SLAM笔记（七）回环检测中的词袋BOW

最新推荐文章于 2023-06-13 17:00:55 发布
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#回环检测 #BOW #词袋 #slam #词频

本文介绍了SLAM中回环检测的词袋模型BOW，探讨了词频统计、普通词袋与视觉词袋的概念，以及如何利用视觉词袋进行回环检测。详细阐述了回环检测中的视觉词向量数据库和图像比较与度量方法，包括逆序索引和顺序索引在回环检测中的作用。

1.词频

（摘自阮一峰博客，参见附录参考）
如果某个词很重要，它应该在这篇文章中多次出现。于是，我们进行”词频”（Term Frequency，缩写为TF）统计。考虑到文章有长短之分，为了便于不同文章的比较，进行”词频”标准化。一般分母设置为文章总的词数或者出现最频繁的那个词的出现次数。比如：

TF=某个词在文中出现次数文章中
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视觉SLAM笔记（57） 回环检测
氢键H-H
11-17 1万+
回环检测的意义、实现方法、准确率和召回率、词袋模型
开源！用于3D激光雷达SLAM回环检测的实时词袋模型BoW3D
3D视觉工坊
01-11 1354
点击进入—>3D视觉工坊学习交流群0. 笔者个人体会回环检测对于SLAM系统的全局一致性有着至关重要的影响。现有的视觉SLAM回环检测大多是基于词袋模型，也就是2012年推出的BoW2库和2017年推出的改进版本BoW3，例如ORB-SLAM2和VINS-Mono。2021年ORB-SLAM3的横空出世更是将基于词袋的回环检测/重定位推上了新高度。但激光雷达SLAM呢？相比视觉SLAM就稍显...
词袋模型（BoW）在视觉SLAM中的应用
weixin_41698305的博客
11-04 4499
SLAM技术简介 SLAM技术是指即时定位与地图构建，意思是说，当我们把机器人放在一个未知的环境中时，机器人能通过附近的环境对自身进行定位，并绘制出附近环境的地图，当然这个地图不是说我们常常看的那种地图，而是一些能够被机器人用来定位的数据点，我们也把它们叫做点云 右边这个图是视觉SLAM的一个主流框架，其中在前端视觉里程计这部分，就是利用前后两帧图片去推断出相机的运动，进而估计出机器人的运动轨迹...
浅谈回环检测中的词袋模型（bag of words）
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qq_24893115的博客
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浅谈回环检测中的词袋模型（bag of words）将会从以下四个方面进行展开 关于词袋模型的基本理解 算法简介 开源代码库DBoW2库的简单介绍 关于DBoW的一些总结
SLAM回环检测中的（Bag-of-Words）词袋模型
Rock N' Roll Forever
01-19 3629
• 视觉里程计仅用相邻帧图像估计运动，存在累积误差       • 回环检测通过发现到达过的地方，可以有效修正运动轨迹，  消除累积误差       • 从而保证了轨迹与地图的全局一致性（Globally Consistent） 我们可以看到上图绿色回路没有闭合，经过回环检测后的红色轨迹已经闭合。 •词袋模型如何实现？   •将Bag-of-words模型应用于图像表示。为了...
slam回环检测方法总结:词袋模型BoW
qq_35102059的博客
02-10 1772
介绍: Bag-of-words model (BoW model) 最早出现在自然语言处理（Natural Language Processing）和信息检索（Information Retrieval）领域.。该模型忽略掉文本的语法和语序等要素，将其仅仅看作是若干个词汇的集合，文档中每个单词的出现都是独立的。BoW使用一组无序的单词(words)来表达一段文字或一个文档.。近年来，BoW模型被广泛应用于计算机视觉中。 步骤: 1.特征提取； 2.构建字典(所有单词的集合)； 3.确定一.
回环检测-入门词袋模型
zhaodeming000的博客
04-18 1346
回环检测的意义 前端提供特征点的提取和轨迹、地图的初值，而后端负责对所有这些数据进行优化。回环检测解决整个SLAM过程中的累计误差，形成全局一致的轨迹和地图。 回环检测的方法：基于外观(Appearance based)的几何关系。 需要理解的概念：感知偏差(Perceptual Aliasing)又称假阳性(False Position FP)：不一样的地点，看起来很像的两张图像；感知变异(Pe...
SLAM闲谈(一)--词袋模型
weixin_41866783的博客
08-23 4236
文章目录前言1.BoW31.1安装1.2使用2.FBoW2.1安装2.2 使用3.性能比较 前言 BoW3和FBow是常用的词袋模型的开源算法。Bow(bag-of-words)也就是词袋，它的出发点是用几个特征表述一幅图像，其示意如图。在图像检索的过程中，将特征出现的次数进行统计(统计直方图 ),然后生成特征向量，经过分类器检索图片。在实际中，我们使用词袋的目的是为了加快图片检索的速度。其主要用于slam算法中的回环检测。 Bow3原理讲解，词袋模型在SLAM算法中的应用，视觉SLAM十四讲中也用对此的原
用于3D激光雷达SLAM闭环检测的词袋模型 BoW3D
10-07
视觉SLAM中，词袋模型（Bag of Words, BoW）已被广泛应用于回环检测，它能有效地识别场景的相似性，辅助进行闭环检测和6自由度（6-DoF）姿态校正。然而，对于3D激光雷达（LiDAR）SLAM来说，现有的方法往往在实时性和...
