DBOW3词袋模型摸索之路

最新推荐文章于 2025-01-22 09:30:38 发布
原创 最新推荐文章于 2025-01-22 09:30:38 发布 · 341 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#slam #c++ #ubuntu

本文介绍了词袋模型的基本概念，通过直观的例子解释了其工作原理，并准备进一步探讨理论基础及实现代码。
部署运行你感兴趣的模型镜像

首先先介绍以下词袋模型
词袋-Bag of Words，直观理解就是装满了单词的袋子。这里的袋子就是容器，单词则是其中的元素。以下面的图片为例：

图片中包含了
有空在进行补充
理论部分
代码实践

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

Langchain-Chatchat

Langchain-Chatchat

AI应用
Langchain

Langchain-Chatchat 是一个基于 ChatGLM 等大语言模型和 Langchain 应用框架实现的开源项目，旨在构建一个可以离线部署的本地知识库问答系统。它通过检索增强生成 (RAG) 的方法，让用户能够以自然语言与本地文件、数据库或搜索引擎进行交互，并支持多种大模型和向量数据库的集成，以及提供 WebUI 和 API 服务

ORB-SLAM2源码学习（七）——DBoW2词袋模型
potxxx的博客
02-23 3318
  ORB-SLAM2里使用词袋模型来做重定向与回环检测，使用的是第三方库DBoW2。 首先，有一个离线词袋ORBvoc.txt文件（ORB-SLAM2作者提供了一个他们训练好的词典），一般这个称之为词典，为了快速查询，以空间换时间建立了一个d层的K叉树来保存词典，树的叶子节点包含了每个单词及在词典里的权重。 词典的加载 //在System对象的初始化中 mpVocabulary...
DBoW和KeyFrameDatabase使用记录
m0_37834993的博客
11-24 940
这篇博客旨在记录一下DBoW和KeyFrameDatabase的小细节，以防后面再忘掉。18年初的时候参考ORB slam做重定位和闭环检测挖过DBoW里的代码，没想到过了一年多很多代码细节就记不清了。这次干脆记下来吧。 文章目录一、DBoW1、模板定义2、模板应用3、字典初始化4、图像描述子向BowVector和FeatureVector转换5、由两帧的BowVector计算两帧的相似度得分6、...
DBoW3 是视觉词袋库
studyvcmfc的专栏
03-24 310
DBoW3库的使用_酸菜余的博客-优快云博客_dbow3使用
DBoW3 视觉词袋模型-网络版
10-12
DBoW3 视觉词袋模型-网络版，DBoW3 视觉词袋模型-网络版DBoW3 视觉词袋模型-网络版DBoW3 视觉词袋模型-网络版DBoW3 视觉词袋模型-网络版
开源词袋模型DBow3原理&源码（一）整体结构
weixin_30834019的博客
02-15 548
前人摘树，后人乘凉。 源码在github有CMakeLists，代码下下来可以直接编译。 泡泡机器人有个很详细的分析，结合浅谈回环检测中的词袋模型，配合高翔的回环检测应用，基本上就可以串起来了。 tf-idf的概念，表达方式不唯一，这里的定义是这样： tf表示词频，这个单词在图像中出现的次数/图像单词总量 idf表示单词在整个训练语料库中的常见程度：idf=log(N/Ni)，N是训练语...
深入理解DBOW3算法(二)
sanduan168的博客
05-06 2231
上文我们介绍了DBOW3的使用方法和DEMO,本文将开始介绍DBOW的相关概念 1.词带库的数据格式 %YAML:1.0 --- vocabulary: k: 9 L: 3 scoringType: 0 weightingType: 0 nodes: - { nodeId:1, parentId:0, weight:0., ...
SuperPoint_SLAM项目常见问题解决方案
最新发布
gitblog_01168的博客
01-22 596
SuperPoint_SLAM 是一个基于深度学习的视觉同时定位与建图（SLAM）系统，它将SuperPoint作为特征检测器和描述符，结合了ORB-SLAM2的框架。该项目旨在探索基于神经网络特征在SLAM系统中的应用。主要编程语言为C++，同时使用了一些Python脚本进行数据处理和评估。 ## 2. 新手常见问题及解决方案 ### 问题一：编译错误 **问题描述**：在尝试编译项目时遇...
DBow3-master.zip_naturallymst_图像检索_图像检索代码_词袋模型代码_闭环检测
07-13
此代码可以实现词袋模型，用于图像的检索和闭环检测
运行Slam必须的词袋数据包DBoW2&FBow
03-11
