DSO学习笔记
最近在学习DSO系列的代码,整理记录一下
DOS代码流程
TODO
DSO跑kitti数据集
参考高翔大佬的LDSO中LDSO/examples/run_dso_kitti.cc,由于kitti数据集木有光度参数标定文件,其实最重要的就是相机内参文件camera.txt按照格式来就行了,这个在LDSO/examples/Kitti/Kitti00-02.txt中已经有了,文件为
Kitti00-02.txt
Pinhole 7.188560000000e+02 7.188560000000e+02 6.071928000000e+02 1.852157000000e+02 0
1241 376
crop
1232 368
然后直接运行dso即可,这里是vsode来debug的launch.json文件
{"version": "0.2.0","configurations": [{"name": "dso_debug","type": "cppdbg","request": "launch","program": "/home/le/my_code/DSO_commit/build/bin/dso_dataset","args": ["files=/home/le/data/kitti/kitti_odometry/00/image_0", "calib=/home/le/my_code/DSO_commit/calib/KITTI/00.txt", "preset=0", "mode=1"],// "args": ["files=/home/le/data/dso数据集/sequence_01/image", // "calib=/home/le/data/dso数据集/sequence_01/camera.txt", // "preset=0", "mode=1"],"stopAtEntry": false,"cwd": "${workspaceFolder}","environment": [],"externalConsole": false,"MIMode": "gdb","setupCommands": [{"description": "Enable pretty-printing for gdb","text": "-enable-pretty-printing","ignoreFailures": true}]}]
}
注意!mode=1才行,代表没有光度参数文件,再内部自行进行优化光度参数a、b
参考文献:
都是一些耳熟能详的大佬呀。。。
DSO详解 - 知乎
1.1系统框架和初始化理论讲解_哔哩哔哩_bilibili
DSO全家桶(一)——DSO流程概述_dso添加关键帧策略_小C酱油兵的博客-CSDN博客
DSO全家桶(二)——DSO前端:提取梯度点_dso提点_小C酱油兵的博客-CSDN博客
DSO全家桶(三)——DSO前端:初始化_dso 初始化_小C酱油兵的博客-CSDN博客
DSO全家桶(四)——DSO前端:前端跟踪_acr dso_小C酱油兵的博客-CSDN博客https://www.cnblogs.com/JingeTU/p/8329780.html
论文解读
【泡泡机器人原创专栏-DSO系列】DSO论文速递(一)
【泡泡机器人原创专栏-DSO系列】DSO论文速递(二)
【泡泡机器人原创专栏-DSO系列】DSO论文速递(三)
【泡泡机器人原创专栏-DSO系列】DSO论文速递(四)
【泡泡机器人原创专栏-DSO系列】二:DSO之光度标定
【泡泡机器人原创专栏-DSO系列】三:DSO中的Windowed Optimization
【泡泡一分钟】采用鱼眼相机的全景DSO直接法稀疏里程计
相关文章:
DSO学习笔记
最近在学习DSO系列的代码,整理记录一下 DOS代码流程 TODO DSO跑kitti数据集 参考高翔大佬的LDSO中LDSO/examples/run_dso_kitti.cc,由于kitti数据集木有光度参数标定文件,其实最重要的就是相机内参文件camera.txt按照格式来就行了ÿ…...
【Windows 常用工具系列 5 -- 如何在网页(CSDN)中实现右上角及右下角数字显示】
文章目录 网页右上角/右下角标号写法 网页右上角/右下角标号写法 在网页撰写文章时经常遇到需要平方的写法,比如书写 X 的 2次方, 可以通过下面方法完成: <sup>x</sup> : x 上移到右上角;<sub>x</sub> : x 下移到右下角。 实…...
sql注入--报错注入
常用的简单测试语句和注释符号说明 sql语句的注释符号,是sq注入语句的关键点:常用 # 和 -- 1、# 和 --(有个空格)表示注释,可以使它们后面的语句不被执行。在url中,如果是get请求也就是我们在浏览器地址栏…...
Nginx常用功能
Nginx 介绍 Nginx 是开源、高性能、高可靠的 Web 和反向代理服务器,而且支持热部署,几乎可以做到 7 * 24 小时不间断运行,即使运行几个月也不需要重新启动,还能在不间断服务的情况下对软件版本进行热更新。性能是 Nginx 最重要的…...
【Express.js】express-validator
express-validator express.js 集成 express-validator进行数据校验 在最初的时候,对于请求的数据校验,我们是自定义一个中间件,然后在里面通过最原生的方式检验。在本节,我们将尝试用一种更优雅的方式进行数据校验。 准备工作…...

