VINS-YOLO,将目标检测与VINS Mono相结合,提升了机器人在加速时的检测效果。 线特征 PL-VINS,加入线特征,并且在低功耗的情况下,PL-VINS在相同的运行速度下可以产生比VINS Mon更高的精度。 VINS-Mono-Optimization,主要内容是在VINS-Mono的基础上加入了线特征,实现了点线的紧耦合优化,具体的说明文档可以参考博客。
【2025年B站最全YOLO系列教程】一口气学完目标检测yolov1-v11,算法原理+项目实战,通俗易懂,草履虫听了都点头!(深度学习丨计算机视觉丨YOLO) 2260 1 01:07:31 App CVPR'25开源 | 自动驾驶3D重建大模型!仅需单帧6张图像,0.1秒内完成大规模场景3D重建! 1327 12 12:49:43 App 这绝对是全网PyTorch深度学习...
catkin_make-DCMAKE_BUILD_TYPE=Release 此时会开始编译整个项目,编译前会检查{catkin_ws}/darknet_ros/darknet_ros/yolo_network_config/weights文件下有没有yolov2-tiny.weights, yolov3.weights, yolov2.weights三个模型文件,为了节省时间可以提前自行下载(也可以从CMakeLists.txt中删除检查) 订阅话题 在darknet...
第17讲:VINS-Fusion+RTABMap的三维稠密重建狗弟爱学无人机 立即播放 打开App,流畅又高清100+个相关视频 更多1649 3 24:01 App 第26讲:无人机检测与追踪行人(YOLO)仿真 769 1 13:48 App 第15讲:VINS-Fusion仿真|视觉惯性里程计 889 1 12:57 App 第3讲:配置与控制不同的无人机 6909 1 42:12 ...
YOLO(论文翻译) Abstract 我们提出一种新的目标检测方法YOLO。以前的目标检测repurposes分类器以进行检测。相反,我们将目标检测框架在空间分离边界框和相关的类概率作为一个回归问题。单个神经网络在一次评估中直接从完整图像中预测边界框和类别概率。由于整个检测pipeline是单个网络,因此可以直接针对检测性能在端到端进行...
摘要 面向果园运输车果品采收自主运输作业场景,提出了一种基于VINS-MONO和改进YOLO v4-Tiny的果园自主寻筐方法。首先基于VINS-MONO视觉惯性里程计算法,进行果园运输车位置姿态的实时估计。然后基于改进YOL...展开更多 A method for orchard autonomous basket searching based on VINS-MONO and improved YOLO v4-Tiny ...
对于VINS-Mono算法进行了梳理,结合算法对代码进行了简单介绍 点赞(0) 踩踩(0) 反馈 所需:5 积分 电信网络下载 yolov8算法原理及Pytorch实现.docx 2025-03-11 15:42:31 积分:1 工业控制中的PID算法解释与C语言实现方法 2025-03-11 13:46:09 积分:1 ...
[27] proposes a YOLOv3-based method aimed at enhancing the capability of cross-scale detection and focus- ing on the valuable area. The strength of this paper is to overcome the state esti- mation issues. The proposed algorithms automatically select available sensor data to enhance positioning ...
If want to useC API (e.g. Darknet YOLO)withOpenCV3, then: Patch ashereto use other version(3.4.1 is the best) shouldcommentthe /usr/local/include/opencv2/highgui/highgui_c.h line 139as hereafter install -D OPENCV_GENERATE_PKGCONFIG=YESoption is also needed forOpenCV 4.X ...
目前唯一注释了前端VIO部分。 相应博客 参考内容 以及一些其他的博文,在代码中也进行了注释。 基于优化的多传感器状态估计器 VINS-Fusion是基于优化的多传感器状态估计器,可为自主应用(无人机,汽车和AR / VR)实现准确的自定位。 VINS-Fusion是的扩展,它支持多种视觉惯性传感器类型(单摄像机+ IMU,立体摄像机+ IMU...