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摘要
作者贡献了一个稠密的SLAM系统，将一系列的深度图作为输入和实时的重建非刚性形变目标，没有模板和先验模型 。相对于存在的方法，本论文没有使用任何体素数据结构，例如截断符号距离函数（TSDF）区域或者非形变区域，它们是性能和内存密集型。我们的系统运行在一个平点（surfel）基于几何的展示，它能够直接从商业深度传感器获得。标准的图像流程和生成建议GPU（GPGPU）计算被利用来进行所有中心操作：临近保持，非刚性 形变区域估计以及深度测量融合。本论文的方法避免了昂贵的体素操作，例如匹配立体，体素融合，稠密形变区域更新，主要的显著性能提高。另外，清晰和可行变的基于几何surfel能够有效处理复杂拓扑结构变化和跟踪失败，这个使我们的重建一致通过使用更新的深度观察。我们的系统可以使机器人保持一个场景描述对一个非形变目标，可能与动态环境交互。
系统架构
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Surfel-based Mapping: SemanticFusion
摘要 使用视觉感知得到更鲁棒，准确和细节的建图已经被证明是移动机器人在许多应用中的促成因素。对于机器人智能和用户交互的下一个阶段，地图需要从几何和外观上进行拓展——它们必须包含语义。McCormac等人通过组合CNNs和SOTA SLAM系统ElasticFusion，提供了室内RGB-D视频序列间的长期稠密对应。这些对应允许多视角的CNN的语义预测通过概率融合到地图中。这不仅提供了一个有效的语义3D地图，而且在NYUv2数据集上展示出融合多个预测提高了2D单帧语义标号的准确性。系统能够实时运行，达到25
RGB-D重建之surfelwarp配置总结
官方配置文档：surfelwarp代码库 配置参考博客：https://blog.youkuaiyun.com/qq_42968061/article/details/112232125 注：需要说明的是参考的博客原作者已经写的非常详细，但其中有两步：安装显卡驱动和CUDA的过程可以简化，简化后的配置门槛更低一些，当初爬过按官网配置CUDA的坑，算是比较痛苦的，再次感谢原作者分享~ 实现的配置：Ubuntu18.04+cuda9.1+cilantro 我的硬件：小米笔记本电脑Pro15.6，显卡：GeForce MX2
DoubleFusion和DynamicFusion解读
DynamicFusion DynamicFusion是一种基于Canonical TSDF和Mesh以及一个从Mesh中提取中warpNode，本质上是一种基于深度图和ICP算法的稀疏warp场估计的DenseSlam系统。其中最关键是系统能量的wee设计： 是变形场，V是顶点场，也是TSDF值，Dt是输入的深度图像，而为Node之间的连接关系，也即NodeGrap...
surfelwarp翻译
高效的非体积单视图动态重建 文章目录`高效的非体积单视图动态重建`一、摘要三、预备条件四、总览五、深度图处理六、深度图融合和扭曲场更新A. 实时帧融合B. 实时面元蒙皮 SkinningC. 解决压缩变形场D. 面元的增补和扭曲字段更新E. 初始化F. 模型重新初始化G. 复杂性七、非刚性扭曲场估计八、实现细节九、图文说明十、总结参考论文：公式 表面表示方法 (Surfel：Surface element) wiki: surfel surfel用于模型渲染，相当于一块面片，主要参数有： 空间点坐标：面片
surfelwarp:SurfelWarp
SurfelWarp是动态重建管道。 与其他动态重建方法（例如，surfelwarp使用平坦的数组（而不是体积场）作为几何图形表示，这使管道更加健壮和高效。 该方法在中进行描述。 演示 出版物 高伟和Russ Tedrake，“ SurfelWarp：高效的非体积单视图动态重建”，机器人技术：科学与系统（RSS）2018 制作说明 该代码最初是使用CUDA 9和PCL 1.8在Visual Studio 2015和Ubuntu 16.04上开发的。 由于的贡献，该代码可与更高版本的CUDA ，Ubuntu 18.04和Visual Studio 2017一起使用。还请注意，由于某些未知原因，代码在Ubuntu上的运行速度慢得多（似乎是GPU驱动程序存在的问题，允许使用调试模式）。 根据您的环境，请遵循特定的构建说明： 带有CUDA 9 Ubuntu 16.04 （请注意CUDA
kinectfusion程序
kinectfusion程序，亲测可以使用。重建效果很好。可以把模型保存为多种格式 obj ply stl
动态重建新锐：SurfelWarp - 高效非体积单视图重建
动态重建新锐：SurfelWarp - 高效非体积单视图重建 在计算机视觉和机器人领域，动态重建是一个至关重要的研究方向，它能够让我们实时地捕捉并重构环境中的运动物体。而今天，我们要向您推荐一个令人瞩目的开源项目——SurfelWarp。这个项目引入了一种基于平坦Surfel数组的几何表示方法，与传统的体积场相比， SurfelWarp展现出更高的稳健性和效率。 项目介绍 由Wei Gao和Rus...
