GCN网络结构 整个算法的设计过程其实就是网络结构的设计过程,如图中所示,整个网络主要分为两部分,第一部分是一个卷积神经网络,用于在一对图片里提取可以关联的特征,第二部分是一个循环神经网络,由于slam的输入图像之间有前后的时序关系,这样图像中的特征点的位置其实是可以根据上一次提取出的位置给出预测的,此处的RCNN就是给出这个预测。
设计的GCNv2具有与ORB功能相同的描述符格式,并且能够直接用作SLAM系统中的关键点提取器,例如ORB-SLAM2 或SVO2当中。 3、在真正的无人机上使用GCN-SLAM1证明了工作的有效性和鲁棒性,并表明它可以处理ORB-SLAM2特征点丢失等失败的情况。与需要GPU进行实时推理的GCN相比,GCN-SLAM在嵌入式低功耗硬件(例如Jetson TX2)...
语义SLAM | 深度学习用于特征提取 : GCN-SLAM(二) 任乾 保持谦虚的态度,直面每一个问题 来自专栏 · SLAM与多传感器融合定位 25 人赞同了该文章 概述 上一篇文章我们一起学习了GCN网络,它的作用是提取特征点和描述子,用于匹配得到位姿。本次我们一起学习它的改进版GCNv2,改进版在速度上大幅度提升,精度上和原...
同时，在表格中增加了本次文章中重点讨论的GCNv2的结果，由于GCNv2是从SuperPoint改进而来，所以也提供了SuperPoint的结果。结果证明直接使用SuperPoint效果不好，但是使用GCNv2效果就改善了很多，和之前的GCN效果相当，还略有改善。最后，作者在GCNv2的基础上，对网络进行简化，得到了GCNv2-tiny，效率更高，...
【SLAM】于AutoDL云上GPU运行GCNv2_SLAM的记录,配置GCNv2_SLAM所需环境并实现AutoDL云端运行项目的全过程记录。
GCN2-SLAM遇到的问题 编译pytorch问题 数据集问题 数据格式整理 方案一:改代码 方案二:按时间戳拼接rgb.txt与depth.txt 编译pytorch问题 本人按照github上的过程进行编译pytorch(C++)的时候,一直遇到问题,一开始以为是clone代码不完整的问题,后来仔细查找报错信息,发现是pytorch源码中的一个函数跟cuda的函数名冲突了...
【SLAM】——GCNv2-SLAM修改成CPU版本 GPU版本的编译可参考:编译GCNv2_SLAM 将的218行改为: torch::DeviceType device_type; device_type = torch::kCPU; torch::Device device(device_type); const char *net_fn = getenv("GCN_PATH"); net_fn = (net_fn == nullptr) ? "" : net_fn;...
GCNV2_SLAM的安装环境docker镜像 Use the following command to build an image docker build --network host -f dockerfile -t gcnv2slam:latest . Note that this image only contains the necessary runtime environment and does not include the GCNv2 project itself. The project ontology needs to be map...
GCNv2 is a high-throughput variant of the Geometric Correspondence Network for performing RGB-D SLAM online on embedded platforms. We trained the binary descriptor in the same format with ORB (32 bytes) for the convenience of integration. In this implementation, we evaluate the motion estimation ...
GCNv2 SLAM Introduction GCNv2 is a high-throughput variant of the Geometric Correspondence Network for performing RGB-D SLAM online on embedded platforms. We trained the binary descriptor in the same format with ORB (32 bytes) for the convenience of integration. In this implementation, we evaluate...