【即将开源】⽤于3D激光雷达SLAM闭环检测的词袋模型BoW3D
计算机视觉life
11-29 1015
​以下内容来自从零开始机器人SLAM知识星球 每日更新内容 点击领取学习资料 → 机器人SLAM学习资料大礼包 #论文# BoW3D: Bag of Words for Real-time Loop Closing in 3D LiDAR SLAM 论文地址：https://arxiv.org/abs/2208.07473![]() 作者单位：中国沈阳自动化研究所 回环检测是自主移动系统的同时定位与建图的基本部分。在视觉 AMR 领域，词袋 (BoW) 在循环闭包方面取得了巨大成功。用于回环检测的 Bo
SLAM学习笔记——BOW
sylin211的博客
03-30 805
基本思路 使用聚类算法对数据集图像的特征点描述子进行分类，得到类别a1、a2、a3……，称这些类别为“word”，不分顺序，故为“bag”，而非“list”。 将新图像的特征点描述子与数据集进行匹配，看它含有多少个word，并且对这些word加权重，得到一个包含多个word及对应权重的向量v。 对比不同图像的词向量v，利用相似度评价方法，确定两个图像的相似程度。 简言之，分类-匹配-比较词袋的构建和
slam bow
u010451780的专栏
12-03 237
SLAM技术简介 SLAM技术是指即时定位与地图构建，意思是说，当我们把机器人放在一个未知的环境中时，机器人能通过附近的环境对自身进行定位，并绘制出附近环境的地图，当然这个地图不是说我们常常看的那种地图，而是一些能够被机器人用来定位的数据点，我们也把它们叫做点云 右边这个图是视觉SLAM的一个主流框架，其中在前端视觉里程计这部分，就是利用前后两帧图片去推断出相机的运动，进而估计出机器人的运动轨迹；后端优化就是对这些运动轨迹甚至是点云的位置进行优化，使对他们的估计更加合理，误差更小；构图就是将观测到的环境信
视觉SLAM之词袋（bag of words） 模型与K-means聚类算法浅析（1）
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06-01 687
在目前实际的视觉SLAM中，闭环检测多采用DBOW2模型https://github.com/dorian3d/DBoW2，而bagofwords又运用了数据挖掘的K-means聚类算法，笔者只通过bagofwords模型用在图像处理中进行形象讲解，并没有涉及太多对SLAM的闭环检测的应用。 1.Bag-of-words模型简介 Bag-of-words模型是信息检索领域...
SLAM BOW介绍
u010451780的专栏
12-03 453
https://www.cnblogs.com/zjiaxing/p/5548265.html 在目前实际的视觉SLAM中，闭环检测多采用DBOW2模型https://github.com/dorian3d/DBoW2，而bagofwords又运用了数据挖掘的K-means聚类算法，笔者只通过bagofwords模型用在图像处理中进行形象讲解，并没有涉及太多对SLAM的闭环检测的应用。 1.Bag-of-words模型简介 Bag-of-words模型是信息检索领域常用的文档表示方法。在信...
SLAM14讲-ch12 回环检测实践记录
weixin_45080292的博客
03-02 470
安装BoW库 训练字典需要安装BoW库（DBoW3）https://github.com/rmsalinas/DBoW3 注：cmake工程，老方法编译安装即可， 记住sudo make install 编译cmake工程 mkdir build cmake .. make -j8 运行此程序，将看到如下字典信息输出： 分支数量k为10，深度L为5，单词书为4970，没有达到最大容量；Weighting表示权重，Scoring表示得分。 相似度计算 ./build/loop_closure data 程序演
视觉SLAM-回环检测
chenxinyun921的博客
04-09 3844
视觉SLAM-回环检测介绍
视觉SLAM⑪----回环检测
qq_41694024的博客
05-29 4643
1.理解回环检测的必要性。 2.掌握基于词袋的外观式回环检测。
论文翻译——BoW3D:用于3D激光雷达SLAM回环检测的实时词袋模型
ReLesEason的博客
06-13 1814
环路闭合是自主移动系统SLAM的基本组成部分。在视觉SLAM领域，Bag of Words（Bow）在环路闭合方面取得了巨大成功。用于闭环搜索的BoW特性也可以用于随后的6自由度环校正。然而，对于3D激光雷达SLAM，目前最先进的方法可能无法有效地实时识别环路，而且通常无法纠正完整的6自由度环路姿态。了解决这一限制，本文提出了一种在3D激光雷达SLAM中用于实时闭环检测的新颖的Bag of Words，称为BoW3D。该方法不仅有效地识别了重复的环路位置，而且实时校正了完整的六自由度环路位姿。
SLAM学习笔记-------------（11）回环检测
1900的博客
05-27 1516
回环检测的意义 我们已然介绍了前端和后端：前端提供特征点的提取和轨迹、地图的初值，而后端负责对所有这些数据进行优化。 然而，如果像视觉里程计那样仅考虑相邻时间上的关键帧，那么，之前产生的误差将不可避免地累积到下一个时刻，使得整个SLAM 出现累积误差，长期估计的结果将不可靠，或者说,我们无法构建全局一致的轨迹和地图。 虽然后端能够估计最大后验误差，但所谓“好模型架不住烂数据”，只有相邻关键帧数据时,我们能做的事情并不多，也无从消除累积误差。 但是，回环检测模块能够给出除了相邻帧的一些时隔更加久远的约束
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