cpp-SurfelWarpEfficientNonVolumetricDynamicReconstruction
SurfelWarp: Efficient Non-Volumetric Dynamic Reconstruction
Ubuntu18.04+cuda10.0+cilantro配置surfelwarp
配置过程简介： surfelwarp的官方文档 1.新建一个项目目录Project，然后依次运行： sudo apt install git git clone https://github.com/weigao95/surfelwarp.git git clone https://github.com/stevenlovegrove/Pangolin.git git clone https://github.com/kzampog/cilantro.git 此时项目目录的结构应为： Project/
Hi3516CV610硬件设计避坑指南：从电源模块到DDR布线实战解析
本文深入解析了Hi3516CV610硬件设计中的关键难点与实战技巧。重点剖析了电源架构的选型陷阱与PCB布局要点，详细阐述了DDR3/L高速布线的等长匹配、信号完整性及端接策略，并提供了MIPI接口与时钟电路的隔离设计指南。旨在帮助工程师规避常见设计错误，提升系统稳定性与可靠性。
231003-四步MacOS-iPadOS设置无线竖屏随航SideCar
新建虚拟屏幕参考文献。
DynamicFusion: Reconstruction and Tracking of Non-rigid Scenes in Real-Time
文章目录稠密非刚性变换稠密非刚性面元融合非刚性变换估计算法细节优化阅读感想 由于包括Kinect Fusion在内的视觉SLAM和三维重建都面向静态环境，针对对进行非刚性运动的动态物体进行重建的问题，本文提出了Dynamic Fusion，该方法把每个时刻的场景变换回固定模型。如上图所示，随着时间的推移，模型和每个时刻的重建结果都会逐渐细化。 稠密非刚性变换 如果对TSDF的每一个体素都单独计算...
【全开源】教育培训微信小程序源码（FastAdmin+ThinkPHP+Unipp）
教育培训微信小程序源码以其便捷性、互动性、安全性等优势，成为了教育培训行业的新宠。随着移动互联网技术的不断发展，教育培训微信小程序源码将继续引领未来学习趋势，为学员提供更加优质、高效的学习体验。同时，教育培训机构也应积极拥抱小程序技术，利用源码打造具有自身特色的学习平台，提升品牌影响力和市场竞争力。
论文解读：基于深度相机的3D建模 2020最新综述
点击上方“3D视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达作者丨安如夏@知乎来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/299489800编辑丨3D视觉工坊论文信息：Xu...