DBoW2和FBow是两个常用的SLAM系统中实现词袋模型的库。 DBoW2是由Florian Biber开发的一个C++库，专门用于机器人技术中的视觉SLAM。这个库提供了高效的数据结构和算法来处理大规模的视觉词汇表，实现了快速的特征...
DBoW3视觉词袋模型详解：从原理到实战应用
DBoW3视觉词袋模型-网络版是一种先进的计算机视觉技术，主要用于图像特征的高效管理和检索。该模型基于DBoW2的发展，提供了增强的性能和灵活性。以下几点是关键知识点： 1. **概述**: DBoW3是专为图像处理任务设计...
词袋模型基本原理——DBoW3
JackYe的博客
07-27 4808
1.什么是词袋模型？ （转载于https://blog.youkuaiyun.com/chapmancp/article/details/80179765） 最初的Bag of words，也叫做“词袋”，在信息检索中，Bag of words model假定对于一个文本，忽略其词序和语法，句法，将其仅仅看做是一个词集合，或者说是词的一个组合，文本中每个词的出现都是独立的，不依赖于其他词是否出现，或者说当...
SuperPoint-VO:monoVO-python和SuperPointPretrainedNetwork的组合
04-28
SuperPoint视觉里程表（SP-VO） 抽象的 此视觉是和之间的组合。 要求 的Python 3.5 脾气暴躁的 python> = 3.4 > = 0.4 数据集 SuperPoint的预训练模型 用法 执行视觉里程表 将main.py中的路径和Sequence_Num修改为图像序列和地面真实轨迹，然后运行 python main.py VO过程在2个屏幕中可视化（轨迹和特征提取（上：SP-VO，下：Normal-VO）） 可视化器 将result_visualizer.py中的路径修改为您的输出（“ kitti_XX.txt”） python result_visualizer.py 可视化的示例如下。 参考 monoVO-Python 超点预训练网络 单目视觉测程使用的OpenCV及其相关项目报告单目视觉里程计| 阿维·辛格（Avi Singh）
【亲测免费】 SuperPoint-SLAM：基于深度学习的视觉SLAM新选择
gitblog_01026的博客
10-10 1941
**SuperPoint-SLAM** 是一个基于深度学习的视觉SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）系统，它是对经典的ORB-SLAM2的改进版本。该项目利用了SuperPoint作为特征检测器和描述子，从而在某些场景下能够提供比传统方法更优的性能。SuperPoint-SLAM不仅继承了ORB-SLAM2的强大功能，还通过引入深度学习技术，增强了...
DBoW3库的使用
potxxx的博客
03-05 7642
之前我们有讲过DBoW3库的编译与安装，这篇我们来谈谈DBoW3库的使用。 在这之前建议先看看视觉词袋与DBoW库的原理，这个博主写的不错： https://blog.youkuaiyun.com/qq_24893115/article/details/52629248 一、使用词典 我们知道离线视觉词典实际就是将特征描述子集合聚类。 训练离线词典： //输入特征描述子集合 std::ve...
DBOW 词袋模型，图像池袋
u010451780的专栏
12-14 714
BoW基本简介 Bag of words模型最初被用在文本分类中，将文档表示成特征矢量。它的基本思想是假定对于一个文本，忽略其词序和语法、句法，仅仅将其看做是一些词汇的集合，而文本中的每个词汇都是独立的。 举例说明 文档一：Bob likes to play basketball, Jim likes too. 文档二：Bob also likes to play football games. 基于这两个文本文档，构造一个词典： Dictionary = {1:”Bob”, 2. “like”.
SLAM闲谈(一)--词袋模型
weixin_41866783的博客
08-23 4231
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
【泡泡机器人原创专栏】DBoW3 视觉词袋模型、视觉字典和图像数据库分析
热门推荐
人工智能
04-27 1万+
前言         图像数据库、视觉字典和视觉词袋向量是SLAM、计算机视觉、3D物体识别和卷积神经网络图像处理的重要基础工具。所谓“万丈高楼平地起”，在深刻理解这些基本工具的基础之上，根据开源项目构建自己的工程就可以做到游刃有余了。在工程实践中，开源代码往往不能满足业务需求，而对计算机视觉的应用直接上来裁剪代码是一件非常困难的事情。本文的初衷是用最浅显易懂的语言，帮助大家理解并不那么普及
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值