沁恒ch32V208处理器开发(三)GPIO控制
目录 GPIO功能概述 CH32V2x 微控制器的GPIO 口可以配置成多种输入或输出模式,内置可关闭的上拉或下拉电阻,可以配置成推挽或开漏功能。GPIO 口还可以复用成其他功能。端口的每个引脚都可以配置成以下的多种模式之一: 1 浮空输入 2 上拉输入…...

Jenkins 中 shell 脚本执行失败却不自行退出
Jenkins 中 执行 shell 脚本时,有时候 shell 执行失败了,或者判断结果是错误的,但是 Jenkins 执行完成后确提示成功 success 。 此时,可以通过条件判断来解决这个问题,让 Jenkins 强制退出并提示执行失败 failed 。 …...

2021年12月 C/C++(一级)真题解析#中国电子学会#全国青少年软件编程等级考试
第1题:输出整数部分 输入一个双精度浮点数f, 输出其整数部分。 时间限制:1000 内存限制:65536 输入 一个双精度浮点数f(0 < f < 100000000)。 输出 一个整数,表示浮点数的整数部分。 样例输入 3.8889 样例输出 3 下面是一个使用C语言编写的输出双精度浮点数整数部分…...
有哪些可以用于性能测试方法?【举例说明】
1.负载测试 在这里,负载测试指的是最常见的验证一般性能需求而进行的性能测试,在上面我们提到了用户最常见的性能需求就是“既要马儿跑,又要马儿少吃草”。因此负载测试主要是考察软件系统在既定负载下的性能表 现。我们对负载测试可以有如下…...

Linux进程管理命令
一、进程 程序由一条条指令构成,在运行一个程序的时候就是把这些指令从第一条执行到最后一条,而进程是一个正在运行的程序。 比如说,一个main.c文件是不可以直接运行的,对main.c进行编译链接之后生成一个main.exe(在W…...

pytest 常用命令参数
-x 用例一旦失败或错误时就立即停止执行 共两条用例,运行第一条报错失败或报错,第二条就不会执行 pytest -vs -x test_pytest_study.py::TestCommon1 共2条用例,当执行到第一条失败时候,第二条不执行 --maxfailnum …...

从安装 Seata 开始的分布式事务之旅 springboot集成seata
从安装 Seata 开始的分布式事务之旅 介绍什么是 Seata? 安装 Seata Server下载 Seata Server 发行版配置Seata解压文件配置Seata的yml文件把配置文件config.txt加载到nacos上修改config.txt文件加载到nacos上 启动Seata服务正常启动查看启动日志打开控制台页面 启动…...
Laravel 使用mix引入本地样式文件 报错 Unable to locate Mix处理
刚下了一个bootstrap样式文件,mix引入了一下,直接报错: Unable to locate Mix file: /css/bootstrap.min.css. (View: D:\phpEnv\www\abc\resources\views\admin\noteAdd.blade.php)原来是需要 npm run dev 启动一下 ✔ Compiled Successfu…...

QT学习笔记-QT安装oracle oci驱动
QT学习笔记-QT安装oracle oci驱动 0、背景1、环境以及条件说明2、编译驱动2.1 下载oracle instant client2.2 编译qt oci驱动2.2.1 修改oci.pro2.2.2 MinGW64构建套件编译2.2.3 MSVC2019_64构建套件编译 3、访问数据库运行成功 0、背景 在使用QT开发应用的过程中,往…...

【React学习】—类的基本知识(五)
【React学习】—类的基本知识(五) <script>// 创建一个Person类class Person{//构造器方法constructor(name,age){this.namename;this.ageage;}//一般方法speak(){//speak方法一般放在哪里?类的原型上,供实例使用//通过Pers…...
【AI】《动手学-深度学习-PyTorch版》笔记(十六):自定义网络层、保存/加载参数、使用GPU
AI学习目录汇总 1、自定义网络层 自定义网络层很简单,三步即可完成 继承类:nn.Module定义初始化函数:__init__中定义需要初始化的代码定义向前传播函数:forward1.1 不带参数的网络层 1)定义网络层 import torch import torch.nn.functional as F from torch import nn…...