知道LPDDR和DDR什么关系吗？
话不多说，先上大白话，一个网友总结的很好：简单地说DRR4是标准电压版的PC和服务器内存，LPDDR4属于手机等嵌入式移动设备使用的低电压低功耗内存，LPDDR4X则是LPDDR4的升级版，下面详细看看老哥的博客。LPDDR4是与DDR4内存等效的移动设备。。LPDDR4具有两个16位通道，从而使每个DIMM的总线总长度为32位。相比之下，DDR4每个DIMM具有64位通道。
Android 14 (AOSP) 源码架构深度解析与开发者指南
Android14源码的仓库指南信息
AI论文探讨室·A+·第22期 SurfelMeshing Online Surfel-Based Mesh Reconstruction
论文地址 摘要
（五）C++自制植物大战僵尸游戏LoadingScene的实现讲解
游戏启动后就会立即切换到游戏加载场景中。只有游戏资源文件加载完成后，才能进入游戏。Loadingscene类继承Cocos2d-x中的Scene父类，表明Loadingscene是一个场景类。切换到LoadingScene场景中，首先会创建该场景，会调用函数，在该函数中调用自己定义的方法实现指定功能。代码文件的位置如下图所示。
基于图像的3D目标重建 State-of-the-Art and Trends in the Deep Learning Era
论文地址：https://arxiv.org/pdf/1906.06543.pdf 摘要 先进的3D目标重建使用深度学习的分类 编码阶段分类
零基础入门篇③ PyCharm使用指南(个性化设置、开发必备插件、常用快捷键)
Python从入门到精通👉零基础入门篇③
YOLOv8改进策略【损失函数篇】| 2024 引进Focaler-IoU损失函数 加强边界框回归 (Focaler-DIoU、Focaler-GIoU、Focaler-CIoU)
本文记录的是改进YOLOv8的损失函数，将其替换成。现有研究通过利用边界框之间的几何关系来提高回归性能，但忽略了困难样本和简单样本分布对边界框回归的影响。不同检测任务中困难样本和简单样本的分布不同，对于简单样本占主导的检测任务，关注简单样本的边界框回归有助于提高检测性能；对于困难样本比例较高的检测任务，需要关注困难样本的边界框回归。，提高检测器在不同检测任务中的性能。实现的。
kinect v2制作surfelwarp数据集
kinect v2制作surfelwarp数据集 本人使用ubuntu18.04，kinect v2，libfreenect2。 文章目录kinect v2制作surfelwarp数据集1.环境配置libfreenect22.保存图像3.注意事项：4.出现问题及解决方法5.TODO 1.环境配置 libfreenect2 新建kinect v2文件夹，并在该文件夹下运行： 下载 libfreenect2 源码 git clone https://github.com/OpenKinect/libfree
pscad IEEE标准系统搭建说明
pscad IEEE标准系统搭建说明，包含典型的IEEE 9节点、14节点、30节点、39节点和118节点系统。内含标准测试系统的原始数据和潮流结果。
CVTRES : fatal error CVT1100: duplicate resource. type:BITMAP, name:320, language:0x0804
出现问题的原因：在资源文件.rc中，出现重复定义，将ID为320的定义进行重新修改
NTscan扫描工具
ntscan是一个扫描器，可以扫描没有密码和弱密码的共享，先到配置文件中填写猜测的用户名和密码，扫描过程中右侧出现的是扫描日志。
ssm框架搭建
这个是一个在idea上成功跑起来的ssm框架项目，保存在这里方便以后使用直接下载
基于RGB-D相机的三维重建总览 包括静态与动态三维重建
点击上方“3D视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达编辑丨三维匠心近年来，随着AR，VR，虚拟试衣，自动驾驶等领域的兴起，三维重建技术得到了广泛的应用。三维匠自接触三维重建以来，一直为基...
WINCC7.3破解文件
WINCC7.3硬件够破解文件，有需要的下载！WINCC7.3硬件够破解文件，有需要的下载！
3D人体重建从单张图中-DeepHuman: 3D Human Reconstruction from a Single Image
论文链接：http://www.liuyebin.com/deephuman/assets/DeepHuman.pdf 摘要 我们提出深度人体，一个图像导向立体到立体的转换CNN对3D人体重建从一个单张RGB图像。为减少干扰涉及在表面几何重建，即使对不可见的区域也可以进行重建，我们提出和利用一个稠密的语义展示形成从SMPL模型作为一个外部的输入。一个关键特征在我们的网络融合不同...
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