候,geodetics的学者就开始研究large scale triangulations(大型三角剖分)。20世纪中期,随着camera和computer的出现,photogrammetry(摄影测量学)也开始研究adjustment computation,所以他们给起了个名字叫bundle adjustment(隶属摄影测量学科前辈的功劳)。21世纪前后,robotics领域开始兴起SLAM,最早用的recursive bayesian filter(递归贝叶斯滤波),后来把问题搞成个graph然后用least squares方法求解,bundle adjusment历史发展图如下:

    01

    ECCV20 3D目标检测新框架3D-CVF

    这一篇文章主要介绍一篇发表在ECCV20上的采用多模态融合的3D目标检测的文章,并总结一下目前多多模态的方法。所谓多模态融合,即采取多种传感器数据作为深度学习网络的输入,多模态融合的好处多种传感器获取到的信息存在互补的地方,但是缺点是融合的方法比较难,需要做多方面的考虑,比如在传感器获取的信息的时序上,图像传感器像素点和点云信息的对应,以及图像存在远近导致的scale问题,在点云上并不存在同一物体在scale上的差别。 今天介绍的文章是:3D-CVF: Generating Joint Camera and LiDAR Features Using Cross-View Spatial Feature Fusion for 3D Object Detection。 文章链接:https://arxiv.org/pdf/2004.12636.pdf 发表在ECCV20,作者是汉阳大学团队

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    ECCV20 3D目标检测新框架3D-CVF

    这一篇文章主要介绍一篇发表在ECCV20上的采用多模态融合的3D目标检测的文章,并总结一下目前多多模态的方法。所谓多模态融合,即采取多种传感器数据作为深度学习网络的输入,多模态融合的好处多种传感器获取到的信息存在互补的地方,但是缺点是融合的方法比较难,需要做多方面的考虑,比如在传感器获取的信息的时序上,图像传感器像素点和点云信息的对应,以及图像存在远近导致的scale问题,在点云上并不存在同一物体在scale上的差别。 今天介绍的文章是:3D-CVF: Generating Joint Camera and LiDAR Features Using Cross-View Spatial Feature Fusion for 3D Object Detection。 文章链接:https://arxiv.org/pdf/2004.12636.pdf 发表在ECCV20,作者是汉阳大学团队

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