微软杀入Web3:打造基于区块链的AI产品
作者:秦晋 2023年1月,微软向 ChatGPT 创建者 OpenAI 投资 100 亿美元,在AI业界引发格外关注。此举也让微软在AI的战略探索上提前取得有利位置。 2023年3月,微软软件工程师 Albacore 披露微软正在为Edge 浏览器测试内置的非托管加密…...

聊聊51单片机
目录 1.介绍 2.发展 3.应用领域 4.发展前景 1.介绍 51单片机(AT89C51)是一种常见的8位微控制器,属于Intel MCS-51系列。它是一种低功耗、高性能的单片机,广泛应用于嵌入式系统中。 51单片机具有很多特点和功能,例如…...
Linux yum 命令,Linux apt 命令
目录 Linux yum 命令 yum 语法 yum常用命令 实例 1 实例 2 实例 3 国内 yum 源...

手游刚开服就被攻击怎么办?如何防御DDoS?
开服初期是手游最脆弱的阶段,极易成为DDoS攻击的目标。一旦遭遇攻击,可能导致服务器瘫痪、玩家流失,甚至造成巨大经济损失。本文为开发者提供一套简洁有效的应急与防御方案,帮助快速应对并构建长期防护体系。 一、遭遇攻击的紧急应…...

Flask RESTful 示例
目录 1. 环境准备2. 安装依赖3. 修改main.py4. 运行应用5. API使用示例获取所有任务获取单个任务创建新任务更新任务删除任务 中文乱码问题: 下面创建一个简单的Flask RESTful API示例。首先,我们需要创建环境,安装必要的依赖,然后…...

dedecms 织梦自定义表单留言增加ajax验证码功能
增加ajax功能模块,用户不点击提交按钮,只要输入框失去焦点,就会提前提示验证码是否正确。 一,模板上增加验证码 <input name"vdcode"id"vdcode" placeholder"请输入验证码" type"text&quo…...

剑指offer20_链表中环的入口节点
链表中环的入口节点 给定一个链表,若其中包含环,则输出环的入口节点。 若其中不包含环,则输出null。 数据范围 节点 val 值取值范围 [ 1 , 1000 ] [1,1000] [1,1000]。 节点 val 值各不相同。 链表长度 [ 0 , 500 ] [0,500] [0,500]。 …...

《通信之道——从微积分到 5G》读书总结
第1章 绪 论 1.1 这是一本什么样的书 通信技术,说到底就是数学。 那些最基础、最本质的部分。 1.2 什么是通信 通信 发送方 接收方 承载信息的信号 解调出其中承载的信息 信息在发送方那里被加工成信号(调制) 把信息从信号中抽取出来&am…...

苍穹外卖--缓存菜品
1.问题说明 用户端小程序展示的菜品数据都是通过查询数据库获得,如果用户端访问量比较大,数据库访问压力随之增大 2.实现思路 通过Redis来缓存菜品数据,减少数据库查询操作。 缓存逻辑分析: ①每个分类下的菜品保持一份缓存数据…...
Qt Http Server模块功能及架构
Qt Http Server 是 Qt 6.0 中引入的一个新模块,它提供了一个轻量级的 HTTP 服务器实现,主要用于构建基于 HTTP 的应用程序和服务。 功能介绍: 主要功能 HTTP服务器功能: 支持 HTTP/1.1 协议 简单的请求/响应处理模型 支持 GET…...
论文解读:交大港大上海AI Lab开源论文 | 宇树机器人多姿态起立控制强化学习框架(一)
宇树机器人多姿态起立控制强化学习框架论文解析 论文解读:交大&港大&上海AI Lab开源论文 | 宇树机器人多姿态起立控制强化学习框架(一) 论文解读:交大&港大&上海AI Lab开源论文 | 宇树机器人多姿态起立控制强化…...

【论文阅读28】-CNN-BiLSTM-Attention-(2024)
本文把滑坡位移序列拆开、筛优质因子,再用 CNN-BiLSTM-Attention 来动态预测每个子序列,最后重构出总位移,预测效果超越传统模型。 文章目录 1 引言2 方法2.1 位移时间序列加性模型2.2 变分模态分解 (VMD) 具体步骤2.3.1 样本熵(S…...

深度学习习题2
1.如果增加神经网络的宽度,精确度会增加到一个特定阈值后,便开始降低。造成这一现象的可能原因是什么? A、即使增加卷积核的数量,只有少部分的核会被用作预测 B、当卷积核数量增加时,神经网络的预测能力会降低 C、当卷…...